MySQL的索引失效的原因有那些

1. 數據類型不匹配

詳細說明：MySQL在比較不同數據類型的值時，可能會嘗試進行隱式轉換。如果這種轉換導致了復雜度增加或無法直接利用索引，則會導致索引失效。

實例與解決方案：

-- 錯誤示例：數據類型不匹配
select * from users where id = '123'; -- id 是 int 類型，'123' 是字符串-- 正確示例：確保數據類型一致
select * from users where id = 123; -- 使用正確的數據類型-- 如果必須使用字符串輸入，可以顯式轉換
select * from users where cast(id as char) = '123';

解決方案：確保查詢條件中的值與列的數據類型相匹配。如果必須使用不同類型的值，請顯式地進行類型轉換。在應用層面上，確保傳入數據庫的參數類型正確。

2. 隱式轉換

詳細說明：隱式轉換是指 mysql 自動將一個數據類型轉換為另一個數據類型。這種轉換可能改變原始的查詢模式，導致索引失效。

實例與解決方案：

-- 錯誤示例：隱式轉換
select * from users where age = 25 + 0.0; -- 強制浮點數運算-- 正確示例：避免不必要的數學運算
select * from users where age = 25; -- 直接使用整數

解決方案：盡量保持查詢條件簡單明了，避免不必要的數學運算或其他可能導致隱式轉換的操作。編寫SQL語句時，確保數據類型一致性。

3. 函數或表達式

詳細說明：對索引列應用函數或復雜的表達式會阻止 mysql 使用該索引，因為它需要計算每一行的結果，從而失去了索引的優勢。mysql 8.0 引入了表達式索引（也稱為函數索引），可以在某些情況下幫助緩解這個問題。

實例與解決方案：

-- 錯誤示例：索引列上使用函數
select * from articles where length(title) > 10;-- 改進方法（取決于需求）
select * from articles where title like '___________%'; -- 假設標題至少有11個字符-- 或者創建表達式索引（mysql 8.0+）
create index idx_title_length on articles ((length(title)));
select * from articles where length(title) > 10;

解決方案：盡可能避免在索引列上使用函數。如果必須這樣做，請考慮創建表達式索引或重新設計查詢邏輯。對于較老版本的MySQL，重構查詢以避免使用函數可能是唯一的選擇。

4. 范圍查詢之后的列

詳細說明：在復合索引中，一旦出現了范圍條件，mysql 就不能再使用后續的索引部分，因為這些部分不再能夠有效地縮小搜索范圍。復合索引的設計應該考慮到查詢模式。

實例與解決方案：

create index idx_name on table (col1, col2);
select * from table where col1 = 'value1' and col2 > 'value2';-- 如果你經常需要基于 col2 的范圍查詢，可以考慮創建一個單獨的索引
create index idx_col2 on table (col2);

解決方案：對于頻繁使用的范圍查詢，應該單獨為涉及的列創建索引。同時，在設計復合索引時要考慮到查詢模式，盡量讓等值條件先于范圍條件出現。

5. like 查詢

詳細說明：like 模式以通配符開頭時，mysql 不能使用索引來加速查詢，因為它需要掃描所有可能的前綴。然而，如果通配符出現在模式的末尾，則索引仍然可以被使用。

實例與解決方案：

-- 不理想的查詢
select * from names where name like '%john%';-- 改進方法（根據實際情況）
-- 如果是尾部模糊匹配，可以使用索引
select * from names where name like 'john%';-- 或者使用全文索引（適用于大量文本搜索）
alter table names add fulltext(name);
select * from names where match(name) against('john');-- 對于前綴匹配，可以使用索引覆蓋
select * from names where name >= 'john' and name < 'johnz';

解決方案：盡量避免使用以通配符開頭的LIKE查詢。如果確實需要這樣的功能，可以考慮使用全文索引或者其他專門的搜索引擎。對于前綴匹配，可以通過范圍查詢實現索引的有效利用。

6. or 條件

詳細說明：使用 or 連接的不同列上的條件可能導致 mysql 無法有效利用索引，特別是當 or 條件跨越多個不同的列時。mysql 5.6 及以后版本支持索引合并策略，可以在某些情況下提高性能。

實例與解決方案：

-- 不理想的查詢
select * from users where first_name = 'john' or last_name = 'smith';-- 改進方法（根據實際情況）
-- 如果查詢頻率較高，可以考慮創建組合索引
create index idx_first_last_name on users (first_name, last_name);-- 或者重構查詢邏輯，如使用 union
select * from users where first_name = 'john'
union all
select * from users where last_name = 'smith';-- 利用索引合并（mysql 5.6+）
explain select * from users where first_name = 'john' or last_name = 'smith';

