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盘一盘常见的6种索引失效情况

2022-02-23 16:00 https://my.oschina.net/u/4526289/blog/5460684 华为云开发者社区 次阅读 条评论
摘要:今天就来跟大家盘一盘,常见的 6 种会发生索引失效的场景。

本文分享自华为云社区《面试官:聊聊索引失效?失效的原因是什么?》,作者:小林coding 。

在工作中,如果我们想提高一条语句查询速度,通常都会想对字段建立索引。

但是索引并不是万能的。建立了索引,并不意味着任何查询语句都能走索引扫描。

稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。

今天就来跟大家盘一盘,常见的 6 种会发生索引失效的场景。

不仅会用实验案例给大家说明,也会清楚每个索引失效的原因

发车!

索引存储结构长什么样?

我们先来看看索引存储结构长什么样?因为只有知道索引的存储结构,才能更好的理解索引失效的问题。

索引的存储结构跟 MySQL 使用哪种存储引擎有关,因为存储引擎就是负责将数据持久化在磁盘中,而不同的存储引擎采用的索引数据结构也会不相同。

MySQL 默认的存储引擎是 InnoDB,它采用 B+Tree 作为索引的数据结构,至于为什么选择 B+ 树作为索引的数据结构 ,详细的分析可以看我这篇文章:为什么 MySQL 喜欢 B+ 树?

在创建表时,InnoDB 存储引擎默认会创建一个主键索引,也就是聚簇索引,其它索引都属于二级索引。

MySQL 的 MyISAM 存储引擎支持多种索引数据结构,比如 B+ 树索引、R 树索引、Full-Text 索引。MyISAM 存储引擎在创建表时,创建的主键索引默认使用的是 B+ 树索引。

虽然,InnoDB 和 MyISAM 都支持 B+ 树索引,但是它们数据的存储结构实现方式不同。不同之处在于:

  • InnoDB 存储引擎:B+ 树索引的叶子节点保存数据本身;
  • MyISAM 存储引擎:B+ 树索引的叶子节点保存数据的物理地址;

接下来,我举个例子,给大家展示下这两种存储引擎的索引存储结构的区别。

这里有一张 t_user 表,其中 id 字段为主键索引,其他都是普通字段。

如果使用的是 MyISAM 存储引擎,B+ 树索引的叶子节点保存数据的物理地址,即用户数据的指针,如下图:

如果使用的是 InnoDB 存储引擎, B+ 树索引的叶子节点保存数据本身,如下图所示:

InnoDB 存储引擎根据索引类型不同,分为聚簇索引(上图就是聚簇索引)和二级索引。它们区别在于,聚簇索引的叶子节点存放的是实际数据,所有完整的用户数据都存放在聚簇索引的叶子节点,而二级索引的叶子节点存放的是主键值,而不是实际数据。

如果将 name 字段设置为普通索引,那么这个二级索引长下图这样,叶子节点仅存放主键值。

知道了 InnoDB 存储引擎的聚簇索引和二级索引的存储结构后,接下来举几个查询语句,说下查询过程是怎么选择用哪个索引类型的。

在我们使用「主键索引」字段作为条件查询的时候,如果要查询的数据都在「聚簇索引」的叶子节点里,那么就会在「聚簇索引」中的 B+ 树检索到对应的叶子节点,然后直接读取要查询的数据。如下面这条语句:

// id 字段为主键索引
select * from t_user where id=1;

在我们使用「二级索引」字段作为条件查询的时候,如果要查询的数据都在「聚簇索引」的叶子节点里,那么需要检索两颗B+树:

  • 先在「二级索引」的 B+ 树找到对应的叶子节点,获取主键值;
  • 然后用上一步获取的主键值,在「聚簇索引」中的 B+ 树检索到对应的叶子节点,然后获取要查询的数据。

上面这个过程叫做回表,如下面这条语句:

// name 字段为二级索引
select * from t_user where name="林某";

在我们使用「二级索引」字段作为条件查询的时候,如果要查询的数据在「二级索引」的叶子节点,那么只需要在「二级索引」的 B+ 树找到对应的叶子节点,然后读取要查询的数据,这个过程叫做覆盖索引。如下面这条语句:

// name 字段为二级索引
select id from t_user where name="林某";

上面这些查询语句的条件都用到了索引列,所以在查询过程都用上了索引。

但是并不意味着,查询条件用上了索引列,就查询过程就一定都用上索引,接下来我们再一起看看哪些情况会导致索引实现,而发生全表扫描。

首先说明下,下面的实验案例,我使用的 MySQL 版本为 8.0.26。

对索引使用左或者左右模糊匹配

当我们使用左或者左右模糊匹配的时候,也就是 like %xx 或者 like %xx% 这两种方式都会造成索引失效。

比如下面的 like 语句,查询 name 后缀为「林」的用户,执行计划中的 type=ALL 就代表了全表扫描,而没有走索引。

// name 字段为二级索引
select * from t_user where name like '%林';

如果是查询 name 前缀为林的用户,那么就会走索引扫描,执行计划中的 type=range 表示走索引扫描,key=index_name 看到实际走了 index_name 索引:

// name 字段为二级索引
select * from t_user where name like '林%';

为什么 like 关键字左或者左右模糊匹配无法走索引呢?

