索引
索引失效的10种场景 - 图1

1、准备工作

1.1 创建user表

创建一张user表,表中包含:id、code、age、name和height字段。

  1. CREATE TABLE `user` (
  2. `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  3. `code` varchar(20) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
  4. `age` int DEFAULT '0',
  5. `name` varchar(30) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
  6. `height` int DEFAULT '0',
  7. `address` varchar(30) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
  8. PRIMARY KEY (`id`),
  9. KEY `idx_code_age_name` (`code`,`age`,`name`),
  10. KEY `idx_height` (`height`)
  11. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

此外,还创建了三个索引:

  • id:数据库的主键
  • idx_code_age_name:由code、age和name三个字段组成的联合索引。
  • idx_height:普通索引

    1.2 插入数据

    向user表中插入了3条数据:

    1. INSERT INTO sue.user (id, code, age, name, height) VALUES (1, '101', 21, '周星驰', 175,'香港');
    2. INSERT INTO sue.user (id, code, age, name, height) VALUES (2, '102', 18, '周杰伦', 173,'台湾');
    3. INSERT INTO sue.user (id, code, age, name, height) VALUES (3, '103', 23, 'hello', 174,'成都');

    1.3 查看数据库版本

    为了防止以后出现不必要的误会,在这里有必要查一下当前数据库的版本。

    1. select version();

    查出当前的mysql版本号为:8.0.21

    1.4 查看执行计划

    在mysql中,如果想查看某条sql语句是否使用了索引,或者已建好的索引是否失效,可以通过explain关键字,查看该sql语句的执行计划,来判断索引使用情况。
    例如:

    1. explain select * from user where id=1;

    执行结果:索引失效的10种场景 - 图2从图中可以看出,由于id字段是主键,该sql语句用到了主键索引。

    2、不满足最左匹配原则

    之前已经给code、age和name这3个字段建好联合索引:idx_code_age_name。
    该索引字段的顺序是:

  • code

  • age
  • name

如果在使用联合索引时,没注意最左前缀原则,很有可能导致索引失效,一起往下看。

2.1 哪些情况索引有效?

先看看哪些情况下,能走索引。

  1. explain select * from user
  2. where code='101';
  3. explain select * from user
  4. where code='101' and age=21
  5. explain select * from user
  6. where code='101' and age=21 and name='周星驰';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图3上面三种情况,sql都能正常走索引。
其实还有一种比较特殊的场景:

  1. explain select * from user
  2. where code = '101' and name='周星驰';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图4查询条件原本的顺序是:code、age、name,但这里只有code和name中间断层了,掉了age字段,这种情况也能走code字段上的索引。
有没有发现这样一个规律:这4条sql中都有code字段,它是索引字段中的第一个字段,也就是最左边的字段。只要有这个字段在,该sql已经就能走索引。
这就是最左匹配原则。

2.2 哪些情况索引失效?

建立了联合索引后,在查询条件中有哪些情况索引是有效的。
接下来,重点看看哪些情况下索引会失效。

  1. explain select * from user
  2. where age=21;
  3. explain select * from user
  4. where name='周星驰';
  5. explain select * from user
  6. where age=21 and name='周星驰';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图5从图中看出这3种情况下索引确实失效了。
说明以上3种情况不满足最左匹配原则,说白了是因为查询条件中,没有包含给定字段最左边的索引字段,即字段code。

3、使用了select *

在《阿里巴巴开发手册》中明确说过,查询sql中禁止使用select *
知道为什么吗?先上一条sql:

  1. explain
  2. select * from user where name='Fcant';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图6在该sql中用了select *,从执行结果看,走了全表扫描,没有用到任何索引,查询效率是非常低的。
如果查询的时候,只查真正需要的列,而不查所有列,结果会怎么样?
非常快速的将上面的sql改成只查了code和name列,太easy了:

  1. explain
  2. select code,name from user
  3. where name='hello';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图7从图中执行结果不难看出,该sql语句这次走了全索引扫描,比全表扫描效率更高。
其实这里用到了:覆盖索引。
如果select语句中的查询列,都是索引列,那么这些列被称为覆盖索引。这种情况下,查询的相关字段都能走索引,索引查询效率相对来说更高一些。
而使用select *查询所有列的数据,大概率会查询非索引列的数据,非索引列不会走索引,查询效率非常低。

