``` - 原文作者： 佚名 - 原文链接: https://database.51cto.com/art/202012/634063.htm ```java 最近一直忙着处理原来老项目遗留的一些SQL优化问题，由于当初表的设计以及字段设计的问题，随着业务的增长，出现了大量的慢SQL，导致MySQL的CPU资源飙升，基于此，给大家简单分享下这些比较使用的易于学习和使用的经验。 这次的话简单说下如何防止你的索引失效。 再说之前我先根据我最近的经验说下我对索引的看法，我觉得并不是所以的表都需要去建立索引，对于一些业务数据，可能量比较大了，查询数据已经有了一点压力，那么最简单、快速的办法就是建立合适的索引，但是有些业务可能表里就没多少数据，或者表的使用频率非常不高的情况下是没必要必须要去做索引的。就像我们有些表，2年了可能就10来条数据，有索引和没索引性能方面差不多多少。 索引只是我们优化业务的一种方式，千万为了为了建索引而去建索引。 下面是我此次测试使用的一张表结构以及一些测试数据 ``` CREATE TABLE `user` ( `id` INT ( 5 ) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `create_time` datetime NOT NULL, `name` VARCHAR ( 5 ) NOT NULL, `age` TINYINT ( 2 ) UNSIGNED ZEROFILL NOT NULL, `sex` CHAR ( 1 ) NOT NULL, `mobile` CHAR ( 12 ) NOT NULL DEFAULT '', `address` CHAR ( 120 ) DEFAULT NULL, `height` VARCHAR ( 10 ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY ( `id` ), KEY `idx_createtime` ( `create_time` ) USING BTREE, KEY `idx_name_age_sex` ( `name`, `sex`, `age` ) USING BTREE, KEY `idx_ height` ( `height` ) USING BTREE, KEY `idx_address` ( `address` ) USING BTREE, KEY `idx_age` ( `age` ) USING BTREE ) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 261 DEFAULT CHARSET = utf8; INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 1, '2019-09-02 10:17:47', '冰峰', 22, '男', '1', '陕西省咸阳市彬县', '175' ); INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 2, '2020-09-02 10:17:47', '松子', 13, '女', '1', NULL, '180' ); INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 3, '2020-09-02 10:17:48', '蚕豆', 20, '女', '1', NULL, '180' ); INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 4, '2020-09-02 10:17:47', '冰峰', 20, '男', '17765010977', '陕西省西安市', '155' ); INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 255, '2020-09-02 10:17:47', '竹笋', 22, '男', '我测试下可以储存几个中文', NULL, '180' ); INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 256, '2020-09-03 10:17:47', '冰峰', 21, '女', '', NULL, '167' ); INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 257, '2020-09-02 10:17:47', '小红', 20, '', '', NULL, '180' ); INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 258, '2020-09-02 10:17:47', '小鹏', 20, '', '', NULL, '188' ); INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 259, '2020-09-02 10:17:47', '张三', 20, '', '', NULL, '180' ); INSERT INTO `bingfeng`.`user` ( `id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height` ) VALUES ( 260, '2020-09-02 10:17:47', '李四', 22, '', '', NULL, '165' ); ```java **单个索引** **1、使用!= 或者 <> 导致索引失效** ``` SELECT * FROM `user` WHERE `name` != '冰峰'; ```java 我们给name字段建立了索引，但是如果!= 或者 <> 这种都会导致索引失效，进行全表扫描，所以如果数据量大的话，谨慎使用 [](https://s2.51cto.com/oss/202012/08/8e6ca871444fb7af338d9273d89e17d8.png) 可以通过分析SQL看到，type类型是ALL，扫描了10行数据，进行了全表扫描。<>也是同样的结果。 **2、类型不一致导致的索引失效** 在说这个之前，一定要说一下设计表字段的时候，千万、一定、必须要保持字段类型的一致性，啥意思？比如user表的id是int自增，到了用户的账户表user_id这个字段，一定、必须也是int类型，千万不要写成varchar、char什么的骚操作。 ``` SELECT * FROM `user` WHERE height= 175; ```java 这个SQL诸位一定要看清楚，height表字段类型是varchar，但是我查询的时候使用了数字类型，因为这个中间存在一个隐式的类型转换，所以就会导致索引失效，进行全表扫描。 [](https://s3.51cto.com/oss/202012/08/79b661f0ac19d82e7979c690b34bfbf4.png) 现在明白我为啥说设计字段的时候一定要保持类型的一致性了不，如果你不保证一致性，一个int一个varchar，在进行多表联合查询（eg: 1 = '1'）必然走不了索引。 遇到这样的表，里面有几千万数据，改又不能改，那种痛可能你们暂时还体会。 少年们，切记，切记。 **3、函数导致的索引失效** ``` SELECT * FROM `user` WHERE DATE(create_time) = '2020-09-03'; ```java 如果你的索引字段使用了索引，对不起，他是真的不走索引的。 [](https://oss.120120.top/typecho/2021/07/mysql/0729/3.png) **4、运算符导致的索引失效** ``` SELECT * FROM `user` WHERE age - 1 = 20; ```java 如果你对列进行了（+，-，*，/，!）, 那么都将不会走索引。 [](https://oss.120120.top/typecho/2021/07/mysql/0729/4.png) **5、OR引起的索引失效** ``` SELECT * FROM `user` WHERE `name` = '张三' OR height = '175'; ```java OR导致索引是在特定情况下的，并不是所有的OR都是使索引失效，如果OR连接的是同一个字段，那么索引不会失效，反之索引失效。 [](https://oss.120120.top/typecho/2021/07/mysql/0729/5.png) **6、模糊搜索导致的索引失效** ``` SELECT * FROM `user` WHERE `name` LIKE '%冰'; ```java 这个我相信大家都明白，模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索，那么不会走索引。 [](https://oss.120120.top/typecho/2021/07/mysql/0729/6.png) **7、NOT IN、NOT EXISTS导致索引失效** ``` SELECT s.* FROM `user` s WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM `user` u WHERE u.name = s.`name` AND u.`name` = '冰峰') SELECT * FROM `user` WHERE `name` NOT IN ('冰峰'); ```java 这两种用法，也将使索引失效。但是NOT IN 还是走索引的，千万不要误解为 IN 全部是不走索引的。我之前就有误解（丢人了...）。 [](https://oss.120120.top/typecho/2021/07/mysql/0729/7.png) **8、IS NULL不走索引，IS NOT NULL走索引** ``` SELECT * FROM `user` WHERE address IS NULL ```java [](https://oss.120120.top/typecho/2021/07/mysql/0729/8.png) 不走索引。 ``` SELECT * FROM `user` WHERE address IS NOT NULL; ```java [](https://oss.120120.top/typecho/2021/07/mysql/0729/9.png) 走索引。 根据这个情况，建议大家这设计字段的时候，如果没有必要的要求必须为NULL，那么最好给个默认值空字符串，这可以解决很多后续的麻烦（有深刻的体验<体验=教训>）。 **符合索引** **1、最左匹配原则** ``` EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE sex = '男'; EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE name = '冰峰' AND sex = '男'; ```java **测试之前，删除其他的单列索引。** 啥叫最左匹配原则，就是对于符合索引来说，它的一个索引的顺序是从左往右依次进行比较的，像第二个查询语句，name走索引，接下来回去找age，结果条件中没有age那么后面的sex也将不走索引。 [](https://oss.120120.top/typecho/2021/07/mysql/0729/10.png) 注意： ``` SELECT * FROM `user` WHERE sex = '男' AND age = 22 AND `name` = '冰峰'; ```java 可能有些搬砖工可能跟我最开始有个误解，我们的索引顺序明明是name、sex、age，你现在的查询顺序是sex、age、name，这肯定不走索引啊，你要是自己没测试过，也有这种不成熟的想法，那跟我一样还是太年轻了，它其实跟顺序是没有任何关系的，因为mysql的底层会帮我们做一个优化，它会把你的SQL优化为它认为一个效率最高的样子进行执行。所以千万不要有这种误解。 **2、如果使用了!=会导致后面的索引全部失效** ``` SELECT * FROM `user` WHERE sex = '男' AND `name` != '冰峰' AND age = 22; ```java 我们在name字段使用了 != ，由于name字段是最左边的一个字段，根据最左匹配原则，如果name不走索引，后面的字段也将不走索引。 [](https://oss.120120.top/typecho/2021/07/mysql/0729/11.png) 关于符合索引导致索引失效的情况能说的目前就这两种，其实我觉得对于符合索引来说，重要的是如何建立高效的索引，千万不能说我用到那个字段我就去建立一个单独的索引，不是就可以全局用了嘛。这样是可以，但是这样并没有符合索引高效，所以为了成为高级的搬砖工，我们还是要继续学习，如何创建高效的索引。
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