因为索引 B+ 树是按照「索引值」有序排列存储的,只能根据前缀进行比较。

举个例子,下面这张二级索引图,是以 name 字段有序排列存储的。

假设我们要查询 name 字段前缀为「林」的数据,也就是 name like '林%',扫描索引的过程:

  • 首节点查询比较:林这个字的拼音大小比首节点的第一个索引值中的陈字大,但是比首节点的第二个索引值中的周字小,所以选择去节点2继续查询;
  • 节点 2 查询比较:节点2的第一个索引值中的陈字的拼音大小比林字小,所以继续看下一个索引值,发现节点2有与林字前缀匹配的索引值,于是就往叶子节点查询,即叶子节点4;
  • 节点 4 查询比较:节点4的第一个索引值的前缀符合林字,于是就读取该行数据,接着继续往右匹配,直到匹配不到前缀为林的索引值。

如果使用 name like '%林' 方式来查询,因为查询的结果可能是「陈林、张林、周林」等之类的,所以不知道从哪个索引值开始比较,于是就只能通过全表扫描的方式来查询。

想要更详细了解 InnoDB 的 B+ 树查询过程,可以看我写的这篇:B+ 树里的节点里存放的是什么呢?查询数据的过程又是怎样的?

对索引使用函数

有时候我们会用一些 MySQL 自带的函数来得到我们想要的结果,这时候要注意了,如果查询条件中对索引字段使用函数,就会导致索引失效。

比如下面这条语句查询条件中对 name 字段使用了 LENGTH 函数,执行计划中的 type=ALL,代表了全表扫描:

// name 为二级索引
select * from t_user where length(name)=6;

为什么对索引使用函数,就无法走索引了呢?

因为索引保存的是索引字段的原始值,而不是经过函数计算后的值,自然就没办法走索引了。

不过,从 MySQL 8.0 开始,索引特性增加了函数索引,即可以针对函数计算后的值建立一个索引,也就是说该索引的值是函数计算后的值,所以就可以通过扫描索引来查询数据。

举个例子,我通过下面这条语句,对 length(name) 的计算结果建立一个名为 idx_name_length 的索引。

alter table t_user add key idx_name_length ((length(name)));

然后我再用下面这条查询语句,这时候就会走索引了。

对索引进行表达式计算

在查询条件中对索引进行表达式计算,也是无法走索引的。

比如,下面这条查询语句,执行计划中 type = ALL,说明是通过全表扫描的方式查询数据的:

explain select * from t_user where id + 1 = 10;

但是,如果把查询语句的条件改成 where id = 10 - 1,这样就不是在索引字段进行表达式计算了,于是就可以走索引查询了。

为什么对索引进行表达式计算,就无法走索引了呢?

原因跟对索引使用函数差不多。

因为索引保存的是索引字段的原始值,而不是 id + 1 表达式计算后的值,所以无法走索引,只能通过把索引字段的取值都取出来,然后依次进行表达式的计算来进行条件判断,因此采用的就是全表扫描的方式。

有的同学可能会说,这种对索引进行简单的表达式计算,在代码特殊处理下,应该是可以做到索引扫描的,比方将 id + 1 = 10 变成 id = 10 - 1。

是的,是能够实现,但是 MySQL 还是偷了这个懒,没有实现。

我的想法是,可能也是因为,表达式计算的情况多种多样,每种都要考虑的话,代码可能会很臃肿,所以干脆将这种索引失效的场景告诉程序员,让程序员自己保证在查询条件中不要对索引进行表达式计算。

对索引隐式类型转换

如果索引字段是字符串类型,但是在条件查询中,输入的参数是整型的话,你会在执行计划的结果发现这条语句会走全表扫描。

我在原本的 t_user 表增加了 phone 字段,是二级索引且类型是 varchar。

然后我在条件查询中,用整型作为输入参数,此时执行计划中 type = ALL,所以是通过全表扫描来查询数据的。

select * from t_user where phone = 1300000001;

但是如果索引字段是整型类型,查询条件中的输入参数即使字符串,是不会导致索引失效,还是可以走索引扫描。

我们再看第二个例子,id 是整型,但是下面这条语句还是走了索引扫描的。

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

为什么第一个例子会导致索引失效,而第二例子不会呢?

