大家好,我是小林。
在工作中,如果我們想提高一條語句查詢速度,通常都會想對欄位建立索引。
但是索引並不是萬能的。建立了索引,並不意味著任何查詢語句都能走索引掃描。
稍不注意,可能你寫的查詢語句是會導致索引失效,從而走了全表掃描,雖然查詢的結果沒問題,但是查詢的效能大大降低。
今天就來跟大家盤一盤,常見的 6 種會發生索引失效的場景。
不僅會用實驗案例給大家說明,也會清楚每個索引失效的原因。
發車!
圖片索引儲存結構長什麼樣?
我們先來看看索引儲存結構長什麼樣?因為只有知道索引的儲存結構,才能更好的理解索引失效的問題。
索引的儲存結構跟 MySQL 使用哪種儲存引擎有關,因為儲存引擎就是負責將資料持久化在磁碟中,而不同的儲存引擎採用的索引資料結構也會不相同。
MySQL 預設的儲存引擎是 InnoDB,它採用 B+Tree 作為索引的資料結構,至於為什麼選擇 B+ 樹作為索引的資料結構 ,詳細的分析可以看我這篇文章:為什麼 MySQL 喜歡 B+ 樹?
在建立表時,InnoDB 儲存引擎預設會建立一個主鍵索引,也就是聚簇索引,其它索引都屬於二級索引。
MySQL 的 MyISAM 儲存引擎支援多種索引資料結構,比如 B+ 樹索引、R 樹索引、Full-Text 索引。MyISAM 儲存引擎在建立表時,建立的主鍵索引預設使用的是 B+ 樹索引。
雖然,InnoDB 和 MyISAM 都支援 B+ 樹索引,但是它們資料的儲存結構實現方式不同。不同之處在於:
- InnoDB 儲存引擎:B+ 樹索引的葉子節點儲存資料本身;
- MyISAM 儲存引擎:B+ 樹索引的葉子節點儲存資料的實體地址;
接下來,我舉個例子,給大家展示下這兩種儲存引擎的索引儲存結構的區別。
這裡有一張 t_user 表,其中 id 欄位為主鍵索引,其他都是普通欄位。
圖片如果使用的是 MyISAM 儲存引擎,B+ 樹索引的葉子節點儲存資料的實體地址,即使用者資料的指標,如下圖:
圖片如果使用的是 InnoDB 儲存引擎, B+ 樹索引的葉子節點儲存資料本身,如下圖所示:
圖片InnoDB 儲存引擎根據索引型別不同,分為聚簇索引(上圖就是聚簇索引)和二級索引。它們區別在於,聚簇索引的葉子節點存放的是實際資料,所有完整的使用者資料都存放在聚簇索引的葉子節點,而二級索引的葉子節點存放的是主鍵值,而不是實際資料。
如果將 name 欄位設定為普通索引,那麼這個二級索引長下圖這樣,葉子節點僅存放主鍵值。
圖片知道了 InnoDB 儲存引擎的聚簇索引和二級索引的儲存結構後,接下來舉幾個查詢語句,說下查詢過程是怎麼選擇用哪個索引型別的。
在我們使用「主鍵索引」欄位作為條件查詢的時候,如果要查詢的資料都在「聚簇索引」的葉子節點裡,那麼就會在「聚簇索引」中的 B+ 樹檢索到對應的葉子節點,然後直接讀取要查詢的資料。如下面這條語句:
// id 欄位為主鍵索引
select * from t_user where id=1;
在我們使用「二級索引」欄位作為條件查詢的時候,如果要查詢的資料都在「聚簇索引」的葉子節點裡,那麼需要檢索兩顆B+樹:
- 先在「二級索引」的 B+ 樹找到對應的葉子節點,獲取主鍵值;
- 然後用上一步獲取的主鍵值,在「聚簇索引」中的 B+ 樹檢索到對應的葉子節點,然後獲取要查詢的資料。
上面這個過程叫做回表,如下面這條語句:
// name 欄位為二級索引
select * from t_user where name="林某";
在我們使用「二級索引」欄位作為條件查詢的時候,如果要查詢的資料在「二級索引」的葉子節點,那麼只需要在「二級索引」的 B+ 樹找到對應的葉子節點,然後讀取要查詢的資料,這個過程叫做覆蓋索引。如下面這條語句:
// name 欄位為二級索引
select id from t_user where name="林某";
上面這些查詢語句的條件都用到了索引列,所以在查詢過程都用上了索引。
