05 索引的使用常识(如何编写SQL语句避免索引失效)

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• 1 索引的使用常识(如何编写SQL语句避免索引失效)
  • 1-1 情况1：全值匹配 ，对复合索引中所有列都指定具体值
  • 1-2 情况2：复合索引遵循最左前缀法则
  • 1-3 情况3：复合索引中如果有字段进行范围查询，那么该字段后面的字段的索引就会失效。
  • 1-4 情况4：在索引字段上进行运算操作， 将造成该字段索引将失效
  • 1-5 情况5：字符串不加单引号，造成该字段索引失效。
  • 1-6 情况6：尽量使用覆盖索引，避免select * （尽量只查询建立索引的字段，使得索引表中包含这些字段，避免回表查询）
  • 1-7 情况7：”where 索引字段的条件限制 or 非索引字段的条件限制“情况下，索引字段的索引会失效，不被使用。
  • 1-8 情况8：使用模糊查询%的位置不当也会造成索引失效
    • 高效的模糊匹配查询:使用覆盖索引
  • 1-9 情况9：某些情况数据库优化器会认为全表扫描比使用索引快。
  • 1-10 情况10：where 条件匹配使用is NULL和is NOT NULL,有时索引会失效。
  • 1-11 情况11：where中使用in进行匹配走索引， 使用not in不会使用索引
  • 1-12 多个单列索引和一个复合索引优先建立复合索引
• 2 索引的使用情况查询
• 参考资料

1 索引的使用常识(如何编写SQL语句避免索引失效)

创建测试表

--创建表格，主键为sellerid
create table `tb_seller` (
    `sellerid` varchar (100),
    `name` varchar (100),
    `nickname` varchar (50),
    `password` varchar (60),
    `status` varchar (1),
    `address` varchar (100),
    `createtime` datetime,
    primary key(`sellerid`)
)engine=innodb default charset=utf8mb4;

--插入多条数据
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('huawei','华为科技有限公司','华为小
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('itcast','传智播客教育科技有限公司','传智播
客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('itheima','黑马程序员','黑马程序
员','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('luoji','罗技科技有限公司','罗技小
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('oppo','OPPO科技有限公司','OPPO官方旗舰
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官方旗舰
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官方旗舰
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,
`address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗舰
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');

--创建了复合索引，为name,status,addresss三个字段创建索引
create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

1-1 情况1：全值匹配 ，对复合索引中所有列都指定具体值

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京
市'G;

• 从explain的语句查询的信息可以看到查找类型的方式是ref,表示查找记录的过程中会使用到索引。

1-2 情况2：复合索引遵循最左前缀法则

基本要求：查询利用索引的时候从索引定义的最左列字段开始匹配，只有成功匹配才会匹配下一个

create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

注意：最左前缀并不是要求where后面的子句的顺序与索引定义一样，而是在匹配索引的时候，按照索引定义的时候字段顺序先查看有没有name字段，然后再查看有没有status字段，依次类推，只有有一个没有检查到，那么后面的字段就都不会检查了。

--命令0,下面的命令效果都是等同的。
explain select * from tb_seller where status='1' and address='北京市' and name='小米科技'G;
explain select * from tb_seller where status='1' and name='小米科技' and address='北京市'G;
--命令1：违反最左前缀法则，没有以最左边的字段开头，索引失效
explain select * from tb_seller where status='1' and address='北京市'G;
--命令2：符合最左原则，但中间跳了一列，那只有最左边索引失效
explain select * from tb_seller where name='小米科技'and address='北京市'G;

上图是命令1的执行结果，违反最左前缀法则，导致查找类型为all,即扫描整个数据表，索引失效。

图中key_len为403，说明只用了name作为索引。

1-3 情况3：复合索引中如果有字段进行范围查询，那么该字段后面的字段的索引就会失效。

注意点：如果某个字段使用了范围查询，那么该字段后面的字段匹配要尤为注意。

explain select * from tb_seller where status>'1' and address='北京市' and name='小米科技'G;

上图中从key_len可以看到status使用范围查询，造成后匹配addr字段索引失效。

1-4 情况4：在索引字段上进行运算操作， 将造成该字段索引将失效

explain select * from tb_seller where substring(name,3,2)='科技'G;

1-5 情况5：字符串不加单引号，造成该字段索引失效。

失效原因： 没有对字符串加单引号，MySQL的查询优化器，会自动的进行类型转换，造成索引失效（类似于情况4在索引上进行运算）。

explain select * from tb_seller where status=0 and name='小米科技'G;

可以看到status是字符串，但是由于使用数字作为匹配条件，造成字段失效。

1-6 情况6：尽量使用覆盖索引，避免select * （尽量只查询建立索引的字段，使得索引表中包含这些字段，避免回表查询）

覆盖索引的概念：

• 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列完全包含查询列）），减少select * 。

更通俗的解释：select的数据列从索引中就能够取得，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖（在索引表中包含有查询的字段，因此可以从索引表中获得，不需要到原表中取数据）

