MySQL数据SQL优化中,索引不被使用的典型场景总结
小伙伴们有没有觉得学习数据库很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《MySQL数据SQL优化中,索引不被使用的典型场景总结》,以下内容将会涉及到MySQL,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!
有些时候虽然有索引,但是不被优化器选择使用,下面是开发过程中遇到的不能使用索引的几种情况:
1.以%开头的like查询不能够利用B-tree索引,执行计划中key的值为NULL表示没有使用索引。
mysql> explain select * from actor where last_name like '%NI%'; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | actor | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 200 | 11.11 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.42 sec)
数据库中InnoDB引擎默认使用B-Tree索引,再B-Tree索引结构中,以%开头的查询自然就法利用索引了。
一般都推荐使用全文索引(Full-text)来解决类似的全文检索问题。(这里没有给出全文索引的解决方案,可以自己查一下)
除此之外大家还可以利用InnoDB的表都是聚族表的特点,采取一种轻量级别的解决方式:
一般情况下,索引都会比表小,扫描索引比扫描表更快(特殊情况下,索引会比表更大)。
在InnoDB表上二级索引idx_last_name实际上存储字段last_name和主键actor_id,那么理想的访问方式应该是先扫描二级索引idx_last_name获得满足条件 last_name like '%NI%'的主键actor_id列表,之后根据主键回表去检索记录,这样就避免了全表扫描演员表actor产生的大量IO请求。
mysql> explain select * from (select actor_id from actor where last_name like '%NI%') a,actor b where a.actor_id = b.actor_id; +----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------------------+---------+-----------------------+------+----------+--------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------------------+---------+-----------------------+------+----------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | actor | NULL | index | PRIMARY | idx_actor_last_name | 137 | NULL | 200 | 11.11 | Using where; Using index | | 1 | SIMPLE | b | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 2 | sakila.actor.actor_id | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------------------+---------+-----------------------+------+----------+--------------------------+ 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
通过执行计划中可以看到,内层查询的Using index 代表索引覆盖扫描,之后通过主键join操作去演员表actor中获取最终查询结果,理论上比直接扫描全表扫描更快一些。
2.数据类型出现隐式转换的时候也不会使用索引
特别是在当列类型是字符串时,那么一定记得在where条件中把字符常量的值用引号引起来,否则即便这个列上有索引,MYSQL也不会使用,因为MYSQL默认把常量值进行转换后才进行检索。
例如:演员表actor中姓氏字段last_name是字符型的,但是SQL语句的条件值1是一个数值类型,因此即便存在索引idx_last_name,MYSQL也不能正确使用索引,而是进行全表扫描。
mysql> explain select * from actor where last_name =1; +----+-------------+-------+------------+------+---------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | actor | NULL | ALL | idx_actor_last_name | NULL | NULL | NULL | 200 | 10.00 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 3 warnings (0.08 sec)
加上引号之后,再执行一次,就发先使用上索引了。
mysql> explain select * from actor where last_name ='1'; +----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------------------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------------------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | actor | NULL | ref | idx_actor_last_name | idx_actor_last_name | 137 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------------------+---------+-------+------+----------+-------+ 1 row in set, 1 warning (0.10 sec)
3.复合索引查询条件不符合最左匹配原则,是不会使用复合索引的。
最左匹配原则是要满足复合索引最左边的字段,如果查询条件不是第一个复合索引的第一个字段,则不符合最左匹配原则。
mysql> explain select * from payment where amount =3.98 and last_update ='2006-02-15 22:12:32'; +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | payment | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 16086 | 1.00 | Using where | +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.04 sec)
4.如果MySQL估计使用索引比全表扫描慢,则不使用索引。
例如:查询以“S”开头的标题的电影,需要返回的记录比例较大,MySQL就预估索引扫描还不如全表扫描更快:
mysql> update film_text set title =concat('s',title);
Query OK, 1000 rows affected (3.47 sec)
Rows matched: 1000 Changed: 1000 Warnings: 0
mysql> explain select * from film_text where title like 's%';
+----+-------------+-----------+------------+------+-----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+-----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | film_text | NULL | ALL | idx_title_description | NULL | NULL | NULL | 1000 | 11.11 | Using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+-----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在MySQL 5.6版本中,能够通过Trace 清晰地看到优化器的选择过程,对用时少的进行选择。
