14个必知的 MySQL 索引失效场景，别再踩坑了！（上）

lsekfe

　背景
　　无论你是技术大佬，还是刚入行的小白，时不时都会踩到Mysql数据库不走索引的坑。常见的现象就是：明明在字段上添加了索引，但却并未生效。
　　前些天就遇到一个稍微特殊的场景，同一条SQL语句，在某些参数下生效，在某些参数下不生效，这是为什么呢?
　　另外，无论是面试或是日常，Mysql索引失效的通常情况都应该了解和学习。
　　为了方便学习和记忆，这篇文件将常见的14种不走索引情况进行汇总，并以实例展示，帮助大家更好地避免踩坑。建议收藏，以备不时之需。
　　数据库及索引准备
　　创建表结构
　　为了逐项验证索引的使用情况，我们先准备一张表t_user：

1. CREATE TABLE `t_user` (
   
2. 　　  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
   
3. 　　  `id_no` varchar(18) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '身份编号',
   
4. 　　  `username` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
   
5. 　　  `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
   
6. 　　  `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
   
7. 　　  PRIMARY KEY (`id`),
   
8. 　　  KEY `union_idx` (`id_no`,`username`,`age`),
   
9. 　　  KEY `create_time_idx` (`create_time`)
   
10. 　　) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

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　在上述表结构中有三个索引：
　　·id：为数据库主键;
　　· union_idx：为id_no、username、age构成的联合索引;
　　· create_time_idx：是由create_time构成的普通索引;
　　初始化数据
　　初始化数据分两部分：基础数据和批量导入数据。
　　基础数据insert了4条数据，其中第4条数据的创建时间为未来的时间，用于后续特殊场景的验证：

1. 　INSERT INTO `t_user` (`id`, `id_no`, `username`, `age`, `create_time`) VALUES (null, '1001', 'Tom1', 11, '2022-02-27 09:04:23');
   
2. 　　INSERT INTO `t_user` (`id`, `id_no`, `username`, `age`, `create_time`) VALUES (null, '1002', 'Tom2', 12, '2022-02-26 09:04:23');
   
3. 　　INSERT INTO `t_user` (`id`, `id_no`, `username`, `age`, `create_time`) VALUES (null, '1003', 'Tom3', 13, '2022-02-25 09:04:23');
   
4. 　　INSERT INTO `t_user` (`id`, `id_no`, `username`, `age`, `create_time`) VALUES (null, '1004', 'Tom4', 14, '2023-02-25 09:04:23');

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除了基础数据，还有一条存储过程及其调用的SQL，方便批量插入数据，用来验证数据比较多的场景：

1. 　-- 删除历史存储过程
   
2. 　　DROP PROCEDURE IF EXISTS `insert_t_user`
   
3. 　　-- 创建存储过程
   
4. 　　delimiter $
   
5. 　　CREATE PROCEDURE insert_t_user(IN limit_num int)
   
6. 　　BEGIN
   
7. 　　 DECLARE i INT DEFAULT 10;
   
8. 　　    DECLARE id_no varchar(18) ;
   
9. 　　    DECLARE username varchar(32) ;
   
10. 　　    DECLARE age TINYINT DEFAULT 1;
    
11. 　　    WHILE i < limit_num DO
    
12. 　　        SET id_no = CONCAT("NO", i);
    
13. 　　        SET username = CONCAT("Tom",i);
    
14. 　　        SET age = FLOOR(10 + RAND()*2);
    
15. 　　        INSERT INTO `t_user` VALUES (NULL, id_no, username, age, NOW());
    
16. 　　        SET i = i + 1;
    
17. 　　    END WHILE;
    
18. 　　END $
    
19. 　　-- 调用存储过程
    
20. 　　call insert_t_user(100);

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关于存储过程的创建和存储，可暂时不执行，当用到时再执行。
　　数据库版本及执行计划
　　查看当前数据库的版本：

1. 　select version();
   
2. 　　8.0.18

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上述为本人测试的数据库版本：8.0.18。当然，以下的所有示例，大家可在其他版本进行执行验证。
　　查看SQL语句执行计划，一般我们都采用explain关键字，通过执行结果来判断索引使用情况。
　　执行示例：

1. explain select * from t_user where id = 1;

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执行结果：

explain

可以看到上述SQL语句使用了主键索引(PRIMARY)，key_len为4;
　　其中key_len的含义为：表示索引使用的字节数，根据这个值可以判断索引的使用情况，特别是在组合索引的时候，判断该索引有多少部分被使用到非常重要。
　　做好以上数据及知识的准备，下面就开始讲解具体索引失效的实例了。
　　1.联合索引不满足最左匹配原则
　　联合索引遵从最左匹配原则，顾名思义，在联合索引中，最左侧的字段优先匹配。因此，在创建联合索引时，where子句中使用最频繁的字段放在组合索引的最左侧。
　　而在查询时，要想让查询条件走索引，则需满足：最左边的字段要出现在查询条件中。
　　实例中，union_idx联合索引组成：

