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這篇文章主要介紹Mysql索引失效場景有哪些，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
創(chuàng)建表結構
為了逐項驗證索引的使用情況，我們先準備一張表t_user：
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 '身份編號', `username` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '用戶名', `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年齡', `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創(chuàng)建時間', PRIMARY KEY (`id`), KEY `union_idx` (`id_no`,`username`,`age`), KEY `create_time_idx` (`create_time`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;
在上述表結構中有三個索引：
id：為數(shù)據(jù)庫主鍵；
union_idx：為id_no、username、age構成的聯(lián)合索引；
create_time_idx：是由create_time構成的普通索引；
初始化數(shù)據(jù)
初始化數(shù)據(jù)分兩部分：基礎數(shù)據(jù)和批量導入數(shù)據(jù)。
基礎數(shù)據(jù)insert了4條數(shù)據(jù)，其中第4條數(shù)據(jù)的創(chuàng)建時間為未來的時間，用于后續(xù)特殊場景的驗證：
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');
除了基礎數(shù)據(jù)，還有一條存儲過程及其調(diào)用的SQL，方便批量插入數(shù)據(jù)，用來驗證數(shù)據(jù)比較多的場景：
-- 刪除歷史存儲過程
DROP PROCEDURE IF EXISTS `insert_t_user`
-- 創(chuàng)建存儲過程
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 $
-- 調(diào)用存儲過程
call insert_t_user(100);關于存儲過程的創(chuàng)建和存儲，可暫時不執(zhí)行，當用到時再執(zhí)行。
數(shù)據(jù)庫版本及執(zhí)行計劃
查看當前數(shù)據(jù)庫的版本：
select version(); 8.0.18
上述為本人測試的數(shù)據(jù)庫版本：8.0.18。當然，以下的所有示例，大家可在其他版本進行執(zhí)行驗證。
查看SQL語句執(zhí)行計劃，一般我們都采用explain關鍵字，通過執(zhí)行結果來判斷索引使用情況。
執(zhí)行示例：
explain select * from t_user where id = 1;
執(zhí)行結果：
可以看到上述SQL語句使用了主鍵索引（PRIMARY），key_len為4；
其中key_len的含義為：表示索引使用的字節(jié)數(shù)，根據(jù)這個值可以判斷索引的使用情況，特別是在組合索引的時候，判斷該索引有多少部分被使用到非常重要。
做好以上數(shù)據(jù)及知識的準備，下面就開始講解具體索引失效的實例了。
聯(lián)合索引遵從最左匹配原則，顧名思義，在聯(lián)合索引中，最左側的字段優(yōu)先匹配。因此，在創(chuàng)建聯(lián)合索引時，where子句中使用最頻繁的字段放在組合索引的最左側。
而在查詢時，要想讓查詢條件走索引，則需滿足：最左邊的字段要出現(xiàn)在查詢條件中。
實例中，union_idx聯(lián)合索引組成：
KEY `union_idx` (`id_no`,`username`,`age`)
最左邊的字段為id_no，一般情況下，只要保證id_no出現(xiàn)在查詢條件中，則會走該聯(lián)合索引。
示例一：
explain select * from t_user where id_no = '1002';
explain結果：
通過explain執(zhí)行結果可以看出，上述SQL語句走了union_idx這條索引。
這里再普及一下key_len的計算：
id_no 類型為varchar(18)，字符集為utf8mb4_bin，也就是使用4個字節(jié)來表示一個完整的UTF-8。此時，key_len = 18* 4 = 72；
