Cet article résume et partage 15 scénarios d'échec d'index Mysql afin que tout le monde puisse éviter les pièges. J'espère que cela pourra aider tout le monde !
Que vous soyez un expert technique ou un novice venant d'entrer dans l'industrie, vous tomberez sur l'écueil d'une base de données Mysql qui n'est pas indexée de temps en temps. Un phénomène courant est qu'un index est ajouté à un champ, mais il ne prend pas effet.
J'ai rencontré un scénario un peu particulier il y a quelques jours. La même instruction SQL a pris effet sous certains paramètres mais pas sous certains paramètres. Pourquoi ?
De plus, qu'il s'agisse d'un entretien ou de la vie quotidienne, vous devez comprendre et apprendre les situations courantes d'échec de l'index Mysql.
Afin de faciliter l'apprentissage et la mémoire, ce document résume 15 situations courantes de non-respect de l'index et les montre avec des exemples pour aider chacun à mieux éviter les pièges. Il est recommandé de le conserver en cas d'urgence.
Créer une structure de table
Afin de vérifier l'utilisation de l'index élément par élément, nous préparons d'abord une table t_user :
CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', `id_no` varchar(18) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '身份编号', `username` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄', `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `union_idx` (`id_no`,`username`,`age`), KEY `create_time_idx` (`create_time`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;
Il y a trois index dans la structure de table ci-dessus :
id：为数据库主键；union_idx：为id_no、username、age构成的联合索引；create_time_idx：是由create_time构成的普通索引；初始化数据
初始化数据分两部分：基础数据和批量导入数据。
基础数据insert了4条数据，其中第4条数据的创建时间为未来的时间，用于后续特殊场景的验证：
INSERT INTO `t_user` (`id`, `id_no`, `username`, `age`, `create_time`) VALUES (null, '1001', 'Tom1', 11, '2022-02-27 09:04:23'); INSERT INTO `t_user` (`id`, `id_no`, `username`, `age`, `create_time`) VALUES (null, '1002', 'Tom2', 12, '2022-02-26 09:04:23'); INSERT INTO `t_user` (`id`, `id_no`, `username`, `age`, `create_time`) VALUES (null, '1003', 'Tom3', 13, '2022-02-25 09:04:23'); INSERT INTO `t_user` (`id`, `id_no`, `username`, `age`, `create_time`) VALUES (null, '1004', 'Tom4', 14, '2023-02-25 09:04:23');
除了基础数据，还有一条存储过程及其调用的SQL，方便批量插入数据，用来验证数据比较多的场景：
-- 删除历史存储过程
DROP PROCEDURE IF EXISTS `insert_t_user`
-- 创建存储过程
delimiter $
CREATE PROCEDURE insert_t_user(IN limit_num int)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 10;
DECLARE id_no varchar(18) ;
DECLARE username varchar(32) ;
DECLARE age TINYINT DEFAULT 1;
WHILE i < limit_num DO
SET id_no = CONCAT("NO", i);
SET username = CONCAT("Tom",i);
SET age = FLOOR(10 + RAND()*2);
INSERT INTO `t_user` VALUES (NULL, id_no, username, age, NOW());
SET i = i + 1;
END WHILE;
END $
-- 调用存储过程
call insert_t_user(100);关于存储过程的创建和存储，可暂时不执行，当用到时再执行。
数据库版本及执行计划
查看当前数据库的版本：
select version(); 8.0.18
上述为本人测试的数据库版本：8.0.18。当然，以下的所有示例，大家可在其他版本进行执行验证。
查看SQL语句执行计划，一般我们都采用explain关键字，通过执行结果来判断索引使用情况。