**5.用or分割开的条件,如果or前的条件中有列索引,而后面的列中没有索引,那么涉及的索引都不会被用到。**
mysql> explain select * from payment where customer_id =203 or amount =3.96;
+----+-------------+---------+------------+------+--------------------+------+---------+------+-------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+--------------------+------+---------+------+-------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | payment | NULL | ALL | idx_fk_customer_id | NULL | NULL | NULL | 16086 | 10.15 | Using where |
+----+-------------+---------+------------+------+--------------------+------+---------+------+-------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
因为or后面的条件列中没有索引,那么后面的查询肯定要走全表扫描,在存在全表扫描的情况下,就没有必要多做一次索引扫描增加I/O访问,一次全表扫过滤条件就足够了。
当or前后两个条件都有索引时,是会用到索引的。
mysql> explain select * from payment where customer_id= 203 or amount =3.96; +----+-------------+---------+------------+-------------+-------------------------------+-------------------------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------+------------+-------------+-------------------------------+-------------------------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | payment | NULL | index_merge | idx_fk_customer_id,idx_amount | idx_fk_customer_id,idx_amount | 2,3 | NULL | 21 | 100.00 | Using union(idx_fk_customer_id,idx_amount); Using where | +----+-------------+---------+------------+-------------+-------------------------------+-------------------------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.05 sec)
索引的总结:如果在查询条件中,有字段进行全表扫描,那么索引也就不会被使用。条件中使用复合索引时,要遵守复合索引的使用规则,不然索引也不会被使用。
好了,本文到此结束,带大家了解了《MySQL数据SQL优化中,索引不被使用的典型场景总结》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多数据库知识!
Mysql的隔离级别
- 上一篇
- Mysql的隔离级别
- 下一篇
- 全栈前端入门必看 koa2+mysql+vue+vant 构建简单版移动端博客
-
- 怡然的大船
- 这篇文章真及时,细节满满,太给力了,已加入收藏夹了,关注楼主了!希望楼主能多写数据库相关的文章。
- 2023-02-22 00:23:20
-
- 贤惠的蜻蜓
- 这篇技术贴太及时了,好细啊,很好,mark,关注up主了!希望up主能多写数据库相关的文章。
- 2023-02-09 20:11:44
-
- 张大本事bb
- 真优秀,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,看完之后很有帮助,总算是懂了,感谢大佬分享技术贴!
- 2023-02-06 09:25:01
-
- 还单身的康乃馨
- 太给力了,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,看完之后很有帮助,总算是懂了,感谢楼主分享文章内容!
- 2023-02-05 22:44:56
-
- 哭泣的书包
- 很有用,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,帮助很大,总算是懂了,感谢up主分享技术文章!
- 2023-02-03 11:08:21
-
- 曾经的百褶裙
- 这篇博文出现的刚刚好,细节满满,受益颇多,已收藏,关注大佬了!希望大佬能多写数据库相关的文章。
- 2023-01-31 04:09:59
-
- 数据库 · MySQL | 23小时前 |
- MySQL JSON_PRETTY 怎样把 JSON 文档格式化输出
- 395浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL GET DIAGNOSTICS 怎样读取存储程序的错误信息
- 318浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 | mysql explain partition pruning 分区裁剪 partitions
- MySQL 怎样从执行计划判断分区裁剪
- 464浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL INSERT IGNORE 怎样识别被忽略的行
- 448浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL histogram 怎样更新列分布统计而不改表结构
- 386浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL LAG 怎样比较相邻日期记录
- 166浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL NTILE 怎样把结果分成固定桶
- 487浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 | MySQL ·
- MySQL EXPLAIN ANALYZE 怎样安全中止长时间分析
- 134浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL 降序索引怎样配合排序查询
- 434浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL histogram 怎样辅助优化器估算非均匀数据
- 287浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 | MySQL · JSON · 数据库 · 数据校验 · mysql JSON Schema JSON_SCHEMA_VALID JSON 校验 CHECK 约束
- MySQL 怎样用 JSON Schema 检查文档结构
- 180浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL JSON_STORAGE_SIZE 怎样估算 JSON 文档占用空间
- 330浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 547次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 599次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 624次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 580次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 404次使用
-
- MySQL 明明加了索引,为什么查询还是很慢?先查这 6 个点
- 2026-06-27 374浏览
-
- golang MySQL实现对数据库表存储获取操作示例
- 2022-12-22 499浏览
-
- golang 基于 mysql 简单实现分布式读写锁
- 2023-01-07 384浏览
-
- 详解如何利用GORM实现MySQL事务
- 2023-01-07 184浏览
-
- Go语言实现操作MySQL的基础知识总结
- 2023-01-23 265浏览

