Mysql的索引使用、索引失效的情况

索引使用

索引是数据库优化最常用也是最重要的手段之一, 通过索引通常可以帮助用户解决大多数的MySQL的性能优化问题。

一、验证索引提升的效率

首先我们先不加索引：


查询时间是2秒多，现在我们加上索引并查看：

create index idx_test_agency on test(agency);
show index from test;

这里发现一个问题，创建索引花了10多秒，是因为原本就有300w条数据，所以数据库需要去重建底层的索引结构。
再次查询：只用了0.03s

然后分析这条语句：

使用了刚才创建的索引，效率提升了很多。

二、索引的使用

（1）创建表和索引

create table `tb_seller` (
	`sellerid` varchar (100),
	`name` varchar (100),
	`nickname` varchar (50),
	`password` varchar (60),
	`status` varchar (1),
	`address` varchar (100),
	`createtime` datetime,
    primary key(`sellerid`)
)engine=innodb default charset=utf8mb4;

# 插入数据
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('huawei','华为科技有限公司','华为小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itcast','传智播客教育科技有限公司','传智播客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itheima','黑马程序员','黑马程序员','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('luoji','罗技科技有限公司','罗技小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('oppo','OPPO科技有限公司','OPPO官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');

# 创建一个复合索引
create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

（2）索引失效的情况以及避免方式

1. 全值匹配 ，对索引中所有列都指定具体值。

该情况下，索引生效，执行效率高,：

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市';

可以看到索引已经生效。

2. 最左前缀法则

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。

explain select * from tb_seller where name='小米科技';
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1';
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市';

可以看到，三种情况索引都生效了，现在测试一下索引失效的情况，违背了最左前缀法则：

explain select * from tb_seller where status='1' and address='北京市';
explain select * from tb_seller where name='小米科技'and address='北京市';

可以发现，跳过中间的索引时，最左边的索引还是会生效，但是另外一个就不会生效了。

还有一种情况：当三个索引条件都存在时，与顺序无关，都能生效；

explain select * from tb_seller where status='1' and address='北京市' and name='小米科技';
explain select * from tb_seller where status='1' and name='小米科技' and address='北京市';

3. 范围查询右边的列，不能使用索引 。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status > '1' and address='北京市';

这里可以发现：当status是个范围查询的时候，右边的索引就失效了；

4. 不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。

explain select * from tb_seller where substring(name, 3, 2) = '科技';

当我们在截取字段时，做了个运算导致了索引失效了；

5. 字符串不加单引号，造成索引失效。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status = 1 and address='北京市';

我们可以看到，当status后面没有加上单引号时，自己本身失效了，右边的索引也失效了。
由于，在查询时，没有对字符串加单引号，MySQL的查询优化器，会自动的进行类型转换，造成索引失效。

6. 尽量使用覆盖索引，避免select *

explain select name, status, address from tb_seller where name='小米科技' and status = '1' and address='北京市';

explain select name, status, address, password from tb_seller where name='小米科技' and status = '1' and address='北京市';

虽然索引都用上了，但是第一条sql的执行效率会高于第二条；

TIP : 
	
    using index ：使用覆盖索引的时候就会出现

    using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据

    using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据

    using index ; using where：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据

7. 用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or createtime = '2088-01-01 12:00:00';

这里索引失效了，如果使用and则有索引的生效。

8. 以%开头的Like模糊查询，索引失效。

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

explain select * from tb_seller where name like '黑马程序%';
explain select * from tb_seller where name like '%黑马程序%';

前者不失效，但是后者失效了，解决这个问题的办法就是进行索引覆盖。

explain select name from tb_seller where name like '%黑马程序%';

9. 如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

create index idx_address on tb_seller(address);
explain select * from tb_seller where address = '北京市';
explain select * from tb_seller where address = '西安市';

首先是为地址这个字段增加索引，然后进行两个地方的查询，然后发现北京市没有使用索引而西安市则是使用了索引。
我们查看表信息看看：

发现只有一条记录是西安市，其他全是北京市，所以数据库在全表扫描的时候会放弃效率更慢的索引查找方式。

10. is NULL ， is NOT NULL 有时索引失效。

explain select * from tb_seller where address is not null;
explain select * from tb_seller where address is null;

但是在上述一样的情况下：如果is null 的全局扫描更快，也既为空数据多的时候，会进行全局扫描，会放弃索引的方式

11. in 走索引， not in 索引失效。

 explain select * from tb_seller where name not in ('阿里巴巴','小米科技');
 explain select * from tb_seller where name in ('阿里巴巴','小米科技');

12. 单列索引和复合索引

尽量使用复合索引，而少使用单列索引 。

create index idx_name on tb_seller(name);
explain select * from tb_seller where name = "阿里巴巴";

首先为name创建单列索引，然后再进行分析sql，发现两者索引都有可能会使用到，但是最后还是选择了最优的复合索引。

三、查看索引使用情况

show status like 'Handler_read%';	

show global status like 'Handler_read%';	

Handler_read_first：索引中第一条被读的次数。如果较高，表示服务器正执行大量全索引扫描（这个值越低越好）。

Handler_read_key：如果索引正在工作，这个值代表一个行被索引值读的次数，如果值越低，表示索引得到的性能改善不高，因为索引不经常使用（这个值越高越好）。

Handler_read_next ：按照键顺序读下一行的请求数。如果你用范围约束或如果执行索引扫描来查询索引列，该值增加。

Handler_read_prev：按照键顺序读前一行的请求数。该读方法主要用于优化ORDER BY ... DESC。

Handler_read_rnd ：根据固定位置读一行的请求数。如果你正执行大量查询并需要对结果进行排序该值较高。你可能使用了大量需要MySQL扫描整个表的查询或你的连接没有正确使用键。这个值较高，意味着运行效率低，应该建立索引来补救。

Handler_read_rnd_next：在数据文件中读下一行的请求数。如果你正进行大量的表扫描，该值较高。通常说明你的表索引不正确或写入的查询没有利用索引。

四、总结

这些都是基本的索引相关的学习，索引的使用还是需要根据业务需要来进行设计，并不是所有查询都加上索引都是提升性能的。
谢谢大家阅读！！互相学习！
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