4、索引列上有计算

先回顾一下根据id查询数据的sql语句:

  1. explain select * from user where id=1;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图8从图中可以看出,由于id字段是主键,该sql语句用到了主键索引。
但如果id列上面有计算,比如:

  1. explain select * from user where id+1=2;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图9从上图中的执行结果,能够非常清楚的看出,该id字段的主键索引,在有计算的情况下失效了。

5、索引列用了函数

有时候在某条sql语句的查询条件中,需要使用函数,比如:截取某个字段的长度。
假如现在有个需求:想查出所有身高是17开头的人,如果sql语句写成这样:

  1. explain select * from user where height=17;

该sql语句确实用到了普通索引:索引失效的10种场景 - 图10但该sql语句肯定是有问题的,因为它只能查出身高正好等于17的,但对于174这种情况,它没办法查出来。
为了满足上面的要求,需要把sql语句稍稍改造了一下:

  1. explain select * from user where SUBSTR(height,1,2)=17;

这时需要用到SUBSTR函数,用它截取了height字段的前面两位字符,从第一个字符开始。
执行结果:索引失效的10种场景 - 图11有没有发现,在使用该函数之后,该sql语句竟然走了全表扫描,索引失效了。

6、字段类型不同

在sql语句中因为字段类型不同,而导致索引失效的问题,很容易遇到,可能是日常工作中最容易忽略的问题。
到底怎么回事呢?
请大家注意观察一下t_user表中的code字段,它是varchar字符类型的。
在sql语句中查询数据时,查询条件可以写成这样:

  1. explain
  2. select * from user where code="101";

执行结果:索引失效的10种场景 - 图12从上图中看到,该code字段走了索引。
温馨提醒一下,查询字符字段时,用双引号“和单引号’都可以。
但如果在写sql时,不小心把引号弄掉了,把sql语句变成了:

  1. explain
  2. select * from user where code=101;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图13可以惊奇的发现,该sql语句竟然变成了全表扫描。因为少写了引号,这种小小的失误,竟然让code字段上的索引失效了。
这时心里可能有一万个为什么,其中有一个肯定是:为什么索引会失效呢?
答:因为code字段的类型是varchar,而传参的类型是int,两种类型不同。
此外,还有一个有趣的现象,如果int类型的height字段,在查询时加了引号条件,却还可以走索引:

  1. explain select * from user
  2. where height='175';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图14从图中看出该sql语句确实走了索引。int类型的参数,不管在查询时加没加引号,都能走索引。
这是变魔术吗?这不科学呀。
答:mysql发现如果是int类型字段作为查询条件时,它会自动将该字段的传参进行隐式转换,把字符串转换成int类型。
mysql会把上面列子中的字符串175,转换成数字175,所以仍然能走索引。
接下来,看一个更有趣的sql语句:

  1. select 1 + '1';

它的执行结果是2,还是11呢?
好吧,不卖关子了,直接公布答案执行结果是2。
mysql自动把字符串1,转换成了int类型的1,然后变成了:1+1=2。
但如果确实想拼接字符串该怎么办?
答:可以使用concat关键字。
具体拼接sql如下:

  1. select concat(1,'1');

接下来,关键问题来了:为什么字符串类型的字段,传入了int类型的参数时索引会失效呢?
答:根据mysql官网上解释,字符串’1’、’ 1 ‘、’1a’都能转换成int类型的1,也就是说可能会出现多个字符串,对应一个int类型参数的情况。那么,mysql怎么知道该把int类型的1转换成哪种字符串,用哪个索引快速查值?
可以再看看官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/type-conversion.html

7、like左边包含%

模糊查询,在日常的工作中,使用频率还是比较高的。
比如现在有个需求:想查询姓李的同学有哪些?
使用like语句可以很快的实现:

  1. select * from user where name like '李%';

但如果like用的不好,就可能会出现性能问题,因为有时候它的索引会失效。一起往下看。
目前like查询主要有三种情况:

  • like '%a'
  • like 'a%'
  • like '%a%'