执行示例：
explain select * from t_user where id = 1;
执行结果：
可以看到上述SQL语句使用了主键索引（PRIMARY），key_len为4；
其中key_len的含义为：表示索引使用的字节数，根据这个值可以判断索引的使用情况，特别是在组合索引的时候，判断该索引有多少部分被使用到非常重要。
做好以上数据及知识的准备，下面就开始讲解具体索引失效的实例了。
联合索引遵从最左匹配原则，顾名思义，在联合索引中，最左侧的字段优先匹配。因此，在创建联合索引时，where子句中使用最频繁的字段放在组合索引的最左侧。
而在查询时，要想让查询条件走索引，则需满足：最左边的字段要出现在查询条件中。
实例中，union_idx联合索引组成：
KEY `union_idx` (`id_no`,`username`,`age`)
最左边的字段为id_no，一般情况下，只要保证id_no出现在查询条件中，则会走该联合索引。
示例一：
explain select * from t_user where id_no = '1002';
explain结果：
通过explain执行结果可以看出，上述SQL语句走了union_idx这条索引。
这里再普及一下key_len的计算：
id_no 类型为varchar(18)，字符集为utf8mb4_bin，也就是使用4个字节来表示一个完整的UTF-8。此时，key_len = 18* 4 = 72；上面演示了key_len一种情况的计算过程，后续不再进行逐一推演，知道基本组成和原理即可，更多情况大家可自行查看。
示例二：
explain select * from t_user where id_no = '1002' and username = 'Tom2';
explain结果：
很显然，依旧走了union_idx索引，根据上面key_len的分析，大胆猜测，在使用索引时，不仅使用了id_no列，还使用了usernameunion_idx : est l'index syndical composé de id_no, nom d'utilisateur, âge ;
 "16461043543294315 scénarios déchec dindex Mysql que vous méritez de connaître (pour vous aider à éviter rapidement les pièges)")
create_time_idx : Il s'agit d'un index commun composé de create_time ; Données d'initialisation
🎜Les données d'initialisation sont divisées en deux parties : les données de base et les données d'importation par lots. . 🎜🎜Les données de base insèrent 4 données, dont l'heure de création de la 4ème donnée est dans le futur, qui est utilisée pour la vérification ultérieure de scénarios particuliers : 🎜explain select * from t_user where id_no = '1002' and age = 12;
explain select * from t_user where username = 'Tom2' and age = 12;
explain select * from t_user where age = 12; explain select * from t_user where username = 'Tom2';
8.0.18. Bien entendu, tous les exemples suivants peuvent être vérifiés dans d’autres versions. 🎜🎜Affichez le plan d'exécution de l'instruction SQL. Généralement, nous utilisons le mot-clé explain pour juger de l'utilisation de l'index à travers les résultats de l'exécution. 🎜🎜Exemple d'exécution : 🎜explain select id_no, username, age from t_user where username = 'Tom2'; explain select id_no, username, age from t_user where age = 12;
 "16461043465694515 scénarios déchec dindex Mysql que vous méritez de connaître (pour vous aider à éviter rapidement les pièges)")
🎜🎜Vous pouvez voir que l'instruction SQL ci-dessus utilise l'index de clé primaire (PRIMARY), et key_len est 4 ; 🎜🎜La signification de key_len ; code> est : indique le nombre d'octets utilisés par l'index. Sur la base de cette valeur, l'utilisation de l'index peut être jugée. Surtout lors de la combinaison d'index, il est très important de juger combien de parties de l'index sont utilisées. 🎜🎜Après avoir préparé les données et les connaissances ci-dessus, commençons par expliquer des exemples spécifiques d'échec d'index. 🎜union_idx se compose de : 🎜explain select * from t_user where id + 1 = 2 ;
-- 内存计算，得知要查询的id为1 explain select * from t_user where id = 1 ; -- 参数侧计算 explain select * from t_user where id = 2 - 1 ;