但是並不意味著,查詢條件用上了索引列,就查詢過程就一定都用上索引,接下來我們再一起看看哪些情況會導致索引實現,而發生全表掃描。
首先說明下,下面的實驗案例,我使用的 MySQL 版本為 8.0.26
。
對索引使用左或者左右模糊匹配
當我們使用左或者左右模糊匹配的時候,也就是 like %xx
或者 like %xx%
這兩種方式都會造成索引失效。
比如下面的 like 語句,查詢 name 字尾為「林」的使用者,執行計劃中的 type=ALL 就代表了全表掃描,而沒有走索引。
// name 欄位為二級索引
select * from t_user where name like '%林';
圖片
如果是查詢 name 字首為林的使用者,那麼就會走索引掃描,執行計劃中的 type=range 表示走索引掃描,key=index_name 看到實際走了 index_name 索引:
// name 欄位為二級索引
select * from t_user where name like '林%';
圖片
為什麼 like 關鍵字左或者左右模糊匹配無法走索引呢?
因為索引 B+ 樹是按照「索引值」有序排列儲存的,只能根據字首進行比較。
舉個例子,下面這張二級索引圖,是以 name 欄位有序排列儲存的。
圖片假設我們要查詢 name 欄位字首為「林」的資料,也就是 name like '林%'
,掃描索引的過程:
- 首節點查詢比較:林這個字的拼音大小比首節點的第一個索引值中的陳字大,但是比首節點的第二個索引值中的周字小,所以選擇去節點2繼續查詢;
- 節點 2 查詢比較:節點2的第一個索引值中的陳字的拼音大小比林字小,所以繼續看下一個索引值,發現節點2有與林字字首匹配的索引值,於是就往葉子節點查詢,即葉子節點4;
- 節點 4 查詢比較:節點4的第一個索引值的字首符合林字,於是就讀取該行資料,接著繼續往右匹配,直到匹配不到字首為林的索引值。
如果使用 name like '%林'
方式來查詢,因為查詢的結果可能是「陳林、張林、周林」等之類的,所以不知道從哪個索引值開始比較,於是就只能通過全表掃描的方式來查詢。
想要更詳細瞭解 InnoDB 的 B+ 樹查詢過程,可以看我寫的這篇:B+ 樹裡的節點裡存放的是什麼呢?查詢資料的過程又是怎樣的?
對索引使用函式
有時候我們會用一些 MySQL 自帶的函式來得到我們想要的結果,這時候要注意了,如果查詢條件中對索引欄位使用函式,就會導致索引失效。
比如下面這條語句查詢條件中對 name 欄位使用了 LENGTH 函式,執行計劃中的 type=ALL,代表了全表掃描:
// name 為二級索引
select * from t_user where length(name)=6;
圖片
為什麼對索引使用函式,就無法走索引了呢?
因為索引儲存的是索引欄位的原始值,而不是經過函式計算後的值,自然就沒辦法走索引了。
不過,從 MySQL 8.0 開始,索引特性增加了函式索引,即可以針對函式計算後的值建立一個索引,也就是說該索引的值是函式計算後的值,所以就可以通過掃描索引來查詢資料。
舉個例子,我通過下面這條語句,對 length(name) 的計算結果建立一個名為 idx_name_length 的索引。
alter table t_user add key idx_name_length ((length(name)));
然後我再用下面這條查詢語句,這時候就會走索引了。
圖片對索引進行表示式計算
在查詢條件中對索引進行表示式計算,也是無法走索引的。
比如,下面這條查詢語句,執行計劃中 type = ALL,說明是通過全表掃描的方式查詢資料的:
explain select * from t_user where id + 1 = 10;
圖片
但是,如果把查詢語句的條件改成 where id = 10 - 1,這樣就不是在索引欄位進行表示式計算了,於是就可以走索引查詢了。
圖片為什麼對索引進行表示式計算,就無法走索引了呢?
