<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
首先準備兩張表用於演示:
CREATE TABLE `student_info` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `student_id` int NOT NULL, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, `course_id` int NOT NULL, `class_id` int DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1000001 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `course` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `course_id` int NOT NULL, `course_name` varchar(40) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=101 DEFAULT CHARSET=utf8;
#準備資料 select count(*) from student_info;#1000000 select count(*) from course; #100
如下一條sql語句是沒有索引的情況:
#平均耗時291毫秒 select * from student_info where name='123' and course_id=1 and class_id=1;
我們通過建立索引來優化它的查詢效率,有如下幾種方案:
①建立普通索引:
#建立普通索引 create index idx_name on student_info(name); #平均耗時25毫秒,檢視explain執行計劃,使用到的是idx_name索引查詢 select * from student_info where name='MOKiKb' and course_id=1 and class_id=1;
②在普通索引的基礎上,再增加聯合索引:
#name,course_id組成的聯合索引 create index idx_name_courseId on student_info(name,course_id); #該查詢語句一般使用的是聯合索引,而不是普通索引,具體看優化器決策 #平均耗時20ms select * from student_info where name='zhangsan' and course_id=1 and class_id=1;
可以看到,在多個索引都可以使用時,系統一般優先使用更長的聯合索引,因為聯合索引相比來說更快,這點應該也很好理解,前提是要遵守聯合索引的最左匹配原則。
如果再建立一個name,course_id,class_id組成的聯合索引,那麼上述sql語句不出意外會使用這個key_len更長的聯合索引(意外是優化器可能會選擇其他更優的方案,如果它更快的話)。
聯合索引速度不一定優於普通索引,比如第一個條件就過濾了所有記錄,那麼就沒必要用後序的索引了。
#刪除前例建立的索引,新建立三個欄位的聯合索引,name-course_id-cass_id create index idx_name_cou_cls on student_info(name,course_id,class_id);
①聯合索引全部匹配的情況:
#關聯欄位的索引比較完整 explain select * from student_info where name='11111' and course_id=10068 and class_id=10154;
該sql語句符合最左字首原則,每個欄位條件中的欄位恰好和聯合索引吻合。這種情況是最優的,因為依靠一個聯合索引就可以快速查詢,不需要額外的查詢。
②聯合索引最右邊缺失的情況:
explain select * from student_info where name='11111' and course_id=10068;
該sql語句條件中,並不含有聯合索引的全部條件,而是抹去了右半部分,該語句使用的索引依舊是該關聯查詢,只不過只用到了一部分,通過檢視key_len可以知道少了5位元組,這5位元組對應的是class_id,證明class_id並未生效而已(where中沒有,當然用不到啦)。
同理,抹掉where中的course_id欄位,聯合索引依舊會生效,只是key_len會減小。
③聯合索引中間缺失的情況:
#聯合索引中間的欄位未使用,而左邊和右邊的都存在 explain select * from student_info where name='11111' and class_id=10154;;
如上sql語句依舊使用的是聯合索引,但是它的key_len變小了,只有name欄位使用到了索引,而class_id欄位雖然在聯合索引中,但是因為不符合最左匹配原則而GG了。
整個sql語句的執行流程為:先在聯合索引的B樹中找到所有name為11111的記錄,然後全文過濾掉這些記錄中class_id不是10154的記錄。多了一個全文搜尋的步驟,相比於①和②情況效能會更差。
④聯合索引最左邊缺失的情況:
explain select * from student_info where class_id=10154 and course_id=10068;
該情況是上一個情況的特例,聯合索引中最左邊的欄位未找到,所以雖然有其他部分,但是統統都失效了,走的是全文查詢。
結論:最左匹配原則指的是查詢從索引的最左列開始,並且不能跳過索引中的列,如果跳過了某一列,索引將部分失效(後面的欄位索引全部失效)。
注意:建立聯合索引時,欄位的順序就定格了,最左匹配就是根據該順序比較的;但是在查詢語句中,where條件中欄位的順序是可變的,意味著不需要按照關聯索引欄位的順序,只要where條件中有就行了。
承接上面的聯合索引,使用如下sql查詢:
#key_len=> name:63,course_id:5,class_id:5 explain select * from student_info where name='11111' and course_id>1 and class_id=1;
key_len只有68,代表關聯索引中class_id未使用到,雖然符合最左匹配原則,但因為>符號讓關聯索引中該條件欄位右邊的索引失效了。
但如果使用>=號的話:
#不是>、<,而是>=、<= explain select * from student_info where name='11111' and course_id>=20 and course_id<=40 and class_id=1;
右邊的索引並未失效,key_len為73,所有欄位的索引都使用到了。
結論:為了充分利用索引,我們有時候可以將>、<等價轉為>=、<=的形式,或者將可能會有<、>的條件的欄位儘量放在關聯索引靠後的位置。
#刪除前面的索引,新建立name欄位的索引,方便演示 create index idx_name on student_info(name);
現有一個需求,找出name為li開頭的學生資訊:
#使用到了索引 explain select * from student_info where name like 'li%'; #未使用索引,花費時間更久 explain select * from student_info where LEFT(name,2)='li';
上面的兩條sql語句都可以滿足需求,然而第一條語句用了索引,第二條沒有,一點點的改變真是天差地別。
結論:欄位使用函數會讓優化器無從下手,B樹中的值和函數的結果可能不搭邊,所以不會使用索引,即索引失效。欄位能不用就不用函數。
類似:
#也不會使用索引 explain select * from student_info where name+''='lisi';
類似的對欄位的運算也會導致索引失效。
#不會使用name的索引 explain select * from student_info where name=123; #使用到索引 explain select * from student_info where name='123';
如上,name欄位是VARCAHR型別的,但是比較的值是INT型別的,name的值會被隱式的轉換為INT型別再比較,中間相當於有一個將字串轉為INT型別的函數。
#建立索引 create index idx_name on student_info(name); #索引失效 explain select * from student_info where name<>'zhangsan'; explain select * from student_info where name!='zhangsan';
不等於的情況是不會使用索引的。因為!=代表著要進行全文的查詢,用不上索引。
#可以使用索引 explain select * from student_info where name is null; #索引失效 explain select * from student_info where name is not null;
和前一個規則類似的,!=null。同理not like也無法使用索引。
最好在設計表時設定NOT NULL約束,比如將INT型別的預設值設為0,將字串預設值設為''。
#使用到了索引 explain select * from student_info where name like 'li%'; #索引失效 explain select * from student_info where name like '%li';
只要以%開頭就無法使用索引,因為如果以%開頭,在B樹排序的資料中並不好找。
#建立好索引 create index idx_name on student_info(name); create index idx_courseId on student_info(course_id);
如果or前後都是索引:
#使用索引 explain select * from student_info where name like 'li%' or course_id=200;
如果其中一個沒有索引:
explain select * from student_info where name like 'li%' or class_id=1;
那麼索引就失效了,假設還是使用索引,那就變成了先通過索引查,然後再根據沒有的索引的欄位進行全表查詢,這種方式還不如直接全表查詢來的快。
字元集如果不同,會存在隱式的轉換,索引也會失效,所有應該使用相同的字元集,防止這種情況發生。
到此這篇關於MySQL導致索引失效的幾種情況的文章就介紹到這了,更多相關MySQL 索引失效內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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