 "1646104350434841.p ng")
🎜🎜Il ressort des résultats de l'exécution de l'explication que l'instruction SQL ci-dessus utilise l'index union_idx. 🎜🎜Ici, nous allons vulgariser le calcul de key_len : 🎜🎜🎜id_no Le type est varchar(18) et le jeu de caractères est utf8mb4_bin, ce qui signifie utiliser 4 octets pour représenter un UTF-8 complet. À l'heure actuelle, key_len = 18* 4 = 72; 🎜Étant donné que le type de champ varchar est un type de données de longueur variable, 2 octets supplémentaires doivent être ajoutés. À l'heure actuelle, key_len = 72 + 2 = 74 ; 🎜Puisque ce champ s'exécute comme NULL (NULL par défaut), 1 octet supplémentaire doit être ajouté. À l'heure actuelle, key_len = 74 + 1 = 75 ; 🎜Ce qui précède démontre le processus de calcul de key_len dans un cas. Nous ne procéderons pas à la déduction une par une à l'avenir. pour connaître la composition et les principes de base. Pour plus de situations, tout le monde peut le consulter vous-même. 🎜🎜🎜Exemple 2🎜 : 🎜explain select * from t_user where SUBSTR(id_no,1,3) = '100';
 title=)
🎜🎜Évidemment, l'index union_idx est toujours utilisé. Sur la base de l'analyse de key_len ci-dessus, je suppose hardiment que lors de l'utilisation de l'index, non seulement id_no< /code>, utilise également la colonne <code>username. 🎜🎜🎜Exemple 3🎜 : 🎜explain select * from t_user where id_no like '%00%';
走了union_idx索引，但跟示例一一样，只用到了id_no列。
当然，还有三列都在查询条件中的情况，就不再举例了。上面都是走索引的正向例子，也就是满足最左匹配原则的例子，下面来看看，不满足该原则的反向例子。
反向示例：
explain select * from t_user where username = 'Tom2' and age = 12;
explain结果：
此时，可以看到未走任何索引，也就是说索引失效了。
同样的，下面只要没出现最左条件的组合，索引也是失效的：
explain select * from t_user where age = 12; explain select * from t_user where username = 'Tom2';
那么，第一种索引失效的场景就是：在联合索引的场景下，查询条件不满足最左匹配原则。
在《阿里巴巴开发手册》的ORM映射章节中有一条【强制】的规范：
【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。 说明:1)增加查询分析器解析成本。2)增减字段容易与 resultMap 配置不一致。3)无用字段增加网络 消耗，尤其是 text 类型的字段。
虽然在规范手册中没有提到索引方面的问题，但禁止使用select * 语句可能会带来的附带好处就是：某些情况下可以走覆盖索引。
比如，在上面的联合索引中，如果查询条件是age或username，当使用了select * ，肯定是不会走索引的。
但如果希望根据username查询出id_no、username、age这三个结果（均为索引字段），明确查询结果字段，是可以走覆盖索引的：
explain select id_no, username, age from t_user where username = 'Tom2'; explain select id_no, username, age from t_user where age = 12;
explain结果：
无论查询条件是username还是age，都走了索引，根据key_len可以看出使用了索引的所有列。
第二种索引失效场景：在联合索引下，尽量使用明确的查询列来趋向于走覆盖索引；
这一条不走索引的情况属于优化项，如果业务场景满足，则进来促使SQL语句走索引。至于阿里巴巴开发手册中的规范，只不过是两者撞到一起了，规范本身并不是为这条索引规则而定的。
直接来看示例：
explain select * from t_user where id + 1 = 2 ;
explain结果：
可以看到，即便id列有索引，由于进行了计算处理，导致无法正常走索引。
针对这种情况，其实不单单是索引的问题，还会增加数据库的计算负担。就以上述SQL语句为例，数据库需要全表扫描出所有的id字段值，然后对其计算，计算之后再与参数值进行比较。如果每次执行都经历上述步骤，性能损耗可想而知。
建议的使用方式是：先在内存中进行计算好预期的值，或者在SQL语句条件的右侧进行参数值的计算。
针对上述示例的优化如下：
-- 内存计算，得知要查询的id为1 explain select * from t_user where id = 1 ; -- 参数侧计算 explain select * from t_user where id = 2 - 1 ;
第三种索引失效情况：索引列参与了运算，会导致全表扫描，索引失效。
示例：
explain select * from t_user where SUBSTR(id_no,1,3) = '100';
explain结果：
上述示例中，索引列使用了函数（SUBSTR，字符串截取），导致索引失效。
