당신이 알아야 할 15가지 MySQL 인덱스 오류 시나리오(위험을 빨리 피하는 데 도움이 됨)

이 글은 모두가 함정을 피할 수 있도록 15가지 MySQL 인덱스 실패 시나리오를 요약하고 공유합니다.

기술 전문가이건, 업계에 막 입문한 초보자이건, 수시로 인덱싱이 되지 않는 MySQL 데이터베이스의 함정에 빠지게 됩니다. 일반적인 현상은 인덱스가 필드에 추가되었지만 적용되지 않는 것입니다.

며칠 전에 동일한 SQL 문이 특정 매개변수에서는 적용되었지만 특정 매개변수에서는 적용되지 않는 약간 특별한 시나리오가 발생했습니다.

그리고 인터뷰든 일상이든 MySQL 인덱스 실패의 일반적인 상황을 이해하고 배워야 합니다.

학습과 기억을 촉진하기 위해 이 문서는 색인을 따르지 않는 15가지 일반적인 상황을 요약하고 모든 사람이 함정을 더 잘 피하는 데 도움이 되는 예를 보여줍니다. 만일을 대비해 저장해 두는 것이 좋습니다.

데이터베이스 및 인덱스 준비

테이블 구조 만들기

항목별 인덱스 항목의 사용량을 확인하기 위해 먼저 테이블 t_user를 준비합니다.

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;

위 테이블 구조에는 세 개의 인덱스가 있습니다.

• < code>id: 데이터베이스의 기본 키입니다.
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。

1 联合索引不满足最左匹配原则

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；
• 由于该字段类型varchar为变长数据类型，需要再额外添加2个字节。此时，key_len = 72 + 2 = 74；
• 由于该字段运行为NULL（default NULL），需要再添加1个字节。此时，key_len = 74 + 1 = 75；

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: id_no, 사용자 이름, 나이로 구성된 통합 인덱스입니다.

create_time_idx : create_time으로 구성된 공통 인덱스입니다.

초기화 데이터

🎜초기화 데이터는 기본 데이터와 일괄 가져오기 데이터 두 부분으로 나뉩니다. . 🎜🎜기본 데이터에는 4개의 데이터가 삽입되며, 그 중 4번째 데이터의 생성 시간은 미래이며, 이는 특수 시나리오의 후속 검증에 사용됩니다. 🎜

explain select * from t_user where id_no = '1002' and age = 12;

🎜기본 데이터 외에도 다음이 있습니다. 저장 프로시저와 이를 호출하는 SQL. 데이터를 일괄 삽입하여 데이터가 많은 시나리오를 검증하는 데 편리합니다. 🎜

explain select * from t_user where username = 'Tom2' and age = 12;

🎜 저장 프로시저의 생성 및 저장과 관련하여 일시적으로 실행하지 못하고 필요할 때 실행할 수 있습니다. 🎜🎜🎜🎜데이터베이스 버전 및 실행 계획🎜🎜🎜🎜현재 데이터베이스 버전 보기: 🎜

explain select * from t_user where age = 12;
explain select * from t_user where username = 'Tom2';

🎜위는 제가 테스트한 데이터베이스 버전입니다: 8.0.18. 물론, 아래 예시들은 모두 다른 버전에서도 확인이 가능합니다. 🎜🎜SQL 문 실행 계획 보기 일반적으로 explain 키워드를 사용하여 실행 결과를 통해 인덱스 사용량을 판단합니다. 🎜🎜실행 예: 🎜

explain select id_no, username, age from t_user where username = 'Tom2';
explain select id_no, username, age from t_user where age = 12;

🎜실행 결과: 🎜🎜🎜🎜위 SQL 문은 기본 키 인덱스(PRIMARY)를 사용하고 key_len이 4인 것을 볼 수 있습니다. 🎜🎜key_len</의 의미 code> 는: 인덱스가 사용하는 바이트 수를 나타냅니다. 이 값을 기준으로 인덱스의 용도를 판단할 수 있습니다. 특히 인덱스를 결합할 때 인덱스의 몇 부분이 사용되는지 판단하는 것이 매우 중요합니다. 🎜🎜위의 데이터와 지식을 준비한 후, 인덱스 실패의 구체적인 예를 설명하겠습니다. 🎜<h2 data-id="heading-5">1 조인트 인덱스는 가장 왼쪽 매칭 원칙을 만족하지 않습니다🎜🎜 조인트 인덱스는 이름에서 알 수 있듯이 가장 왼쪽 매칭 원칙을 따릅니다. 먼저 일치🎜. 따라서 결합 인덱스를 생성할 때 where 절에서 가장 자주 사용되는 필드는 결합 인덱스의 가장 왼쪽에 배치됩니다. 🎜🎜쿼리할 때 쿼리 조건을 인덱싱하려면 다음 요구 사항을 충족해야 합니다. 가장 왼쪽 필드가 쿼리 조건에 나타나야 합니다. 🎜🎜예제에서 <code>union_idx 통합 인덱스는 다음으로 구성됩니다. 🎜

explain select * from t_user where id + 1 = 2 ;

