MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法，并且加快查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。

• 使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。
• 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度回很慢。

大多数情况下都（默认）采用B+树来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。

其实，用不用索引，最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的考虑？基于cost开销（CostBaseOptimizer），它不是基于规则（Rule-BasedOptimizer），也不是基于语义，只是依据数值大小。另外，SQL语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。

本文我们尝试总结索引失效的一些场景。我们会准备class和student两个表，class插入一万条数据，student插入50万条数据。环境是MySQL8.0，InnoDB。

【1】全值匹配我最爱

系统中经常出现的SQL语句如下：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';

建立索引前执行：

[SQL]SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';
受影响的行: 0
时间: 0.308s

建立索引(age)：

CREATE INDEX idx_age ON student(age);

建立索引后执行：

[SQL]SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';
受影响的行: 0
时间: 0.113s

---

继续创建索引(age,classId)：

CREATE INDEX idx_age_classid ON student(age,classId);

建立索引后执行：

[SQL]SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';
受影响的行: 0
时间: 0.007s

---

继续创建索引(age,classId,NAME)：

CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,NAME);

建立索引后执行：

[SQL]SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';
受影响的行: 0
时间: 0.000s  # 其实必然不是0，只是更小了

从执行计划可以看到，MySQL会帮我们选择最多包含查询列的联合索引。

【2】最佳左前缀法则

在MySQL建立联合索引时会遵守最佳左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。

举例：age、name可以用到索引。

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd' ;

虽然可以正常使用，但是只有部分被使用到了。而且MySQL优化器考虑的索引是idx_age，而非idx_age_classid_name。

---

举例2：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classid=1 AND student.name = 'abcd';

可以看到，没有age开头 ，完全没有用到索引。

---

举例3：索引idx_age_classid_name还能否正常使用？

# MySQL会进行优化，形成age,classid,name以符合联合索引idx_age_classid_name
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student 
WHERE classid=4 AND student.age=30 AND student.name = 'abcd'; 

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

我们删掉索引idx_age 、idx_age_classid 再次执行查询age and name，没有中间的classid。

DROP INDEX idx_age ON student;
DROP INDEX idx_age_classid ON student;

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student 
WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd'; 

这里key_len=5，说明只用到了联合索引的一部分–age用到了索引。因为其中间环节 classid不存在， 故而不能完全使用联合索引。

结论 ： MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包括16个字段。对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。如果查询条件中没有使用这些字段中第一个字段时，多列（或联合）索引不会被使用。

对于=值查询，如果where中条件查询没有按照联合索引字段顺序编写，MySQL优化器会进行调优以使其满足联合索引字段顺序。

【3】主键插入顺序

对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说，在我们没有显示的创建索引时，表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。而记录又是存储在数据页中的，数据页和记录又是按照记录主键值从小到大的顺序进行排序。所以如果我们插入的记录的主键值是依次增大的话，那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插。

而如果我们插入的主键值忽大忽小的话，就比较麻烦了。假设某个数据页存储的记录已经满了，它存储的主键值在1~100之间：

如果此时再插入一条主键值为9的记录，那它插入的位置就如下图：

可这个数据页已经满了，再插进来咋办呢？我们需要把当前页面分裂成两个页面，把本页中的一些记录移动到新创建的这个页中。页面分裂和记录移位意味着什么？意味着性能损耗！ 所以如果我们想进来避免这样无谓的性能损耗，最好让插入的记录的主键值依次递增，这样就不会发生这样的性能损耗了。

所以我们建议：让主键具有AUTO_INCREMENT，让存储引擎自己为表生成主键，而不是我们手动插入，比如person_info表：

create table person_info(
	id int unsigned not null auto_increment,
	name varchar(100) not null,
	birthday date not null,
	phone_numnber char(11) not null,
	country varchar(100) not null,
	primary key (id),
	key idx_name_bd_ph_num(name(10),birthday,phone_number)
)

我们自定义的主键列id拥有AUTO_INCREMENT属性，在插入记录时存储引擎会自动为我们填入自增的主键值。这样的主键占用空间小，顺序写入，减少页分裂。

【4】计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效

如下两条SQL，哪个更好呢？其实是第一条，能够使用到索引，第二条有了函数计算。

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc'; 

我们创建索引(NAME)：

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

查看第一条SQL的执行计划：

查看第二条SQL的执行计划：

对比执行计划可以看到，第一条SQL使用到了索引，第二条SQL的type=all表示全表扫描。说明函数计算或导致索引失效。

---

我们再看一下数学计算：

CREATE INDEX idx_sno ON student(stuno);

