MySQL索引失效十种场景与优化方案

目录

• 1 数据准备
• 1.1 新建数据表
• 1.2 新增100万条数据
• 2 基础知识
• 2.1 explain type
• 2.2 explain Extra
• 3 索引失效场景
• 3.1 查询类型错误
• 3.1.1 失效场景
• 3.1.2 解决方案
• 3.2 索引列参与运算
• 3.2.1 失效场景
• 3.2.2 解决方案
• 3.3 MySQL放弃使用索引
• 3.3.1 失效场景
• 3.3.2 解决方案一
• 3.3.3 解决方案二
• 3.4 错误使用通配符
• 3.4.1 数据准备
• 3.4.2 失效场景一
• 3.4.3 失效场景二
• 3.4.4 解决方案
• 3.5 OR连接无索引字段
• 3.5.1 失效场景
• 3.5.2 解决方案
• 3.6 未用到覆盖索引
• 3.6.1 失效场景
• 3.6.2 解决方案
• 3.7 联合索引失效
• 3.7.1 完整使用
• 3.7.2 失效场景一：索引不完整
• 3.7.3 失效场景二：索引中断
• 3.7.4 失效场景三：非等值匹配
• 3.7.5 失效场景四：最左索引缺失
• 4 文章总结

1 数据准备

1.1 新建数据表

CREATE TABLE `player` (  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT "主键",  `player_id` varchar(256) NOT NULL COMMENT "运动员编号",  `player_name` varchar(256) NOT NULL COMMENT "运动员名称",  `height` int(11) NOT NULL COMMENT "身高",  `weight` int(11) NOT NULL COMMENT "体重",  `type` varchar(256) DEFAULT "0" COMMENT "球员类型",  `game_performance` text COMMENT "最近一场比赛表现",  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `idx_name_height_weight` (`player_name`,`height`,`weight`),  KEY `idx_type` (`type`),  KEY `idx_height` (`height`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8

以上数据表声明三个索引：

• 联合索引：idx_name_height_weight
• 普通索引：idx_type
• 普通索引：idx_height

1.2 新增100万条数据

@SpringBootTest(classes = TestApplication.class)@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)public class PlayerServiceTest {    @Resource    private PlayerRepository playerRepository;    @Test    public void initBigData() {for (int i = 0; i < 1000000; i++) {    PlayerEntity entity = new PlayerEntity();    entity.setPlayerId(UUID.randomUUID().toString());    entity.setPlayerName("球员_" + System.currentTimeMillis());    entity.setType("0");    entity.setWeight(150);    entity.setHeight(188);    entity.setGamePerformance("{\"runDistance\":8900.0,\"passSuccess\":80.12,\"scoreNum\":3}");    playerRepository.insert(entity);}    }}

2 基础知识

2.1 explain type

执行计划中访问类型是重要分析指标：

2.2 explain Extra

Extra表示执行计划扩展信息：

3 索引失效场景

本章节介绍索引失效十种场景：

• 查询类型错误
• 索引列参与运算
• 错误使用通配符
• 未用到覆盖索引
• OR连接无索引字段
• MySQL放弃使用索引
• 联合索引失效
  • 索引不完整
  • 索引中断
  • 非等值匹配
  • 最左索引缺失

3.1 查询类型错误

3.1.1 失效场景

explain select * from player where type = 0

3.1.2 解决方案

数据表定义type字段为varchar类型，查询必须使用相同类型：

3.2 索引列参与运算

3.2.1 失效场景

explain select * from player where height + 1 > 189

3.2.2 解决方案

explain select * from player where height > 188

3.3 MySQL放弃使用索引

3.3.1 失效场景

MySQL发现如果使用索引性能低于全表扫描则放弃使用索引。例如在表中100万条数据height字段值全部是188，所以执行如下语句时放弃使用索引：

explain select * from player where height > 187

3.3.2 解决方案一

调整查询条件值：

explain select * from player where height > 188

3.3.3 解决方案二

强制指定索引，这种方法不一定可以提升性能：

3.4 错误使用通配符

3.4.1 数据准备

避免出现3.3章节失效问题此处修改一条数据：

update player set player_name = "测试球员" where id = 1

3.4.2 失效场景一

explain select * from player where player_name like "%测试"

3.4.3 失效场景二

explain select * from player where player_name like "%测试%"

3.4.4 解决方案

explain select * from player where player_name like "测试%"

3.5 OR连接无索引字段

3.5.1 失效场景

type有索引，weight无索引：

explain select * from player where type = "0" or weight = 150

3.5.2 解决方案

weight新增索引，union拼装查询数据

explainselect * from player where type = "0" unionselect * from player where weight = 150

3.6 未用到覆盖索引

3.6.1 失效场景

Using index condition表示使用索引，但是需要回表查询

explain select * from player where player_name like "测试%"

3.6.2 解决方案

覆盖索引含义是查询时索引列完全包含查询列，查询过程无须回表（需要在同一棵索引树）性能得到提升。Using Index; Using where表示使用覆盖索引并且用where过滤查询结果：

explain select id,player_name,height,weight from player where player_name like "测试%"

3.7 联合索引失效

3.7.1 完整使用

联合索引idx_name_height_weight完整使用key_len=778：

explain select * from player where player_name = "球员_1682577684751" and height = 188 and weight = 150

3.7.2 失效场景一：索引不完整

weight不在查询条件，所以只用到idx_name_height，所以key_len= 774：

explain select * from player where player_name = "球员_1682577684751" and height = 188

3.7.3 失效场景二：索引中断

height不在查询条件，所以只用到idx_name，所以key_len= 770：

explain select * from player where player_name = "球员_1682577684751" and weight = 150

3.7.4 失效场景三：非等值匹配

height非等值匹配，所以只用到idx_name_height，所以key_length=774：

explain select * from player where player_name="球员_1682577684751" and height > 188 and weight = 150

3.7.5 失效场景四：最左索引缺失

player_name最左索引不在查询条件，全表扫描

explain select * from player where weight = 150

4 文章总结

本文第一进行测试数据准备，第二介绍执行计划相关知识，第三介绍索引失效10种场景：查询类型错误，索引列参与运算，错误使用通配符，未用到覆盖索引，OR连接无索引字段，MySQL放弃使用索引，联合索引中索引不完整，索引中断，非等值匹配，最左索引缺失。

以上就是MySQL索引失效十种场景与优化方案的详细内容，更多关于MySQL索引失效的资料请关注其它相关文章！