一、前言

在日常开发中，我们往往会给表加各种索引，来提高 MySQL 的检索效率。
但我们有时会遇到明明给字段加了索引，并没有走索引的Case。 进而导致 MySQL 产生慢查询。
严重场景下，甚至出现主从延迟、数据库拖垮的极端事故。

本文梳理出索引失效的几种常见场景给大家参考。

二、技术基础

Explain 命令使用

只要我们在 SQL 前加上 explain，就可以分析出，当前环境下 MySQL 的“查询方式”以及“索引选择”。

首先大致看下每个字段的含义：

列名含义
id每个select操作的唯一标识
select_type查询的类型，我们可以根据该字段判断查询的性质，包括查询是简单/复杂查询类型
table查询访问表的别名
type关联的类型，mysql把查询过程都视为关联，不管是单表/多表。这个字段也是衡量查询性能的关键字段之一
possible_keys查询可能会使用哪些索引，这列是基于查询访问的列来判断的
keymysql最终决定使用哪个索引（这个索引不一定出现在possible_keys中）
key_lenmysql在索引里使用的字节数，我们可以根据它推断具体使用了索引中的哪些字段
ref查找所用的列/常量
rowsmysql估算的预计扫描行数，这个数字和实际扫描的行数可能相差甚远，包括limit语句对于这个估算值也是不起作用的
filtered表里符合条件的记录数的百分比的估计，我们可以用这个字段大致估计表关联时关联的记录数
extra包含一些额外信息，也是我们优化时需要重点关注的字段

Type（重点看）

type 列表示了 MySQL 关联的类型，它代表了mysql是如何在表里找数据的。

下面按性能从高到低的顺序介绍type类型： 以下四种类型，说明 “性能很好，一般无需优化” ：

  • system：表里就一条数据
  • const：一般是针对主键/唯一键的等值查询，mysql可以把这类查询优化为一个常量表达式
  • eq_ref：一般出现在多表join时，针对主键/唯一键的等值查询，mysql知道只需要返回一条记录
  • ref：多表 join 时，针对索引字段的查询

以下几种类型，需要 “看具体情况，决定是否要优化” ：

  • fulltext：关联使用了全文索引
  • ref_or_null：查询走了索引，但是除此之外还要判断字段是不是null，如果出现这种类型，可以考虑这个字段是否有为空的必要
  • index_merge：使用了索引合并优化，如果高频出现，可以考虑是不是索引设计有问题。
  • unique_subquery：in 子句中的子查询，如果只访问主键/唯一键可能会出现这种 type，并不常见
  • index_subquery：同样是 in 里的子查询，访问了索引列，并不常见
  • range：对索引字段的范围扫描，一般出现在带有比较的查询语句中，一些in和or的查询也会导致这种类型的扫描

以下两种类型，需要 “优化 & 避免出现” ：

  • index：按索引进行全表扫描，如果查询不是覆盖索引的，可能会产生很大量的随机IO
  • all：全表扫描

三、准备工作

  1. 建一张 user 表
CREATE TABLE `user` (  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户uuid',  `user_name` varchar(64) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',  `email` varchar(64) DEFAULT '' COMMENT '邮箱',  `age` tinyint(4) DEFAULT '1' COMMENT '年龄',  `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建日期',  `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新日期',  PRIMARY KEY (`id`),  UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`),  KEY `idx_username_email_age` (`user_name`,`email`,`age`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表';复制代码
  1. 初始化一些数据
-- 创建存储过程delimiter $CREATE PROCEDURE insert_user(IN limit_num int)BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 10;    DECLARE user_id bigint(20) ;    DECLARE username varchar(64) ;    DECLARE email varchar(64) ;        DECLARE age TINYINT(4) DEFAULT 1;    WHILE i < limit_num DO        SET user_id =  FLOOR(RAND() * 100000000);        SET username = CONCAT("647-",i);        SET email = CONCAT(username,"@163.com");        SET age = FLOOR(RAND() * 100);        INSERT INTO `user` VALUES (NULL, user_id, username, email, age, NOW(), NOW());        SET i = i + 1;    END WHILE;END $-- 调用存储过程call insert_user(100);复制代码

四、几种常见的索引失效场景

1. 联合索引不满足最左匹配原则

  • 错误示例：
explain select * from user where age = 20 and email = "647@163.com";复制代码
  • 分析结果：

  • 产生原因：MySQL 优化器判断走索引&回表带来的消耗，比走全表还要多。因此，会走全表扫描。

  • 优化思路：

根据业务场景，预估返回数量级。如果数量级过大，可以分批拉取。
反之，可以加 limit 或者 force index 走索引。

3. 索引列参与运算

  • 错误示例：
explain select * from user where id + 1 = 2;复制代码
  • 分析结果：

  • 优化思路：

不要用数据库做函数运算，不浪费宝贵的数据库资源。

5. 错误的 like 使用

  • 错误示例：
explain select * from user where user_name like '%00%';复制代码
  • 分析结果：

user_name 是 varchar 类型，传入 INT 比较，会产生 INT -> varchar 的隐式类型转换导致索引失效。

  • 特殊 Case：
explain select * from user where user_id = "647";复制代码
  • 分析结果：

  • 分析结果：

  • 优化思路：

不要对两个列做比较。

9. 非主键列，加上 not，索引失效

in 会走索引，not in 不会走索引 exists 会走索引，not exists 不会走索引 is null 会走索引，is not null 不会走索引

  • 错误示例：
explain select * from user where user_id not in (647)复制代码
  • 分析结果：

  • 优化思路：

非主键列，尽量不要用 order by。实在要用，需要先用 explain 分析是否可以走索引。
如果条件允许，可以用 ES 代替。