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno+1 = 900001;

如上图所示，SQL中有数学计算，执行计划中 type=all表示没有使用索引进行了全表扫描。我们再看下面这个SQL，很显然其会使用到索引。这就说明数学计算会导致索引失效。

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno = 900000;

---

最后我们再看一下类型转换

字符串类型一定不要忘记单引号，否则索引失效。

# 会进行隐式类型转换 ，索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME = 123; 

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME = '123';

对比二者的执行计划可知，类型转换会导致索引失效。

【5】范围条件右边的列索引失效

首先删除表student的索引：

alter table student drop index idx_name;
alter table student drop index idx_age;
alter table student drop index idx_age_classid;

查看当前索引：show index from student;

对于如下SQL，索引idx_age_classid_name还能够正常使用吗？

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student 
WHERE student.age=30 AND student.classId > 20 AND student.name = 'abc' ; 

执行计划如下所示，key_len=10，说明只有age和classid用到了索引。

这时候即使交换次序，也是没有意义的，如下所示：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student 
WHERE student.age=30 AND student.name = 'abc' AND student.classId>20; 

那么如何使其能够使用到索引呢？如下所示创建索引(age,NAME,classId)。

CREATE INDEX idx_age_name_cid ON student(age,NAME,classId);

这时再执行上面SQL，可以看到充分用到了联合索引。

对于 下面这个SQL，执行计划是一样的。查询优化器对于and条件会进行顺序的调整，以满足联合索引的顺序。

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student 
WHERE student.age=30 AND student.classId > 20 AND student.name = 'abc' ; 

总结

• 范围右边的列不能使用索引。比如 < 、<=、 >、 >=、 between。
• 这个右边指的是联合索引字段的右边，至于SQL where中的and条件，查询优化器是可以进行调整的。
• 创建的联合索引中，务必把范围涉及到的字段写在最后。

【6】不等于(!=或者 <>) 索引失效

为name字段创建索引：

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

进行等值判断，正常使用索引：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name = 'abc' ;

对于不等判断，查看索引是否失效：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name <> 'abc' ;

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name != 'abc' ;

可以看到，两条SQL均为使用到索引。

【7】is null可以使用索引，is not null无法使用索引

is null可以触发索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NULL; 

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME IS NULL; 

---

is not null无法使用索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NOT NULL; 

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME IS NOT NULL; 

结论： 最好在设计数据表的时候就将字段设置为not null约束，比如你可以将int类型的字段，默认值设置为0.将字符类型的默认值设置为空字符('') 。同理，在查询中使用 not like 也无法使用索引，导致全表扫描。

【8】like以通配符%开头索引失效

在使用like关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引就不会起作用。只有"%"不在第一个位置，索引才会起作用。

使用到索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME LIKE 'ab%'; 

没有用到索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME LIKE '%ab%';

【9】OR前后存在非索引的列，索引失效

在where子句中，如果在or前的条件列进行了索引，而在or后的条件列没有进行索引，那么索引会失效。也就是说，OR 前后的两个条件中的列都是索引列时，查询中才会使用到索引。

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进行了索引是没有意义的。只要有条件列没有进行索引，就会进行全表扫描，因此索引的条件列也会失效。

SHOW INDEX FROM student;

# 删除索引
alter table student drop index idx_age_classid_name;
alter table student drop index idx_age_name_cid;
alter table student drop index idx_sno;
alter table student drop index idx_name;

#创建索引
CREATE INDEX idx_age ON student(age);

这时我们查询语句使用OR关键字的情况（age有索引，classid没有索引）

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;

可以看到，是没有使用到索引的。如果我们为classid创建索引呢？

CREATE INDEX idx_cid ON student(classid);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;

可以看到，其使用到了索引，type=index_merge。简单来说，index_merge就是对age和classid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。

【10】数据库和表的字符集统一使用utf8mb4

统一使用utf8mb4(5.5.3版本以上支持)兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。

不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效。

一般性建议：

• 对于单列索引，尽量选择针对当前query过滤性更好的索引；
• 在选择组合索引的时候，当前query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好；
• 在选择组合索引的时候，尽量选择能够包含当前query中的where子句中更多字段的索引；
• 在选择组合索引的时候，如果某个字段可能出现范围查询时，尽量把这个字段放在索引次序的最后面。