假如现在有个需求:想查出所有code是10开头的用户。
这个需求太简单了吧,sql语句如下:

  1. explain select * from user
  2. where code like '10%';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图15图中看出这种%在10右边时走了索引。
而如果把需求改了:想出现出所有code是1结尾的用户。
查询sql语句改为:

  1. explain select * from user
  2. where code like '%1';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图16从图中看出这种%1左边时,code字段上索引失效了,该sql变成了全表扫描。
此外,如果出现以下sql:

  1. explain select * from user
  2. where code like '%1%';

该sql语句的索引也会失效。
下面用一句话总结一下规律:当like语句中的%,出现在查询条件的左边时,索引会失效。
那么,为什么会出现这种现象呢?
答:其实很好理解,索引就像字典中的目录。一般目录是按字母或者拼音从小到大,从左到右排序,是有顺序的。
在查目录时,通常会先从左边第一个字母进行匹对,如果相同,再匹对左边第二个字母,如果再相同匹对其他的字母,以此类推。
通过这种方式能快速锁定一个具体的目录,或者缩小目录的范围。
但如果硬要跟目录的设计反着来,先从字典目录右边匹配第一个字母,这画面可以自行脑补一下,眼中可能只剩下绝望了。

8、列对比

上面的内容都是常规需求,接下来,来点不一样的。
假如现在有这样一个需求:过滤出表中某两列值相同的记录。比如user表中id字段和height字段,查询出这两个字段中值相同的记录。
这个需求很简单,sql可以这样写:

  1. explain select * from user
  2. where id=height

执行结果:索引失效的10种场景 - 图17索引失效了。为什么会出现这种结果?
id字段本身是有主键索引的,同时height字段也建了普通索引的,并且两个字段都是int类型,类型是一样的。
但如果把两个单独建了索引的列,用来做列对比时索引会失效。

9、使用or关键字

平时在写查询sql时,使用or关键字的场景非常多,但如果稍不注意,就可能让已有的索引失效。
不信一起往下面看。
某天遇到这样一个需求:想查一下id=1或者height=175的用户。
三下五除二就把sql写好了:

  1. explain select * from user
  2. where id=1 or height='175';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图18没错,这次确实走了索引,因为刚好id和height字段都建了索引。
但接下来的需求改了:除了前面的查询条件之后,还想加一个address=’成都’。
这还不简单,sql走起:

  1. explain select * from user
  2. where id=1 or height='175' or address='成都';

执行结果:索引失效的10种场景 - 图19结果悲剧了,之前的索引都失效了。
可能一脸懵逼,为什么?
答:因为最后加的address字段没有加索引,从而导致其他字段的索引都失效了。
注意:如果使用了or关键字,那么它前面和后面的字段都要加索引,不然所有的索引都会失效,这是一个大坑。

10、not innot exists

在日常工作中用得也比较多的,还有范围查询,常见的有:

  • in
  • exists
  • not in
  • not exists
  • between and

这里重点聊聊前面四种。

10.1 in关键字

假如想查出height在某些范围之内的用户,这时sql语句可以这样写:

  1. explain select * from user
  2. where height in (173,174,175,176);

执行结果:索引失效的10种场景 - 图20从图中可以看出,sql语句中用in关键字是走了索引的。

10.2 exists关键字

有时候使用in关键字时性能不好,这时就能用exists关键字优化sql了,该关键字能达到in关键字相同的效果:

  1. explain select * from user t1
  2. where exists (select 1 from user t2 where t2.height=173 and t1.id=t2.id)

执行结果:索引失效的10种场景 - 图21从图中可以看出,用exists关键字同样走了索引。

10.3 not in关键字

上面演示的两个例子是正向的范围,即在某些范围之内。
那么反向的范围,即不在某些范围之内,能走索引不?
先看看使用not in的情况:

  1. explain select * from user
  2. where height not in (173,174,175,176);

执行结果:索引失效的10种场景 - 图22没看错,索引失效了。
看如果现在需求改了:想查一下id不等于1、2、3的用户有哪些,这时sql语句可以改成这样:

  1. explain select * from user
  2. where id not in (173,174,175,176);