原因跟對索引使用函式差不多。
因為索引儲存的是索引欄位的原始值,而不是 id + 1 表示式計算後的值,所以無法走索引,只能通過把索引欄位的取值都取出來,然後依次進行表示式的計算來進行條件判斷,因此採用的就是全表掃描的方式。
有的同學可能會說,這種對索引進行簡單的表示式計算,在程式碼特殊處理下,應該是可以做到索引掃描的,比方將 id + 1 = 10 變成 id = 10 - 1。
是的,是能夠實現,但是 MySQL 還是偷了這個懶,沒有實現。
我的想法是,可能也是因為,表示式計算的情況多種多樣,每種都要考慮的話,程式碼可能會很臃腫,所以乾脆將這種索引失效的場景告訴程式設計師,讓程式設計師自己保證在查詢條件中不要對索引進行表示式計算。
對索引隱式型別轉換
如果索引欄位是字串型別,但是在條件查詢中,輸入的引數是整型的話,你會在執行計劃的結果發現這條語句會走全表掃描。
我在原本的 t_user 表增加了 phone 欄位,是二級索引且型別是 varchar。
圖片然後我在條件查詢中,用整型作為輸入引數,此時執行計劃中 type = ALL,所以是通過全表掃描來查詢資料的。
select * from t_user where phone = 1300000001;
圖片
但是如果索引欄位是整型型別,查詢條件中的輸入引數即使字串,是不會導致索引失效,還是可以走索引掃描。
我們再看第二個例子,id 是整型,但是下面這條語句還是走了索引掃描的。
explain select * from t_user where id = '1';
圖片
為什麼第一個例子會導致索引失效,而第二例子不會呢?
要明白這個原因,首先我們要知道 MySQL 的資料型別轉換規則是什麼?就是看 MySQL 是會將字串轉成數字處理,還是將數字轉換成字串處理。
我在看《mysql45講的時候》看到一個簡單的測試方式,就是通過 select “10” > 9 的結果來知道MySQL 的資料型別轉換規則是什麼:
- 如果規則是 MySQL 會將自動「字串」轉換成「數字」,就相當於 select 10 > 9,這個就是數字比較,所以結果應該是 1;
- 如果規則是 MySQL 會將自動「數字」轉換成「字串」,就相當於 select "10" > "9",這個是字串比較,字串比較大小是逐位從高位到低位逐個比較(按ascii碼) ,那麼"10"字串相當於 “1”和“0”字元的組合,所以先是拿 “1” 字元和 “9” 字元比較,因為 “1” 字元比 “9” 字元小,所以結果應該是 0。
在 MySQL 中,執行的結果如下圖:
圖片上面的結果為 1,說明 MySQL 在遇到字串和數字比較的時候,會自動把字串轉為數字,然後再進行比較。
前面的例子一中的查詢語句,我也跟大家說了是會走全表掃描:
//例子一的查詢語句
select * from t_user where phone = 1300000001;
這是因為 phone 欄位為字串,所以 MySQL 要會自動把字串轉為數字,所以這條語句相當於:
select * from t_user where CAST(phone AS signed int) = 1300000001;
可以看到,CAST 函式是作用在了 phone 欄位,而 phone 欄位是索引,也就是對索引使用了函式!而前面我們也說了,對索引使用函式是會導致索引失效的。
例子二中的查詢語句,我跟大家說了是會走索引掃描:
//例子二的查詢語句
select * from t_user where id = "1";
這時因為字串部分是輸入引數,也就需要將字串轉為數字,所以這條語句相當於:
select * from t_user where id = CAST("1" AS signed int);
可以看到,索引欄位並沒有用任何函式,CAST 函式是用在了輸入引數,因此是可以走索引掃描的。
聯合索引非最左匹配
對主鍵欄位建立的索引叫做聚簇索引,對普通欄位建立的索引叫做二級索引。
那麼多個普通欄位組合在一起建立的索引就叫做聯合索引,也叫組合索引。
建立聯合索引時,我們需要注意建立時的順序問題,因為聯合索引 (a, b, c) 和 (c, b, a) 在使用的時候會存在差別。
聯合索引要能正確使用需要遵循最左匹配原則,也就是按照最左優先的方式進行索引的匹配。
比如,如果建立了一個 (a, b, c)
聯合索引,如果查詢條件是以下這幾種,就可以匹配上聯合索引:
- where a=1;
- where a=1 and b=2 and c=3;
- where a=1 and b=2;
需要注意的是,因為有查詢優化器,所以 a 欄位在 where 子句的順序並不重要。
但是,如果查詢條件是以下這幾種,因為不符合最左匹配原則,所以就無法匹配上聯合索引,聯合索引就會失效:
- where b=2;
- where c=3;
- where b=2 and c=3;
有一個比較特殊的查詢條件:where a = 1 and c = 3 ,符合最左匹配嗎?