解決方案：評估是否可以通過創建組合索引或者重構查詢邏輯來提高性能。對于某些情況，UNION可能是更好的選擇。檢查EXPLAIN輸出，看看是否啟用了索引合并。

7. 全表掃描更高效

詳細說明：對于非常小的表或者返回大部分行的查詢，全表掃描可能比使用索引更快，因為索引訪問涉及到額外的 i/o 操作。mysql 優化器會權衡利弊，決定最合適的執行計劃。

實例與解決方案：

-- 對于小表，即使有索引也可能選擇全表掃描
select * from small_table;-- 對于大表，如果查詢返回大量行，優化器也會傾向于全表掃描
select * from large_table where some_condition;

解決方案：理解MySQL優化器的行為，不要盲目依賴索引。有時候，對于特定的小表或高覆蓋率查詢，全表掃描是最佳選擇。定期分析查詢性能，確保優化器做出正確的決策。

8. 索引選擇性低

詳細說明：選擇性低意味著索引列包含大量的重復值，使得索引的效果大打折扣。在這種情況下，mysql 可能會認為全表掃描更加高效。選擇性高的索引可以顯著提高查詢性能。

實例與解決方案：

-- 性別列的選擇性很低
select * from employees where gender = 'm';-- 改善方法（根據實際情況）
-- 盡量避免在低選擇性的列上創建獨立的索引，除非它們與其他高選擇性的列一起組成復合索引
create index idx_gender_salary on employees (gender, salary);

解決方案：避免在選擇性低的列上創建獨立的索引。可以考慮與其他高選擇性的列組合成復合索引。通過analyze table命令獲取統計信息，評估索引的選擇性。

9. 覆蓋索引不足

詳細說明：當查詢中所選的列不在索引中時，mysql 必須回表獲取完整行信息，這增加了額外的 i/o 成本，降低了索引的效率。覆蓋索引可以顯著減少讀取時間。

實例與解決方案：

-- 假設有一個覆蓋索引 idx_id_name 包含 id 和 name 列
select id, name, address from customers where id = 123;-- 改善方法
create index idx_id_name_address on customers (id, name, address);

解決方案：創建覆蓋索引，即包括查詢中所有需要的列。這樣可以在索引中直接獲取所需數據，而無需回表。注意，覆蓋索引雖然提高了讀取速度，但可能會影響寫入性能，因此需要平衡考慮。

10. 統計信息不準確

詳細說明：mysql 優化器依賴于表的統計信息來決定查詢計劃。如果這些統計數據過時或不準確，優化器可能會做出錯誤的決策。維護良好的統計信息對于優化查詢至關重要。

實例與解決方案：

-- 分析表以更新統計信息
analyze table your_table;-- 或者使用 optimize table 來重建表并更新統計信息
optimize table your_table;-- 在 mysql 8.0 及以上版本，還可以使用系統變量控制統計信息的收集
set persist optimizer_switch='histogram=on';

解決方案：定期運行analyze table或optimize table命令來保持統計信息的準確性。這對于大型表尤其重要。在MySQL 8.0及以上版本，可以啟用直方圖統計信息來更好地反映數據分布。

11. 鎖爭用

詳細說明：在高并發環境下，鎖機制的存在可能導致索引效率下降，即使有合適的索引也無濟于事。鎖定問題不僅影響索引效率，還可能導致其他并發問題，如死鎖。

實例與解決方案：

-- 在高負載系統中，頻繁更新某張表可能會導致讀取操作等待寫鎖釋放
-- 解決方案包括但不限于調整事務隔離級別、優化 sql 語句減少鎖定時間等。-- 降低事務隔離級別以減少鎖定
set session transaction isolation level read committed;-- 使用樂觀鎖策略，如添加版本號列
alter table your_table add column version int default 0;
update your_table set column1 = value1, version = version + 1 where id = specific_id and version = current_version;

解決方案：優化SQL語句以減少鎖定時間，考慮適當的事務隔離級別，評估是否可以使用樂觀鎖策略。對于高并發環境，考慮分庫分表、讀寫分離等架構優化措施。

使用 mysql 工具進行診斷和優化

explain：使用?explain?關鍵字查看查詢執行計劃，了解 mysql 是如何處理你的查詢的。
show index：顯示表的索引信息，幫助評估現有索引的有效性和適用性。
performance_schema：監控和診斷 mysql 性能問題，包括鎖定、線程狀態等。
slow query log：記錄慢查詢日志，找出那些執行時間過長的查詢。
information_schema：訪問有關數據庫元數據的信息，如表結構、索引等。

? ? ? ?通過上述詳細的討論，我們可以看到，mysql 索引失效的問題往往可以通過合理的查詢優化、索引設計和維護來解決。了解你的數據分布、查詢模式以及 mysql 優化器的工作原理是構建高效數據庫應用的關鍵。持續監控和優化數據庫性能，確保索引得到充分利用，是保證應用程序響應快速和穩定的重要步驟。