1. 　KEY `union_idx` (`id_no`,`username`,`age`)

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最左边的字段为id_no，一般情况下，只要保证id_no出现在查询条件中，则会走该联合索引。
　　示例一：

　explain select * from t_user where id_no = '1002';

explain结果：

explain-01
通过explain执行结果可以看出，上述SQL语句走了union_idx这条索引。
　　这里再普及一下key_len的计算：
　　·id_no 类型为varchar(18)，字符集为utf8mb4_bin，也就是使用4个字节来表示一个完整的UTF-8。此时，key_len = 18* 4 = 72;
　　· 由于该字段类型varchar为变长数据类型，需要再额外添加2个字节。此时，key_len = 72 + 2 = 74;
　　· 由于该字段运行为NULL(default NULL)，需要再添加1个字节。此时，key_len = 74 + 1 = 75;
　　上面演示了key_len一种情况的计算过程，后续不再进行逐一推演，知道基本组成和原理即可，更多情况大家可自行查看。
　　示例二：

　explain select * from t_user where id_no = '1002' and username = 'Tom2';

　explain结果：

explain-02
很显然，依旧走了union_idx索引，根据上面key_len的分析，大胆猜测，在使用索引时，不仅使用了id_no列，还使用了username列。
　　示例三：

　explain select * from t_user where id_no = '1002' and age = 12;

explain结果：

explain-03
　走了union_idx索引，但跟示例一一样，只用到了id_no列。
　　当然，还有三列都在查询条件中的情况，就不再举例了。上面都是走索引的正向例子，也就是满足最左匹配原则的例子，下面来看看，不满足该原则的反向例子。
　　反向示例：

explain select * from t_user where username = 'Tom2' and age = 12;

　explain结果：
此时，可以看到未走任何索引，也就是说索引失效了。
　　同样的，下面只要没出现最左条件的组合，索引也是失效的：

1. 　explain select * from t_user where age = 12;
   
2. 　　explain select * from t_user where username = 'Tom2';

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那么，第一种索引失效的场景就是：在联合索引的场景下，查询条件不满足最左匹配原则。
　　2.使用了select *
　　在《阿里巴巴开发手册》的ORM映射章节中有一条【强制】的规范：
　　【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。说明:1)增加查询分析器解析成本。2)增减字段容易与 resultMap 配置不一致。3)无用字段增加网络 消耗，尤其是 text 类型的字段。
　　虽然在规范手册中没有提到索引方面的问题，但禁止使用select * 语句可能会带来的附带好处就是：某些情况下可以走覆盖索引。
　　比如，在上面的联合索引中，如果查询条件是age或username，当使用了select * ，肯定是不会走索引的。
　　但如果希望根据username查询出id_no、username、age这三个结果(均为索引字段)，明确查询结果字段，是可以走覆盖索引的：

1. explain select id_no, username, age from t_user where username = 'Tom2';
   
2. 　　explain select id_no, username, age from t_user where age = 12;

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explain结果：

覆盖索引
无论查询条件是username还是age，都走了索引，根据key_len可以看出使用了索引的所有列。
　　第二种索引失效场景：在联合索引下，尽量使用明确的查询列来趋向于走覆盖索引;
　　这一条不走索引的情况属于优化项，如果业务场景满足，则进来促使SQL语句走索引。至于阿里巴巴开发手册中的规范，只不过是两者撞到一起了，规范本身并不是为这条索引规则而定的。
　　3.索引列参与运算
　　直接来看示例：

1. explain select * from t_user where id + 1 = 2 ;

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　explain结果：

索引列计算
　可以看到，即便id列有索引，由于进行了计算处理，导致无法正常走索引。
　　针对这种情况，其实不单单是索引的问题，还会增加数据库的计算负担。就以上述SQL语句为例，数据库需要全表扫描出所有的id字段值，然后对其计算，计算之后再与参数值进行比较。如果每次执行都经历上述步骤，性能损耗可想而知。
　　建议的使用方式是：先在内存中进行计算好预期的值，或者在SQL语句条件的右侧进行参数值的计算。
　　针对上述示例的优化如下：

1. 　-- 内存计算，得知要查询的id为1
   
2. 　　explain select * from t_user where id = 1 ;
   
3. 　　-- 参数侧计算
   
4. 　　explain select * from t_user where id = 2 - 1 ;

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第三种索引失效情况：索引列参与了运算，会导致全表扫描，索引失效。
　　4.索引列参使用了函数示例：

　explain select * from t_user where SUBSTR(id_no,1,3) = '100';

explain结果：

索引-函数
　上述示例中，索引列使用了函数(SUBSTR，字符串截取)，导致索引失效。
　　此时，索引失效的原因与第三种情况一样，都是因为数据库要先进行全表扫描，获得数据之后再进行截取、计算，导致索引索引失效。同时，还伴随着性能问题。
　　示例中只列举了SUBSTR函数，像CONCAT等类似的函数，也都会出现类似的情况。解决方案可参考第三种场景，可考虑先通过内存计算或其他方式减少数据库来进行内容的处理。
　　第四种索引失效情况：索引列参与了函数处理，会导致全表扫描，索引失效。
　　5.错误的Like使用
　　示例：

1. explain select * from t_user where id_no like '%00%';

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　explain结果：

索引-like
针对like的使用非常频繁，但使用不当往往会导致不走索引。常见的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，由于占位符出现在首部，导致无法走索引。这种情况不做索引的原因很容易理解，索引本身就相当于目录，从左到右逐个排序。而条件的左侧使用了占位符，导致无法按照正常的目录进行匹配，导致索引失效就很正常了。
　　第五种索引失效情况：模糊查询时(like语句)，模糊匹配的占位符位于条件的首部。