這種其實嚴格意義上來說是屬於索引截斷,不同版本處理方式也不一樣。
MySQL 5.5 的話,前面 a 會走索引,在聯合索引找到主鍵值後,開始回表,到主鍵索引讀取資料行,然後再比對 c 欄位的值。
從 MySQL5.6 之後,有一個索引下推功能,可以在索引遍歷過程中,對索引中包含的欄位先做判斷,直接過濾掉不滿足條件的記錄,減少回表次數。
大概原理是:截斷的欄位會被下推到儲存引擎層進行條件判斷(因為 c 欄位的值是在 (a, b, c)
聯合索引裡的),然後過濾出符合條件的資料後再返回給 Server 層。由於在引擎層就過濾掉大量的資料,無需再回表讀取資料來進行判斷,減少回表次數,從而提升了效能。
比如下面這條 where a = 1 and c = 0 語句,我們可以從執行計劃中的 Extra=Using index condition 使用了索引下推功能。
圖片為什麼聯合索引不遵循最左匹配原則就會失效?
原因是,在聯合索引的情況下,資料是按照索引第一列排序,第一列資料相同時才會按照第二列排序。
也就是說,如果我們想使用聯合索引中儘可能多的列,查詢條件中的各個列必須是聯合索引中從最左邊開始連續的列。如果我們僅僅按照第二列搜尋,肯定無法走索引。
WHERE 子句中的 OR
在 WHERE 子句中,如果在 OR 前的條件列是索引列,而在 OR 後的條件列不是索引列,那麼索引會失效。
舉個例子,比如下面的查詢語句,id 是主鍵,age 是普通列,從執行計劃的結果看,是走了全表掃描。
select * from t_user where id = 1 or age = 18;
圖片
這是因為 OR 的含義就是兩個只要滿足一個即可,因此只有一個條件列是索引列是沒有意義的,只要有條件列不是索引列,就會進行全表掃描。
要解決辦法很簡單,將 age 欄位設定為索引即可。
圖片可以看到 type=index merge, index merge 的意思就是對 id 和 age 分別進行了掃描,然後將這兩個結果集進行了合併,這樣做的好處就是避免了全表掃描。
總結
今天給大家介紹了 6 種會發生索引失效的情況:
- 當我們使用左或者左右模糊匹配的時候,也就是
like %xx
或者like %xx%
這兩種方式都會造成索引失效; - 當我們在查詢條件中對索引列使用函式,就會導致索引失效。
- 當我們在查詢條件中對索引列進行表示式計算,也是無法走索引的。
- MySQL 在遇到字串和數字比較的時候,會自動把字串轉為數字,然後再進行比較。如果字串是索引列,而條件語句中的輸入引數是數字的話,那麼索引列會發生隱式型別轉換,由於隱式型別轉換是通過 CAST 函式實現的,等同於對索引列使用了函式,所以就會導致索引失效。
- 聯合索引要能正確使用需要遵循最左匹配原則,也就是按照最左優先的方式進行索引的匹配,否則就會導致索引失效。
- 在 WHERE 子句中,如果在 OR 前的條件列是索引列,而在 OR 後的條件列不是索引列,那麼索引會失效。