执行结果:索引失效的10种场景 - 图23可能会惊奇的发现,主键字段中使用not in关键字查询数据范围,任然可以走索引。而普通索引字段使用了not in关键字查询数据范围,索引会失效。

10.4 not exists关键字

除此之外,如果sql语句中使用not exists时,索引也会失效。具体sql语句如下:

  1. explain select * from user t1
  2. where not exists (select 1 from user t2 where t2.height=173 and t1.id=t2.id)

执行结果:索引失效的10种场景 - 图24从图中看出sql语句中使用not exists关键后,t1表走了全表扫描,并没有走索引。

11、order by的坑

在sql语句中,对查询结果进行排序是非常常见的需求,一般情况下用关键字:order by就能搞定。
order bywhere或者limit关键字有很多千丝万缕的联系,一不小心就会出问题。

11.1 哪些情况走索引?

首先当然要温柔一点,一起看看order by的哪些情况可以走索引。
之前说过,在code、age和name这3个字段上,已经建了联合索引:idx_code_age_name。

11.1.1 满足最左匹配原则

order by后面的条件,也要遵循联合索引的最左匹配原则。具体有以下sql:

  1. explain select * from user
  2. order by code limit 100;
  3. explain select * from user
  4. order by code,age limit 100;
  5. explain select * from user
  6. order by code,age,name limit 100;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图25从图中看出这3条sql都能够正常走索引。
除了遵循最左匹配原则之外,有个非常关键的地方是,后面还是加了limit关键字,如果不加它索引会失效。

11.1.2 配合where一起使用

order by还能配合where一起遵循最左匹配原则。

  1. explain select * from user
  2. where code='101'
  3. order by age;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图26code是联合索引的第一个字段,在where中使用了,而age是联合索引的第二个字段,在order by中接着使用。
假如中间断层了,sql语句变成这样,执行结果会是什么呢?

  1. explain select * from user
  2. where code='101'
  3. order by name;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图27虽说name是联合索引的第三个字段,但根据最左匹配原则,该sql语句依然能走索引,因为最左边的第一个字段code,在where中使用了。只不过order by的时候,排序效率比较低,需要走一次filesort排序罢了。

11.1.3 相同的排序

order by后面如果包含了联合索引的多个排序字段,只要它们的排序规律是相同的(要么同时升序,要么同时降序),也可以走索引。
具体sql如下:

  1. explain select * from user
  2. order by code desc,age desc limit 100;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图28该示例中order by后面的code和age字段都用了降序,所以依然走了索引。

11.1.4 两者都有

如果某个联合索引字段,在whereorder by中都有,结果会怎么样?

  1. explain select * from user
  2. where code='101'
  3. order by code, name;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图29code字段在whereorder by中都有,对于这种情况,从图中的结果看出,还是能走了索引的。

11.2 哪些情况不走索引?

前面介绍的都是正面的用法,是为了让大家更容易接受下面反面的用法。
好了,接下来,重点聊聊order by的哪些情况下不走索引?

11.2.1 没加wherelimit

如果order by语句中没有加wherelimit关键字,该sql语句将不会走索引。

  1. explain select * from user
  2. order by code, name;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图30从图中看出索引真的失效了。

11.2.2 对不同的索引做order by

前面介绍的基本都是联合索引,这一个索引的情况。但如果对多个索引进行order by,结果会怎么样呢?

  1. explain select * from user
  2. order by code, height limit 100;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图31从图中看出索引也失效了。

11.2.3 不满足最左匹配原则

前面已经介绍过,order by如果满足最左匹配原则,还是会走索引。下面看看,不满足最左匹配原则的情况:

  1. explain select * from user
  2. order by name limit 100;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图32name字段是联合索引的第三个字段,从图中看出如果order by不满足最左匹配原则,确实不会走索引。

11.2.4 不同的排序

前面已经介绍过,如果order by后面有一个联合索引的多个字段,它们具有相同排序规则,那么会走索引。
但如果它们有不同的排序规则呢?

  1. explain select * from user
  2. order by code asc,age desc limit 100;

执行结果:索引失效的10种场景 - 图33从图中看出,尽管order by后面的code和age字段遵循了最左匹配原则,但由于一个字段是用的升序,另一个字段用的降序,最终会导致索引失效。