由于該字段類型varchar為變長數(shù)據(jù)類型，需要再額外添加2個字節(jié)。此時，key_len = 72 + 2 = 74；
由于該字段運行為NULL（default NULL），需要再添加1個字節(jié)。此時，key_len = 74 + 1 = 75；
上面演示了key_len一種情況的計算過程，后續(xù)不再進行逐一推演，知道基本組成和原理即可，更多情況大家可自行查看。
示例二：
explain select * from t_user where id_no = '1002' and username = 'Tom2';
explain結果：
很顯然，依舊走了union_idx索引，根據(jù)上面key_len的分析，大膽猜測，在使用索引時，不僅使用了id_no列，還使用了username列。
示例三：
explain select * from t_user where id_no = '1002' and age = 12;
explain結果：
走了union_idx索引，但跟示例一一樣，只用到了id_no列。
當然，還有三列都在查詢條件中的情況，就不再舉例了。上面都是走索引的正向例子，也就是滿足最左匹配原則的例子，下面來看看，不滿足該原則的反向例子。
反向示例：
explain select * from t_user where username = 'Tom2' and age = 12;
explain結果：
此時，可以看到未走任何索引，也就是說索引失效了。
同樣的，下面只要沒出現(xiàn)最左條件的組合，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，第一種索引失效的場景就是：在聯(lián)合索引的場景下，查詢條件不滿足最左匹配原則。
在《阿里巴巴開發(fā)手冊》的ORM映射章節(jié)中有一條【強制】的規(guī)范：
【強制】在表查詢中，一律不要使用 * 作為查詢的字段列表，需要哪些字段必須明確寫明。 說明:1)增加查詢分析器解析成本。2)增減字段容易與 resultMap 配置不一致。3)無用字段增加網(wǎng)絡 消耗，尤其是 text 類型的字段。
雖然在規(guī)范手冊中沒有提到索引方面的問題，但禁止使用select * 語句可能會帶來的附帶好處就是：某些情況下可以走覆蓋索引。
比如，在上面的聯(lián)合索引中，如果查詢條件是age或username，當使用了select * ，肯定是不會走索引的。
但如果希望根據(jù)username查詢出id_no、username、age這三個結果（均為索引字段），明確查詢結果字段，是可以走覆蓋索引的：
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結果：
無論查詢條件是username還是age，都走了索引，根據(jù)key_len可以看出使用了索引的所有列。
第二種索引失效場景：在聯(lián)合索引下，盡量使用明確的查詢列來趨向于走覆蓋索引；
這一條不走索引的情況屬于優(yōu)化項，如果業(yè)務場景滿足，則進來促使SQL語句走索引。至于阿里巴巴開發(fā)手冊中的規(guī)范，只不過是兩者撞到一起了，規(guī)范本身并不是為這條索引規(guī)則而定的。
直接來看示例：
explain select * from t_user where id + 1 = 2 ;
explain結果：
可以看到，即便id列有索引，由于進行了計算處理，導致無法正常走索引。
針對這種情況，其實不單單是索引的問題，還會增加數(shù)據(jù)庫的計算負擔。就以上述SQL語句為例，數(shù)據(jù)庫需要全表掃描出所有的id字段值，然后對其計算，計算之后再與參數(shù)值進行比較。如果每次執(zhí)行都經(jīng)歷上述步驟，性能損耗可想而知。
建議的使用方式是：先在內(nèi)存中進行計算好預期的值，或者在SQL語句條件的右側進行參數(shù)值的計算。
針對上述示例的優(yōu)化如下：
-- 內(nèi)存計算，得知要查詢的id為1 explain select * from t_user where id = 1 ; -- 參數(shù)側計算 explain select * from t_user where id = 2 - 1 ;
第三種索引失效情況：索引列參與了運算，會導致全表掃描，索引失效。
示例：
explain select * from t_user where SUBSTR(id_no,1,3) = '100';
explain結果：
上述示例中，索引列使用了函數(shù)（SUBSTR，字符串截?。?，導致索引失效。
此時，索引失效的原因與第三種情況一樣，都是因為數(shù)據(jù)庫要先進行全表掃描，獲得數(shù)據(jù)之后再進行截取、計算，導致索引索引失效。同時，還伴隨著性能問題。
示例中只列舉了SUBSTR函數(shù)，像CONCAT等類似的函數(shù)，也都會出現(xiàn)類似的情況。解決方案可參考第三種場景，可考慮先通過內(nèi)存計算或其他方式減少數(shù)據(jù)庫來進行內(nèi)容的處理。
