知っておくべき 15 の MySQL インデックス障害シナリオ (落とし穴を素早く回避するのに役立ちます)

この記事では、誰もが落とし穴や雷雨を回避できるように、Mysql インデックス障害の 15 のシナリオを要約して共有します。

あなたが技術専門家であっても、業界に入ったばかりの初心者であっても、インデックスを使用しない Mysql データベースの落とし穴に足を踏み入れることがあります。一般的な現象として、インデックスがフィールドに追加されても有効にならないことがあります。

数日前、少し特殊なシナリオに遭遇しました。同じ SQL ステートメントが、特定のパラメータでは有効になりましたが、特定のパラメータでは有効になりませんでした。これはなぜですか?

さらに、面接であろうと日常生活であろうと、Mysql インデックスの失敗の一般的な状況を理解し、学ぶ必要があります。

学習と記憶を促進するために、このドキュメントでは、インデックスに従っていない 15 の一般的な状況を要約し、誰もが落とし穴を回避できるように例を示して説明します。緊急時用に保管しておくことをお勧めします。

データベースとインデックスの準備

テーブル構造の作成

インデックスの使用状況を項目ごとに確認するには、まずテーブル t_user を準備します:

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;

上記のテーブル構造には 3 つのインデックスがあります:

• id: はデータベースの主キーです。
• ## Union_idx: id_no、username、および age で構成されるユニオン インデックス;
• create_time_idx: create_time で構成される共通インデックス;

初期化データ

初期化データは、基本データと一括インポートデータの 2 つの部分に分かれています。

基本データには 4 つのデータが挿入されますが、そのうち 4 番目のデータの作成時刻は未来であり、その後の特別なシナリオの検証に使用されます。基本データに加えて、ストレージもあります。プロセスとそれが呼び出す SQL は、バッチでデータを挿入するのに便利で、大量のデータを含むシナリオを検証するために使用されます。

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');

ストアド データの作成と保存についてプロシージャを一時的に実行して、必要なときに実行することはできません。

データベース バージョンと実行計画

現在のデータベース バージョンを表示します:

-- 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);

上記は、私がテストしたデータベースのバージョンです。 :

8.0.18

。もちろん、以下のすべての例は他のバージョンでも検証できます。

SQL ステートメントの実行計画を表示するには、通常、explain

キーワードを使用して、実行結果を通じてインデックスの使用状況を判断します。

実行例:

select version();
8.0.18

実行結果:

上記のSQL文では主キーインデックス(PRIMARY)を使用していることがわかります。 ,key_len

は 4;

ここで key_len

の意味は: インデックスが使用しているバイト数を示し、この値に基づいてインデックスの使用状況を判断できます。 、特に複合インデックスの場合、現時点では、インデックスのどの程度が使用されるかを決定することが非常に重要です。

上記のデータと知識を準備したら、インデックス障害の具体的な例を説明していきます。

1 ジョイント インデックスは左端の一致原則を満たしていません

ジョイント インデックスは左端の一致原則に従います。名前が示すように、

ジョイント インデックスでは、左端のフィールドが一致します。初め＃＃＃。したがって、結合インデックスを作成するときは、where 句で最も頻繁に使用されるフィールドが結合インデックスの一番左側に配置されます。

クエリを実行するときに、クエリ条件にインデックスを作成する場合は、次の要件を満たす必要があります: 左端のフィールドがクエリ条件に含まれている必要があります。 この例では、

union_idx

結合インデックスは次のもので構成されます:

explain select * from t_user where id = 1;

左端のフィールドは id_no. 通常の状況では、id_no がクエリ条件に含まれている限り、ジョイントインデックスになります。

例 1

:

KEY `union_idx` (`id_no`,`username`,`age`)

explain result:

Explain の実行結果から、次のことがわかります。上記の SQL ステートメントはインデックス

union_idx に移動します。

ここでは key_len の計算の一般的な概要を示します:

id_no

型は varchar(18)、文字セットは utf8mb4_bin です。 4 バイトが使用され、完全な UTF-8 を表します。このとき、 key_len = 18* 4 = 72;

• フィールド型 varchar は可変長データ型であるため、さらに 2 バイト追加する必要があります。このとき、 key_len = 72 2 = 74; このフィールドは NULL (デフォルトは NULL) として動作するため、さらに 1 バイト追加する必要があります。このとき、 key_len = 74 1 = 75;
• 上記は 1 つのケースにおける key_len の計算プロセスを示しています。今後は 1 つずつ推論を進めるつもりはありません。構成と原理については、詳しく知ることができますので、ご自身の目で確認してください。

例 2

:

explain select * from t_user where id_no = '1002';

結果の説明:

明らかに、まだ消えています

union_idx Index では、上記の key_len の分析に基づいて、インデックスを使用するときに

id_no

列だけでなく username 列も使用されると大胆に推測します。 例 3:

explain select * from t_user where id_no = '1002' and username = 'Tom2';

結果の説明:

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“

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“。

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>、=、

14 番目のインデックスが失敗する状況: クエリ条件が以上、in などの範囲クエリである場合、テーブル データ全体におけるクエリ結果の割合に応じて、オプティマイザは次のような結果を返すことがあります。インデックスを作成し、テーブル全体のスキャンを実行します。

14 その他

もちろん、インデックスを使用するかどうかについては、インデックスの種類が B-tree インデックスであるかビットマップであるかにも関係します。インデックスなので詳細は説明しません。

ここで言及するその他の事項は、15 番目のインデックス障害の状況として要約できます: Mysql オプティマイザーのその他の最適化戦略 たとえば、オプティマイザーは、場合によってはテーブル全体のスキャンが有効であると考えます。フルテーブルスキャンよりも高速です。インデックスが高速な場合、インデックス作成は中止されます。

一般的には、この状況にあまり注意を払う必要はなく、問題を見つけた場合は、指定された場所で調査するだけで済みます。

概要

この記事では、一般的な 15 のインデックス障害シナリオをすべての人に向けてまとめています。Mysql のバージョンが異なるため、インデックス障害の戦略も異なります。ほとんどのインデックス障害の状況は明らかですが、少数のインデックス障害は Mysql のバージョンによって異なります。そのため、この記事を保存して練習時に比較し、正確に把握できない場合は直接 Explain を実行して検証することをお勧めします。

[関連する推奨事項: mysql ビデオ チュートリアル ]

以上が知っておくべき 15 の MySQL インデックス障害シナリオ (落とし穴を素早く回避するのに役立ちます)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。