要明白这个原因,首先我们要知道 MySQL 的数据类型转换规则是什么?就是看 MySQL 是会将字符串转成数字处理,还是将数字转换成字符串处理。

我在看《mysql45讲的时候》看到一个简单的测试方式,就是通过 select “10” > 9 的结果来知道MySQL 的数据类型转换规则是什么:

  • 如果规则是 MySQL 会将自动「字符串」转换成「数字」,就相当于 select 10 > 9,这个就是数字比较,所以结果应该是 1;
  • 如果规则是 MySQL 会将自动「数字」转换成「字符串」,就相当于 select “10” > “9”,这个是字符串比较,字符串比较大小是逐位从高位到低位逐个比较(按ascii码) ,那么"10"字符串相当于 “1”和“0”字符的组合,所以先是拿 “1” 字符和 “9” 字符比较,因为 “1” 字符比 “9” 字符小,所以结果应该是 0。

在 MySQL 中,执行的结果如下图:

上面的结果为 1,说明 MySQL 在遇到字符串和数字比较的时候,会自动把字符串转为数字,然后再进行比较

前面的例子一中的查询语句,我也跟大家说了是会走全表扫描:

//例子一的查询语句
select * from t_user where phone = 1300000001;

这是因为 phone 字段为字符串,所以 MySQL 要会自动把字符串转为数字,所以这条语句相当于:

select * from t_user where CAST(phone AS signed int) = 1300000001;

可以看到,CAST 函数是作用在了 phone 字段,而 phone 字段是索引,也就是对索引使用了函数!而前面我们也说了,对索引使用函数是会导致索引失效的

例子二中的查询语句,我跟大家说了是会走索引扫描:

//例子二的查询语句
select * from t_user where id = "1";

这时因为字符串部分是输入参数,也就需要将字符串转为数字,所以这条语句相当于:

select * from t_user where id = CAST("1" AS signed int);

可以看到,索引字段并没有用任何函数,CAST 函数是用在了输入参数,因此是可以走索引扫描的。

联合索引非最左匹配

对主键字段建立的索引叫做聚簇索引,对普通字段建立的索引叫做二级索引。

那么多个普通字段组合在一起创建的索引就叫做联合索引,也叫组合索引。

创建联合索引时,我们需要注意创建时的顺序问题,因为联合索引 (a, b, c) 和 (c, b, a) 在使用的时候会存在差别。

联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则,也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配。

比如,如果创建了一个 (a, b, c) 联合索引,如果查询条件是以下这几种,就可以匹配上联合索引:

  • where a=1;
  • where a=1 and b=2 and c=3;
  • where a=1 and b=2;

需要注意的是,因为有查询优化器,所以 a 字段在 where 子句的顺序并不重要。

但是,如果查询条件是以下这几种,因为不符合最左匹配原则,所以就无法匹配上联合索引,联合索引就会失效:

  • where b=2;
  • where c=3;
  • where b=2 and c=3;

有一个比较特殊的查询条件:where a = 1 and c = 3 ,符合最左匹配吗?

这种其实严格意义上来说是属于索引截断,不同版本处理方式也不一样。

MySQL 5.5 的话,前面 a 会走索引,在联合索引找到主键值后,开始回表,到主键索引读取数据行,然后再比对 c 字段的值。

从 MySQL5.6 之后,有一个索引下推功能,可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。

大概原理是:截断的字段会被下推到存储引擎层进行条件判断(因为 c 字段的值是在 (a, b, c) 联合索引里的),然后过滤出符合条件的数据后再返回给 Server 层。由于在引擎层就过滤掉大量的数据,无需再回表读取数据来进行判断,减少回表次数,从而提升了性能。

比如下面这条 where a = 1 and c = 0 语句,我们可以从执行计划中的 Extra=Using index condition 使用了索引下推功能。

为什么联合索引不遵循最左匹配原则就会失效?

原因是,在联合索引的情况下,数据是按照索引第一列排序,第一列数据相同时才会按照第二列排序。

也就是说,如果我们想使用联合索引中尽可能多的列,查询条件中的各个列必须是联合索引中从最左边开始连续的列。如果我们仅仅按照第二列搜索,肯定无法走索引。

WHERE 子句中的 OR

在 WHERE 子句中,如果在 OR 前的条件列是索引列,而在 OR 后的条件列不是索引列,那么索引会失效。

举个例子,比如下面的查询语句,id 是主键,age 是普通列,从执行计划的结果看,是走了全表扫描。

select * from t_user where id = 1 or age = 18;

这是因为 OR 的含义就是两个只要满足一个即可,因此只有一个条件列是索引列是没有意义的,只要有条件列不是索引列,就会进行全表扫描。

要解决办法很简单,将 age 字段设置为索引即可。

可以看到 type=index merge, index merge 的意思就是对 id 和 age 分别进行了扫描,然后将这两个结果集进行了合并,这样做的好处就是避免了全表扫描。

总结

今天给大家介绍了 6 种会发生索引失效的情况:

  • 当我们使用左或者左右模糊匹配的时候,也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效;
  • 当我们在查询条件中对索引列使用函数,就会导致索引失效。
  • 当我们在查询条件中对索引列进行表达式计算,也是无法走索引的。
  • MySQL 在遇到字符串和数字比较的时候,会自动把字符串转为数字,然后再进行比较。如果字符串是索引列,而条件语句中的输入参数是数字的话,那么索引列会发生隐式类型转换,由于隐式类型转换是通过 CAST 函数实现的,等同于对索引列使用了函数,所以就会导致索引失效。
  • 联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则,也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配,否则就会导致索引失效。
  • 在 WHERE 子句中,如果在 OR 前的条件列是索引列,而在 OR 后的条件列不是索引列,那么索引会失效。

 

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