第四種索引失效情況：索引列參與了函數(shù)處理，會導致全表掃描，索引失效。
示例：
explain select * from t_user where id_no like '%00%';
explain結果：
針對like的使用非常頻繁，但使用不當往往會導致不走索引。常見的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，由于占位符出現(xiàn)在首部，導致無法走索引。這種情況不做索引的原因很容易理解，索引本身就相當于目錄，從左到右逐個排序。而條件的左側使用了占位符，導致無法按照正常的目錄進行匹配，導致索引失效就很正常了。
第五種索引失效情況：模糊查詢時（like語句），模糊匹配的占位符位于條件的首部。
示例：
explain select * from t_user where id_no = 1002;
explain結果：
id_no字段類型為varchar，但在SQL語句中使用了int類型，導致全表掃描。
出現(xiàn)索引失效的原因是：varchar和int是兩個種不同的類型。
解決方案就是將參數(shù)1002添加上單引號或雙引號。
第六種索引失效情況：參數(shù)類型與字段類型不匹配，導致類型發(fā)生了隱式轉換，索引失效。
這種情況還有一個特例，如果字段類型為int類型，而查詢條件添加了單引號或雙引號，則Mysql會參數(shù)轉化為int類型，雖然使用了單引號或雙引號：
explain select * from t_user where id = '2';
上述語句是依舊會走索引的。
OR是日常使用最多的操作關鍵字了，但使用不當，也會導致索引失效。
示例：
explain select * from t_user where id = 2 or username = 'Tom2';
explain結果：
看到上述執(zhí)行結果是否是很驚奇啊，明明id字段是有索引的，由于使用or關鍵字，索引竟然失效了。
其實，換一個角度來想，如果單獨使用username字段作為條件很顯然是全表掃描，既然已經(jīng)進行了全表掃描了，前面id的條件再走一次索引反而是浪費了。所以，在使用or關鍵字時，切記兩個條件都要添加索引，否則會導致索引失效。
但如果or兩邊同時使用“>”和“<”，則索引也會失效：
explain select * from t_user where id > 1 or id < 80;
explain結果：
第七種索引失效情況：查詢條件使用or關鍵字，其中一個字段沒有創(chuàng)建索引，則會導致整個查詢語句索引失效； or兩邊為“>”和“<”范圍查詢時，索引失效。
如果兩個列數(shù)據(jù)都有索引，但在查詢條件中對兩列數(shù)據(jù)進行了對比操作，則會導致索引失效。
這里舉個不恰當?shù)氖纠热鏰ge小于id這樣的兩列（真實場景可能是兩列同維度的數(shù)據(jù)比較，這里遷就現(xiàn)有表結構）：
explain select * from t_user where id > age;
explain結果：
這里雖然id有索引，age也可以創(chuàng)建索引，但當兩列做比較時，索引還是會失效的。
第八種索引失效情況：兩列數(shù)據(jù)做比較，即便兩列都創(chuàng)建了索引，索引也會失效。
示例：
explain select * from t_user where id_no <> '1002';
explain結果：
當查詢條件為字符串時，使用”<>“或”!=“作為條件查詢，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”是存儲過程在同一秒生成的，大量數(shù)據(jù)是這個時間。執(zhí)行之后會發(fā)現(xiàn)，當查詢結果集占比比較小時，會走索引，占比比較大時不會走索引。此處與結果集與總體的占比有關。
需要注意的是：上述語句如果是id進行不等操作，則正常走索引。
explain select * from t_user where id != 2;
explain結果：
第九種索引失效情況：查詢條件使用不等進行比較時，需要慎重，普通索引會查詢結果集占比較大時索引會失效。
示例：
explain select * from t_user where id_no is not null;
explain結果：
第十種索引失效情況：查詢條件使用is null時正常走索引，使用is not null時，不走索引。
在日常中使用比較多的范圍查詢有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';上述四種語句執(zhí)行時都會正常走索引，具體的explain結果就不再展示。主要看不走索引的情況：
