索引的存儲結構

首先了解一下索引的存儲結構，知道了索引的存儲結構，才方便我們更好地理解索引失效的問題。

索引的存儲結構跟MySQL的存儲引擎有關，存儲引擎的不同采用的結構也會不同。

MySQL默認的存儲引擎InnoDB采用B+Tree作為索引的數(shù)據(jù)結構，在創(chuàng)建表時，InnoDB會默認創(chuàng)建一個主鍵索引，這是一個聚簇索引，其他索引都屬于二級索引。

MyISAM存儲引擎在創(chuàng)建表時，默認是用的是B+樹索引。

雖然和InnoDB一樣都支持B+樹索引，但是他們存儲數(shù)據(jù)的方式不同；

InnoDB是聚簇索引（B+樹索引的葉子結點保存數(shù)據(jù)本身）

MyISAM是非聚集索引（B+樹的葉子結點保存數(shù)據(jù)的物理地址）

如下圖所示：

InnoDB存儲引擎可以分為【聚簇索引】和【二級索引】，它們的區(qū)別在于聚簇索引的葉子結點存放的是實際數(shù)據(jù)，所有完整的數(shù)據(jù)都存放在聚簇索引的葉子結點，二級索引的葉子結點存放的是主鍵值。

在使用二級索引字段作為查詢條件，查詢數(shù)據(jù)在聚簇索引上的時候，

會先根據(jù)條件在二級索引上找到對應的葉子結點得到主鍵值，

再根據(jù)主鍵值去聚簇索引上找到對應的葉子結點然后查詢到對應的數(shù)據(jù)，

這個過程叫回表

使用二級索引作為查詢條件，查詢的數(shù)據(jù)在二級索引的葉子結點上的時候，那么只需找到二級索引的B+樹對應的葉子結點，讀取數(shù)據(jù)，這個過程叫覆蓋索引

上面這些查詢條件都用到了索引列，但并不表示用到索引列索引就一定會生效，我們再來看一看索引失效的情況

不合理的模糊查詢條件

使用左或左右模糊查詢的時候，也就是like "%張"或like "%張%"這兩種模糊查詢方式都會導致索引失效

因為B+樹是根據(jù)索引值進行排列的，前綴不確定的時候可能是，“小張”，"二張"之類的所有的情況，就只能通過全表掃描的方式來查詢

對索引使用函數(shù)

例如：SELECT * FROM sys_user WHERE LENGTH(user_id) = 3 ;

因為索引保存的是索引字段的原始值，而不是經(jīng)過函數(shù)計算后的值，所以使用函數(shù)的時候就不會走索引了

不過從MySQL8.0開始，索引特性增加了函數(shù)索引，也就是針對該函數(shù)計算后的值建立一個索引，這樣就可以通過掃描索引來查詢數(shù)據(jù)了；

alter table t_user add key idx_name_length ((length(name)));

對索引進行表達式計算

例如：select * from sys_user where user_id+1 =3;

但是如果是SELECT * FROM sys_user WHERE user_id = 1+1 ;這樣的不在索引字段上進行計算，就又會走索引了

原因跟對索引使用函數(shù)差不多，索引保存的是索引字段的原始值，而不是運算后的值，所以無法走索引

對索引使用隱式轉(zhuǎn)換

這里的phone字段是二級索引，且是varchar類型的

使用整型作為查詢參數(shù)的時候，執(zhí)行計劃中type為ALL，也就是通過全表掃描查詢的，但如果是字符串類型，還是走索引查詢的

我們再看一個例子

這里user_id是bigint類型，但是使用字符串作為查詢參數(shù)還是走了索引的

為什么第一個例子導致了索引失效，而第二個不會呢？

這里就要了解一下MySQL的字符轉(zhuǎn)換規(guī)則了，看是數(shù)字轉(zhuǎn)字符串，還是字符串轉(zhuǎn)數(shù)字

我們可以用select "10">9來測試一下

如果是數(shù)字轉(zhuǎn)字符串，那么就相當于select "10">"9"結果應該是0

如果是字符串轉(zhuǎn)數(shù)字，那么就相當于select 10>9，結果是1

在MySQL中的執(zhí)行結果如下：

這就說明，MySQL在遇到數(shù)字與字符串的比較的時候，會自動把字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字，然后進行比較