🎜가장 왼쪽 필드는 id_no입니다. 일반적인 상황에서는 쿼리 조건에 id_no가 나타나는 한 통합 인덱스가 사용됩니다. 🎜🎜🎜example 1 🎜 : 🎜

-- 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 ;

🎜explain 결과 : 🎜🎜 🎜🎜Explain 실행 결과를 보면 위의 SQL 문이 union_idx 인덱스를 사용하고 있음을 알 수 있습니다. 🎜🎜여기서 key_len 계산을 대중화하겠습니다. 🎜🎜🎜id_no 유형은 varchar(18)이고 문자 세트는 utf8mb4_bin입니다. 이는 완전한 UTF-8을 표현하기 위해 4바이트를 사용한다는 의미입니다. 이때 key_len = 18* 4 = 72;🎜필드 유형 varchar는 가변 길이 데이터 유형이므로 2바이트를 추가로 추가해야 합니다. 이때 key_len = 72 + 2 = 74; 🎜 이 필드는 NULL(기본값은 NULL)로 실행되므로 1바이트를 더 추가해야 합니다. 이때 key_len = 74 + 1 = 75; 🎜위는 한 가지 경우의 key_len 계산 과정을 앞으로는 하나씩 진행하지 않을 것입니다. 더 많은 상황에 대해서는 기본적인 구성과 원리를 알고 싶으시면 누구나 직접 보실 수 있습니다. 🎜🎜🎜example 2 🎜 : 🎜

explain select * from t_user where SUBSTR(id_no,1,3) = '100';

🎜explain 결과 : 🎜🎜 🎜🎜분명히 union_idx 인덱스는 그대로 사용되고 있습니다. 위의 key_len 분석을 토대로 인덱스를 사용하면 뿐만 아니라 id_no< /code> 열은 <code>username 열도 사용합니다. 🎜🎜🎜예 3🎜: 🎜

explain select * from t_user where id_no like '%00%';

🎜결과 설명: 🎜

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。

2 使用了select *

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。

3 索引列参与运算

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。

4 索引列参使用了函数

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。

5 错误的Like使用

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：

• 方式一：like '%abc'；
• 方式二：like 'abc%'；
• 方式三：like '%abc%'；

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。

6 类型隐式转换

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。

7、使用OR操作

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。

8 两列做比较

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。

9 不等于比较

示例：

explain select * from t_user where id_no <> &#39;1002&#39;;

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。

10 is not null

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。

11 not in和not exists

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。

12 order by导致索引失效

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。

13 参数不同导致索引失效

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>、=、

열네 번째 인덱스 실패 상황: 쿼리 조건이 크거나 같음, in 등의 범위 쿼리인 경우, 전체 테이블 데이터에서 쿼리 결과가 차지하는 비율에 따라 옵티마이저는 인덱스를 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행합니다.

14 기타

물론 인덱스를 사용할지 여부에 대한 다른 규칙도 있습니다. 이는 인덱스 유형이 B-트리 인덱스인지 비트맵 인덱스인지와도 관련이 있으므로 자세히 설명하지 않겠습니다. .

여기에서 말하는 다른 내용은 15번째 인덱스 실패 상황으로 요약할 수 있습니다. Mysql 최적화 프로그램의 다른 최적화 전략 예를 들어, 최적화 프로그램은 어떤 경우에는 전체 테이블 스캐닝이 인덱싱보다 빠르다고 생각합니다. 폐기됩니다.

이러한 상황을 고려하면 일반적으로 문제에 너무 많은 관심을 기울일 필요는 없습니다. 문제를 발견하면 지정된 위치에서 조사하면 됩니다.

요약

이 문서에서는 MySQL 버전이 다르기 때문에 모든 사람이 겪는 일반적인 인덱스 오류 시나리오 15가지를 요약합니다. 대부분의 인덱스 오류 상황은 명확하며 소수의 인덱스 오류는 MySQL 버전에 따라 다릅니다. 따라서 본 글을 저장해 두었다가 실습 시 비교해 보시는 것이 좋습니다. 정확하게 파악하기 어려우시면 직접 설명을 실행하여 검증해 보시기 바랍니다.

【관련 추천: mysql 비디오 튜토리얼】

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