explain select * from t_user where id_no not in('1002' , '1003');explain結果：
當使用not in時，不走索引？把條件列換成主鍵試試：
explain select * from t_user where id not in (2,3);
explain結果：
如果是主鍵，則正常走索引。
第十一種索引失效情況：查詢條件使用not in時，如果是主鍵則走索引，如果是普通索引，則索引失效。
再來看看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結果：
當查詢條件使用not exists時，不走索引。
第十二種索引失效情況：查詢條件使用not exists時，索引失效。
示例：
explain select * from t_user order by id_no ;
explain結果：
其實這種情況的索引失效很容易理解，畢竟需要對全表數(shù)據(jù)進行排序處理。
那么，添加刪limit關鍵字是否就走索引了呢？
explain select * from t_user order by id_no limit 10;
explain結果：
結果依舊不走索引。在網(wǎng)絡上看到有說如果order by條件滿足最左匹配則會正常走索引， 在當前8.0.18版本中并未出現(xiàn)。所以，在基于order by和limit進行使用時，要特別留意。是否走索引不僅涉及到數(shù)據(jù)庫版本，還要看Mysql優(yōu)化器是如何處理的。
這里還有一個特例，就是主鍵使用order by時，可以正常走索引。
explain select * from t_user order by id desc;
explain結果：
可以看出針對主鍵，還是order by可以正常走索引。
另外，筆者測試如下SQL語句：
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;
上述三條SQL語句都是走索引的，也就是說覆蓋索引的場景也是可以正常走索引的。
現(xiàn)在將id和id_no組合起來進行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結果：
上述兩個SQL語句，都未走索引。
第十三種索引失效情況：當查詢條件涉及到order by、limit等條件時，是否走索引情況比較復雜，而且與Mysql版本有關，通常普通索引，如果未使用limit，則不會走索引。order by多個索引字段時，可能不會走索引。其他情況，建議在使用時進行expain驗證。
此時，如果你還未執(zhí)行最開始創(chuàng)建的存儲過程，建議你先執(zhí)行一下存儲過程，然后執(zhí)行如下SQL：
explain select * from t_user where create_time > '2023-02-24 09:04:23';
其中，時間是未來的時間，確保能夠查到數(shù)據(jù)。
explain結果：
可以看到，正常走索引。
隨后，我們將查詢條件的參數(shù)換個日期：
explain select * from t_user where create_time > '2022-02-27 09:04:23';
explain結果：
此時，進行了全表掃描。這也是最開始提到的奇怪的現(xiàn)象。
為什么同樣的查詢語句，只是查詢的參數(shù)值不同，卻會出現(xiàn)一個走索引，一個不走索引的情況呢？
答案很簡單：上述索引失效是因為DBMS發(fā)現(xiàn)全表掃描比走索引效率更高，因此就放棄了走索引。
也就是說，當Mysql發(fā)現(xiàn)通過索引掃描的行記錄數(shù)超過全表的10%-30%時，優(yōu)化器可能會放棄走索引，自動變成全表掃描。某些場景下即便強制SQL語句走索引，也同樣會失效。
類似的問題，在進行范圍查詢（比如>、< 、>=、<=、in等條件）時往往會出現(xiàn)上述情況，而上面提到的臨界值根據(jù)場景不同也會有所不同。
第十四種索引失效情況：當查詢條件為大于等于、in等范圍查詢時，根據(jù)查詢結果占全表數(shù)據(jù)比例的不同，優(yōu)化器有可能會放棄索引，進行全表掃描。
當然，還有其他一些是否走索引的規(guī)則，這與索引的類型是B-tree索引還是位圖索引也有關系，就不再詳細展開。
這里要說的其他，可以總結為第十五種索引失效的情況：Mysql優(yōu)化器的其他優(yōu)化策略，比如優(yōu)化器認為在某些情況下，全表掃描比走索引快，則它就會放棄索引。
針對這種情況，一般不用過多理會，當發(fā)現(xiàn)問題時再定點排查即可。
以上是“Mysql索引失效場景有哪些”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道！
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