此时，索引失效的原因与第三种情况一样，都是因为数据库要先进行全表扫描，获得数据之后再进行截取、计算，导致索引索引失效。同时，还伴随着性能问题。
示例中只列举了SUBSTR函数，像CONCAT等类似的函数，也都会出现类似的情况。解决方案可参考第三种场景，可考虑先通过内存计算或其他方式减少数据库来进行内容的处理。
第四种索引失效情况：索引列参与了函数处理，会导致全表扫描，索引失效。
示例：
explain select * from t_user where id_no like '%00%';
explain结果：
针对like的使用非常频繁，但使用不当往往会导致不走索引。常见的like使用方式有：
其中方式一和方式三，由于占位符出现在首部，导致无法走索引。这种情况不做索引的原因很容易理解，索引本身就相当于目录，从左到右逐个排序。而条件的左侧使用了占位符，导致无法按照正常的目录进行匹配，导致索引失效就很正常了。
第五种索引失效情况：模糊查询时（like语句），模糊匹配的占位符位于条件的首部。
示例：
explain select * from t_user where id_no = 1002;
explain结果：
id_no字段类型为varchar，但在SQL语句中使用了int类型，导致全表扫描。
出现索引失效的原因是：varchar和int是两个种不同的类型。
解决方案就是将参数1002添加上单引号或双引号。
第六种索引失效情况：参数类型与字段类型不匹配，导致类型发生了隐式转换，索引失效。
这种情况还有一个特例，如果字段类型为int类型，而查询条件添加了单引号或双引号，则Mysql会参数转化为int类型，虽然使用了单引号或双引号：
explain select * from t_user where id = '2';
上述语句是依旧会走索引的。
OR是日常使用最多的操作关键字了，但使用不当，也会导致索引失效。
示例：
explain select * from t_user where id = 2 or username = 'Tom2';
explain结果：
看到上述执行结果是否是很惊奇啊，明明id字段是有索引的，由于使用or关键字，索引竟然失效了。
其实，换一个角度来想，如果单独使用username字段作为条件很显然是全表扫描，既然已经进行了全表扫描了，前面id的条件再走一次索引反而是浪费了。所以，在使用or关键字时，切记两个条件都要添加索引，否则会导致索引失效。
但如果or两边同时使用“>”和“<”，则索引也会失效：
explain select * from t_user where id > 1 or id < 80;
explain结果：
第七种索引失效情况：查询条件使用or关键字，其中一个字段没有创建索引，则会导致整个查询语句索引失效； or两边为“>”和“<”范围查询时，索引失效。
如果两个列数据都有索引，但在查询条件中对两列数据进行了对比操作，则会导致索引失效。
这里举个不恰当的示例，比如age小于id这样的两列（真实场景可能是两列同维度的数据比较，这里迁就现有表结构）：
explain select * from t_user where id > age;
explain结果：
这里虽然id有索引，age也可以创建索引，但当两列做比较时，索引还是会失效的。
第八种索引失效情况：两列数据做比较，即便两列都创建了索引，索引也会失效。
示例：
explain select * from t_user where id_no <> '1002';
explain结果：
当查询条件为字符串时，使用”<>“或”!=“作为条件查询，有可能不走索引，但也不全是。
explain select * from t_user where create_time != '2022-02-27 09:56:42';
上述SQL中，由于“2022-02-27 09:56:42”是存储过程在同一秒生成的，大量数据是这个时间。执行之后会发现，当查询结果集占比比较小时，会走索引，占比比较大时不会走索引。此处与结果集与总体的占比有关。
需要注意的是：上述语句如果是id进行不等操作，则正常走索引。
explain select * from t_user where id != 2;
explain结果：
第九种索引失效情况：查询条件使用不等进行比较时，需要慎重，普通索引会查询结果集占比较大时索引会失效。
示例：
explain select * from t_user where id_no is not null;
explain结果：
第十种索引失效情况：查询条件使用is null时正常走索引，使用is not null时，不走索引。
在日常中使用比较多的范围查询有in、exists、not in、not exists、between and等。
explain select * from t_user where id in (2,3); explain select * from t_user where id_no in ('1001','1002'); explain select * from t_user u1 where exists (select 1 from t_user u2 where u2.id = 2 and u2.id = u1.id); explain select * from t_user where id_no between '1002' and '1003';
上述四种语句执行时都会正常走索引，具体的explain结果就不再展示。主要看不走索引的情况：
explain select * from t_user where id_no not in('1002' , '1003');
explain结果：
当使用not in时，不走索引？把条件列换成主键试试：
explain select * from t_user where id not in (2,3);
explain结果：
如果是主键，则正常走索引。
第十一种索引失效情况：查询条件使用not in时，如果是主键则走索引，如果是普通索引，则索引失效。
再来看看not exists：
explain select * from t_user u1 where not exists (select 1 from t_user u2 where u2.id = 2 and u2.id = u1.id);
explain结果：
当查询条件使用not exists时，不走索引。
第十二种索引失效情况：查询条件使用not exists时，索引失效。
示例：
explain select * from t_user order by id_no ;
explain结果：
其实这种情况的索引失效很容易理解，毕竟需要对全表数据进行排序处理。
那么，添加删limit关键字是否就走索引了呢？
explain select * from t_user order by id_no limit 10;