上图中using index condition表示当前select查询的信息需要回到原表中去获取，原因是因为需要访问数据表中所有的字段，而在索引表中只包含建立索引的字段，因此需要回表查询数据。

上图中查询的字段只有name,在索引表中就可以获取，因此不需要回表查询。从extra信息也可以看出。

explain之extra字段信息	说明
using index	使用覆盖索引的时候就会出现
using where	在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据
using index condition	查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using index ; using where	查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据

1-7 情况7：”where 索引字段的条件限制 or 非索引字段的条件限制“情况下，索引字段的索引会失效，不被使用。

explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or createtime = '2088-01-01
12:00:00'G;

上图中可以看到name字段是建立了索引，但是createtime字段是没有索引的，通过or语句连接，实际执行并没有去使用name字段建立的索引。

1-8 情况8：使用模糊查询%的位置不当也会造成索引失效

--命令1：模糊符号在前会造成索引失效
explain select * from tb_seller where name like '%科技'G;  
--命令2：模糊查询符号在后不会造成索引失效
explain select * from tb_seller where name like '科技%'G;
--命令3：索引失效
explain select * from tb_seller where name like '%科技%'G;

高效的模糊匹配查询:使用覆盖索引

基本思想：使用select语句时，要求查询的字段都已经建立索引。

--采用下面的写法，那么模糊匹配时就会走覆盖索引
explain select name from tb_seller where name like '%科技%'G;
explain select name,status from tb_seller where name like '%科技%'G;
explain select name,status,address from tb_seller where name like '%科技%'G;

从上图中可以看到，当仅仅查询建立索引的字段时，即便是采用了模糊查询，也能够在查询时以覆盖索引的方式加快查询的速度。

1-9 情况9：某些情况数据库优化器会认为全表扫描比使用索引快。

--对address字段单独建立索引，然后使用该字段匹配查询
create index address_index on tb_seller(address); 
explain select * from tb_seller where address="北京市";      --不走索引
explain select * from tb_seller where address="西安市";      --走索引

从上图中可以看到：

• 匹配的字段是“西安市”，使用了索引
• 匹配的字段是“北京市”，则没有使用索引

原因在于该字段12条记录中，11个值是北京市，因此数据库服务层的优化器认为比起扫描索引字段，直接去扫描全表更加快，因此此次查询到索引就失效了。

1-10 情况10：where 条件匹配使用is NULL和is NOT NULL,有时索引会失效。

原因：与情况9非常类似，数据库的优化器会进行判定进行全表扫描还是使用索引。

实例：数据库中某个字段的值绝大部分都是null的话且该字段建立索引，实际使用 select * from table where 字段 is NULL, 那么查询时会进行全表扫描而不是索引。

1-11 情况11：where中使用in进行匹配走索引， 使用not in不会使用索引

注意： 实际查询时尽量避免使用not in。

1-12 多个单列索引和一个复合索引优先建立复合索引

尽量使用复合索引，而少使用单列索引

当创建复合索引时：一个复合索引实际索引的个数等于所用的字段数，查询时每次可以使用复数个索引进行查询。

create index idx_name_sta_address on tb_seller(name, status, address);
就相当于创建了三个索引 ：
name
name + status
name + status + address

创建多个单列索引时：

create index idx_seller_name on tb_seller(name);
create index idx_seller_status on tb_seller(status);
create index idx_seller_address on tb_seller(address);

数据库会选择一个最优的索引（辨识度最高索引）来使用，并不会使用全部索引 。

2 索引的使用情况查询

show status like 'Handler_read%';
show global status like 'Handler_read%';

名称	索引信息
Handler_read_first	索引中第一条被读的次数。如果较高，表示服务器正执行大量全索引扫描（这个值越低越好。
Handler_read_key	如果索引正在工作，这个值代表一个行被索引值读的次数，如果值越低，表示索引得到的性能改善不高，因为索引不经常使用（这个值越高越好
Handler_read_next	按照键顺序读下一行的请求数。如果你用范围约束或如果执行索引扫描来查询索引列该值增加。
Handler_read_prev	按照键顺序读前一行的请求数。该读方法主要用于优化ORDER BY ... DESC
Handler_read_rnd	根据固定位置读一行的请求数。如果你正执行大量查询并需要对结果进行排序该值较高。你可能使用了大量需要MySQL扫描整个表的查询或你的连接没有正确使用键。这个值较高，意味着运行效率低，应该建立索引来补救。
Handler_read_rnd_next	在数据文件中读下一行的请求数。如果你正进行大量的表扫描，该值较高。通常说明你的表索引不正确或写入的查询没有利用索引

上面表格信息了解即可。

参考资料

01 数据库课程
02 MYSQL之覆盖索引

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20210305