MySQL索引失效十种场景与优化方案

本篇文章向大家介绍《MySQL索引失效十种场景与优化方案》，主要包括优化、Mysql索引、失效，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

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 
<h2>2 基础知识</h2>
<h3>2.1 explain type</h3>
<p>执行计划中访问类型是重要分析指标：</p>
<p style="text-align:center"><img alt="" src="/uploads/20230512/1683884709645e0aa5b0c3f.jpg1683884709645e0aa5b0c53.jpg"></p>
<h3>2.2 explain Extra</h3>
<p>Extra表示执行计划扩展信息：</p>
<p style="text-align:center"><img alt="" src="/uploads/20230512/1683884709645e0aa5e237f.jpg1683884709645e0aa5e2392.jpg"></p>
<h2>3 索引失效场景</h2>
<p>本章节介绍索引失效十种场景：</p>

• 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

explain
select * from player where type = '0' 
union
select * 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。

今天关于《MySQL索引失效十种场景与优化方案》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！