explain结果：
结果依旧不走索引。在网络上看到有说如果order by条件满足最左匹配则会正常走索引， 在当前8.0.18版本中并未出现。所以，在基于order by和limit进行使用时，要特别留意。是否走索引不仅涉及到数据库版本，还要看Mysql优化器是如何处理的。
这里还有一个特例，就是主键使用order by时，可以正常走索引。
explain select * from t_user order by id desc;
explain结果：
可以看出针对主键，还是order by可以正常走索引。
另外，笔者测试如下SQL语句：
explain select id from t_user order by age; explain select id , username from t_user order by age; explain select id_no from t_user order by id_no;
上述三条SQL语句都是走索引的，也就是说覆盖索引的场景也是可以正常走索引的。
现在将id和id_no组合起来进行order by：
explain select * from t_user order by id,id_no desc; explain select * from t_user order by id,id_no desc limit 10; explain select * from t_user order by id_no desc,username desc;
explain结果：
上述两个SQL语句，都未走索引。
第十三种索引失效情况：当查询条件涉及到order by、limit等条件时，是否走索引情况比较复杂，而且与Mysql版本有关，通常普通索引，如果未使用limit，则不会走索引。order by多个索引字段时，可能不会走索引。其他情况，建议在使用时进行expain验证。
此时，如果你还未执行最开始创建的存储过程，建议你先执行一下存储过程，然后执行如下SQL：
explain select * from t_user where create_time > '2023-02-24 09:04:23';
其中，时间是未来的时间，确保能够查到数据。
explain结果：
可以看到，正常走索引。
随后，我们将查询条件的参数换个日期：
explain select * from t_user where create_time > '2022-02-27 09:04:23';
explain结果：
此时，进行了全表扫描。这也是最开始提到的奇怪的现象。
为什么同样的查询语句，只是查询的参数值不同，却会出现一个走索引，一个不走索引的情况呢？
答案很简单：上述索引失效是因为DBMS发现全表扫描比走索引效率更高，因此就放弃了走索引。
也就是说，当Mysql发现通过索引扫描的行记录数超过全表的10%-30%时，优化器可能会放弃走索引，自动变成全表扫描。某些场景下即便强制SQL语句走索引，也同样会失效。
类似的问题，在进行范围查询（比如>、=、
La quatorzième situation d'échec de l'index : Lorsque les conditions de requête sont des requêtes de plage telles que supérieure ou égale à, dans, etc., en fonction de la proportion des résultats de la requête dans l'ensemble des données de la table, l'optimiseur peut abandonner l'index et effectuer une analyse complète de la table.
Bien sûr, il existe d'autres règles pour utiliser ou non un index. Ceci est également lié au fait que le type d'index soit un index B-tree ou un index bitmap, je n'entrerai donc pas dans les détails. .
Les autres choses à dire ici peuvent être résumées comme la quinzième situation d'échec d'index : Autres stratégies d'optimisation de l'optimiseur Mysql Par exemple, l'optimiseur estime que dans certains cas, l'analyse complète de la table est plus rapide que l'indexation, alors l'index. sera rejeté.
Dans ce cas, vous n'avez généralement pas besoin d'y prêter trop d'attention. Lorsque vous découvrez un problème, vous pouvez simplement l'enquêter à un endroit désigné.
Cet article résume 15 scénarios d'échec d'index courants pour tout le monde En raison des différentes versions de Mysql, les stratégies d'échec d'index sont également différentes. La plupart des situations d'échec d'index sont claires et un petit nombre d'échecs d'index varie en fonction de la version de Mysql. Par conséquent, il est recommandé de sauvegarder cet article et de le comparer pendant la pratique. Si vous ne parvenez pas à le comprendre avec précision, vous pouvez directement exécuter l'explication pour vérification.
【Recommandation associée : tutoriel vidéo mysql】
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