mysql 索引失效分析

一、索引失效的核心原理

MySQL 索引通常采用 B+ 树结构,其高效查询依赖于有序性索引键的可比较性。当查询条件破坏了这些特性时,数据库无法有效利用索引,只能进行全表扫描。

1. 索引列上使用函数或表达式

对索引列进行函数运算或表达式计算会导致索引失效,因为数据库需要先计算所有行的结果才能比较,无法直接使用索引的有序性。

sql 复制代码
-- 失效:索引列 age 上使用了函数
SELECT * FROM users WHERE YEAR(birthday) = 1990;

-- 优化:改为索引列可直接比较
SELECT * FROM users WHERE birthday >= '1990-01-01' AND birthday < '1991-01-01';
2. 隐式类型转换

当索引列类型与查询条件类型不匹配时,MySQL 会进行隐式转换,相当于在索引列上执行了函数操作。

sql 复制代码
-- 失效:phone 是字符串类型,查询用数字,触发隐式转换
SELECT * FROM users WHERE phone = 13800138000;

-- 优化:类型匹配
SELECT * FROM users WHERE phone = '13800138000';
3. 使用 NOT IN、NOT EXISTS、!=、<> 等操作符

这些操作符可能导致索引失效,因为它们通常需要扫描大部分数据才能确定结果。

sql 复制代码
-- 可能失效
SELECT * FROM users WHERE status != 1;

-- 优化:根据业务场景改用范围查询(如果适用)
SELECT * FROM users WHERE status < 1 OR status > 1;
4. 模糊查询以 % 开头

LIKE '%xxx'LIKE '%xxx%' 会导致索引失效,因为前缀不确定,无法利用索引的有序性定位。

sql 复制代码
-- 失效:% 开头的模糊查询
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%张';

-- 有效:仅后缀模糊,可利用索引
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '张%';
5. 联合索引不满足最左前缀原则

联合索引 (a, b, c) 的有效查询条件必须从左到右匹配,跳过左侧列会导致后续索引失效。

sql 复制代码
-- 有效:匹配最左前缀 a
SELECT * FROM users WHERE a = 1;

-- 有效:匹配 a + b
SELECT * FROM users WHERE a = 1 AND b = 2;

-- 失效:跳过 a 直接查询 b
SELECT * FROM users WHERE b = 2;

-- 部分有效:a 有效,c 失效
SELECT * FROM users WHERE a = 1 AND c = 3;
6. OR 连接的条件中有列未建立索引

OR 两边的列如果有一个没有索引,会导致整个查询无法使用索引(因为需要同时扫描索引和全表)。

sql 复制代码
-- 失效:age 有索引但 email 无索引
SELECT * FROM users WHERE age = 30 OR email = 'test@example.com';

-- 优化:给 email 建立索引,或拆分查询
7. 索引列参与计算

与函数操作类似,索引列参与算术运算会导致索引失效。

sql 复制代码
-- 失效:索引列 price 参与计算
SELECT * FROM products WHERE price * 0.8 < 100;

-- 优化:改写为索引列直接比较
SELECT * FROM products WHERE price < 100 / 0.8;
8. MySQL 优化器认为全表扫描更快

当表数据量很小,或查询结果集占表数据比例很大(通常超过 30%)时,优化器可能选择全表扫描,此时索引会被忽略。

9. 使用 IS NOT NULL

IS NOT NULL 可能导致索引失效,因为索引通常不存储 NULL 值的位置信息(聚簇索引除外)。

sql 复制代码
-- 可能失效
SELECT * FROM users WHERE email IS NOT NULL;

二、如何避免索引失效

  1. 避免在索引列上使用函数、表达式或计算
  2. 保证查询条件与索引列类型一致
  3. 遵循联合索引的最左前缀原则
  4. 优化模糊查询,避免以 % 开头
  5. 对 OR 连接的所有列建立索引
  6. 使用 EXPLAIN 分析查询计划,检查 type 列是否为 ALL(全表扫描)

通过理解上述原理和场景,可以有效避免索引失效,提升 MySQL 查询性能。实际开发中,应结合业务场景合理设计索引,并通过执行计划验证索引使用情况。

相关推荐
马尔代夫哈哈哈2 小时前
Spring IoC&DI
数据库·sql
液态不合群3 小时前
[特殊字符] MySQL 覆盖索引详解
数据库·mysql
计算机毕设VX:Fegn08954 小时前
计算机毕业设计|基于springboot + vue蛋糕店管理系统(源码+数据库+文档)
数据库·vue.js·spring boot·后端·课程设计
瀚高PG实验室4 小时前
PostgreSQL到HighgoDB数据迁移
数据库·postgresql·瀚高数据库
打码人的日常分享5 小时前
智能制造数字化工厂解决方案
数据库·安全·web安全·云计算·制造
三水不滴5 小时前
Redis 过期删除与内存淘汰机制
数据库·经验分享·redis·笔记·后端·缓存
-孤存-6 小时前
MyBatis数据库配置与SQL操作全解析
数据库·mybatis
2301_822366356 小时前
使用Scikit-learn构建你的第一个机器学习模型
jvm·数据库·python
万邦科技Lafite8 小时前
一键获取京东商品评论信息,item_reviewAPI接口指南
java·服务器·数据库·开放api·淘宝开放平台·京东开放平台
自可乐8 小时前
Milvus向量数据库/RAG基础设施学习教程
数据库·人工智能·python·milvus