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：

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';

2. 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);

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";

• 分析结果：

image

• 优化思路：

根据业务场景，合理的建立相应的联合索引。

2. 范围查询，数量级过大，默认走全表扫描

一般来说，MySQL 判断数量级返回超过全数的 10% ~ 30%（或者达到某个阈值），默认会走全表扫描。

• 错误示例：

explain select * from user where user_id > 10;

• 分析结果：

image

• 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;

• 分析结果：

image

• 优化思路：

不要用数据库做运算，不浪费宝贵的数据库资源。

4. 索引列使用了函数

• 错误示例：

explain select * from user where SUBSTR(user_id,1,3) = '100';

• 分析结果：

image

• 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%';

• 分析结果：

image

• 优化思路：

严禁使用左%匹配，要用只能用右%匹配。
如果实在有业务场景，可以使用 ES 做。

6. 隐式类型转换

• 错误示例：

explain select * from user where user_name = 647;

• 分析结果：

image

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";

• 分析结果：

image

user_id 是 bigint 类型，如果传入字符串比较。虽然产生隐式转换，但不会导致索引失效。

• 优化思路：

注意字段类型，避免隐式转换。

7. OR 使用不当

• 错误示例：

explain select * from user where user_name = "647" or email = "647@163.com";

• 分析结果：

image

• 优化思路：

确保 or 的两边都要有索引。

8. 两个索引列做比较

• 错误示例：

explain select * from user where user_id > id;

• 分析结果：

image

• 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)

• 分析结果：

image

• 优化思路：

不要用 not。