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MySQL索引失效十种场景与优化方案

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2023-05-14
目录 1 数据准备 1.1 新建数据表 1.2 新增100万条数据 2 基础知识 2.1 explain type 2.2 explain Extra 3 索引失效场景 3.1 查询类型错误 3.1.1 失效场景 3.1.2 解决方案 3.2 索引列参与运算 3.2.1 失效场景
目录
  • 1 数据准备
    • 1.1 新建数据表
    • 1.2 新增100万条数据
  • 2 基础知识
    • 2.1 explain type
    • 2.2 explain Extra
  • 3 索引失效场景
    • 3.1 查询类型错误
      • 3.1.1 失效场景
      • 3.1.2 解决方案
    • 3.2 索引列参与运算
      • 3.2.1 失效场景
      • 3.2.2 解决方案
    • 3.3 MySQL放弃使用索引
      • 3.3.1 失效场景
      • 3.3.2 解决方案一
      • 3.3.3 解决方案二
    • 3.4 错误使用通配符
      • 3.4.1 数据准备
      • 3.4.2 失效场景一
      • 3.4.3 失效场景二
      • 3.4.4 解决方案
    • 3.5 OR连接无索引字段
      • 3.5.1 失效场景
      • 3.5.2 解决方案
    • 3.6 未用到覆盖索引
      • 3.6.1 失效场景
      • 3.6.2 解决方案
    • 3.7 联合索引失效
      • 3.7.1 完整使用
      • 3.7.2 失效场景一:索引不完整
      • 3.7.3 失效场景二:索引中断
      • 3.7.4 失效场景三:非等值匹配
      • 3.7.5 失效场景四:最左索引缺失
  • 4 文章总结

    1 数据准备

    1.1 新建数据表

    CREATE TABLE `player` (
      `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
      `player_id` varchar(256) NOT NULL COMMENT '运动员编号',
      `player_name` varchar(256) NOT NULL COMMENT '运动员名称',
      `height` int(11) NOT NULL COMMENT '身高',
      `weight` int(11) NOT NULL COMMENT '体重',
      `type` varchar(256) DEFAULT '0' COMMENT '球员类型',
      `game_performance` text COMMENT '最近一场比赛表现',
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `idx_name_height_weight` (`player_name`,`height`,`weight`),
      KEY `idx_type` (`type`),
      KEY `idx_height` (`height`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8

    以上数据表声明三个索引:

    • 联合索引:idx_name_height_weight
    • 普通索引:idx_type
    • 普通索引:idx_height

    1.2 新增100万条数据

    @SpringBootTest(classes = TestApplication.class)
    @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
    public class PlayerServiceTest {
    
        @Resource
        private PlayerRepository playerRepository;
    
        @Test
        public void initBigData() {
            for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
                PlayerEntity entity = new PlayerEntity();
                entity.setPlayerId(UUID.randomUUID().toString());
                entity.setPlayerName("球员_" + System.currentTimeMillis());
                entity.setType("0");
                entity.setWeight(150);
                entity.setHeight(188);
                entity.setGamePerformance("{\"runDistance\":8900.0,\"passSuccess\":80.12,\"scoreNum\":3}");
                playerRepository.insert(entity);
            }
        }
    }

    2 基础知识

    2.1 explain type

    执行计划中访问类型是重要分析指标:

    2.2 explain Extra

    Extra表示执行计划扩展信息:

    3 索引失效场景

    本章节介绍索引失效十种场景:

    • 查询类型错误
    • 索引列参与运算
    • 错误使用通配符
    • 未用到覆盖索引
    • OR连接无索引字段
    • MySQL放弃使用索引
    • 联合索引失效
      • 索引不完整
      • 索引中断
      • 非等值匹配
      • 最左索引缺失

    3.1 查询类型错误

    3.1.1 失效场景

    explain select * from player where type = 0

    3.1.2 解决方案

    数据表定义type字段为varchar类型,查询必须使用相同类型:

    3.2 索引列参与运算

    3.2.1 失效场景

    explain select * from player where height + 1 > 189

    3.2.2 解决方案

    explain select * from player where height > 188

    3.3 MySQL放弃使用索引

    3.3.1 失效场景

    MySQL发现如果使用索引性能低于全表扫描则放弃使用索引。例如在表中100万条数据height字段值全部是188,所以执行如下语句时放弃使用索引:

    explain select * from player where height > 187

    3.3.2 解决方案一

    调整查询条件值:

    explain select * from player where height > 188

    3.3.3 解决方案二

    强制指定索引,这种方法不一定可以提升性能:

    3.4 错误使用通配符

    3.4.1 数据准备

    避免出现3.3章节失效问题此处修改一条数据:

    update player set player_name = '测试球员' where id = 1

    3.4.2 失效场景一

    explain select * from player where player_name like '%测试'

    3.4.3 失效场景二

    explain select * from player where player_name like '%测试%'

    3.4.4 解决方案

    explain select * from player where player_name like '测试%'

    3.5 OR连接无索引字段

    3.5.1 失效场景

    type有索引,weight无索引:

    explain select * from player where type = '0' or weight = 150

    3.5.2 解决方案

    weight新增索引,union拼装查询数据

    explain
    select * from player where type = '0' 
    union
    select * from player where weight = 150

    3.6 未用到覆盖索引

    3.6.1 失效场景

    Using index condition表示使用索引,但是需要回表查询

    explain select * from player where player_name like '测试%'

    3.6.2 解决方案

    覆盖索引含义是查询时索引列完全包含查询列,查询过程无须回表(需要在同一棵索引树)性能得到提升。Using Index; Using where表示使用覆盖索引并且用where过滤查询结果:

    explain select id,player_name,height,weight from player where player_name like '测试%'

    3.7 联合索引失效

    3.7.1 完整使用

    联合索引idx_name_height_weight完整使用key_len=778:

    explain select * from player where player_name = '球员_1682577684751' and height = 188 and weight = 150

    3.7.2 失效场景一:索引不完整

    weight不在查询条件,所以只用到idx_name_height,所以key_len= 774:

    explain select * from player where player_name = '球员_1682577684751' and height = 188

    3.7.3 失效场景二:索引中断

    height不在查询条件,所以只用到idx_name,所以key_len= 770:

    explain select * from player where player_name = '球员_1682577684751' and weight = 150

    3.7.4 失效场景三:非等值匹配

    height非等值匹配,所以只用到idx_name_height,所以key_length=774:

    explain select * from player where player_name='球员_1682577684751' and height > 188 and weight = 150

    3.7.5 失效场景四:最左索引缺失

    player_name最左索引不在查询条件,全表扫描

    explain select * from player where weight = 150

    4 文章总结

    本文第一进行测试数据准备,第二介绍执行计划相关知识,第三介绍索引失效10种场景:查询类型错误,索引列参与运算,错误使用通配符,未用到覆盖索引,OR连接无索引字段,MySQL放弃使用索引,联合索引中索引不完整,索引中断,非等值匹配,最左索引缺失。

    以上就是MySQL索引失效十种场景与优化方案的详细内容,更多关于MySQL索引失效的资料请关注自由互联其它相关文章!

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