也就是說，在第一個例子中

SELECT * FROM sys_user WHERE phone = 18200000000 ;

相當于

SELECT * FROM sys_user WHERE CAST(phone AS UNSIGNED) = 18200000000 ;

這就在索引字段上使用了函數(shù)，所以導致索引失效

而在第二個例子中

SELECT * FROM sys_user WHERE user_id = "1" ;

相當于

SELECT * FROM sys_user WHERE user_id = CAST("1" AS UNSIGNED) ;

函數(shù)式作用在查詢參數(shù)上的，并沒有作用在索引字段上，所以還是走索引的

聯(lián)合索引非最左匹配

多個普通字段組合在一起創(chuàng)建的索引叫做聯(lián)合索引（組合索引）

在使用聯(lián)合索引的時候，一定要注意順序問題，聯(lián)合索引的使用需要遵循最左匹配原則，也就是按照最左優(yōu)先的方式進行索引匹配。

例如，創(chuàng)建了一個(a,b,c)聯(lián)合索引，那么如果查詢條件是一下幾種，就可以匹配上聯(lián)合索引

where a = 1
where a = 1 and b = 2
where a = 1 and b = 2 and c = 3

需要注意的是，因為有查詢優(yōu)化器，所以a字段在where子句中的順序不重要

但是必須要有a字段，如果像下面幾種，因為不符合最左匹配原則，就無法匹配上聯(lián)合索引，聯(lián)合索引就會失效：

where b = 2
where c = 3
where b = 2 and c = 3

還有一個比較特殊的查詢條件：where a = 1 and c = 3

在MySQL5.5的話，前面的a 會走索引，在聯(lián)合索引找到主鍵值，然后回表，到主鍵索引讀取數(shù)據(jù)行，然后在比對c字段的值

在MySQL5.6之后，有一個索引下推的功能，

下推就是將部分上層(服務層)負責的事情，交給了下層(引擎層)處理

存儲引擎直接在聯(lián)合索引里按照c=3過濾，按照過濾后的數(shù)據(jù)在進行回表掃描，減少了回表的次數(shù)，從而提升了性能

在執(zhí)行計劃中Extra = Using index condition就表示使用了索引下推

聯(lián)合索引不遵循最左匹配原則的原因：在聯(lián)合索引中，數(shù)據(jù)按照第一列索引進行排序，第一列數(shù)據(jù)相同時，才會按照第二列進行排序，以此類推，所以直接使用第二列進行查詢的時候，聯(lián)合索引就會失效

where子句中的or

where子句中or的條件列有不是索引列會導致索引失效

例如：下圖中id是索引列，email不是索引列，從執(zhí)行計劃來看，進行了全文掃描并沒有使用到索引

因為or關鍵字只滿足一個條件就可以，因此只要有一個列不是索引列，其他索引列也就沒有意義了，就會進行全表掃描

在email列上建立索引之后，可以看到執(zhí)行計劃中使用到了兩個索引

type = index_merge表示對id 和email都進行了掃描，然后進行了合并

總結

導致索引失效的情況有：

不合理的使用模糊查詢：like "%張"或like %張%

對索引列使用函數(shù)

對索引使用表達式計算

對索引使用隱式轉(zhuǎn)換，這三個都是引起了索引列值的變化導致索引失效

聯(lián)合索引非最左匹配

where子句中or條件列沒有使用索引

到此這篇關于MySQL細數(shù)發(fā)生索引失效的情況的文章就介紹到這了,更多相關MySQL索引失效內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論