mysql中索引失效的原因

目录

索引概述

索引的作用和重要性

索引的基本概念

图文结合总结

MySQL索引存储结构

InnoDB和MyISAM存储引擎的索引实现差异

B+树作为索引结构的原因分析

主键索引与二级索引的区别

图文结合总结

索引失效的常见情况

3.1 索引使用不当

3.2 模糊匹配与索引失效

​编辑3.3 函数和表达式对索引的影响

3.4 类型转换与索引失效

3.5 联合索引与最左匹配原则

​编辑3.6 WHERE子句中的OR条件

索引下推（Index Condition Pushdown, ICP）

MySQL 5.6之后引入的索引下推功能

索引下推的原理

性能提升

图文结合总结

性能优化建议

根据索引失效的原因提出优化策略

结论

文章总结和索引使用的最佳实践

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索引概述

索引的作用和重要性

索引是数据库中用来提高数据检索效率的数据结构。在数据库中，索引的作用类似于书籍的目录，它可以帮助数据库管理系统（DBMS）快速定位到数据存储的位置，而不必扫描整个数据表。使用索引可以显著减少查询数据所需的时间，特别是在处理大型数据集时。

索引的基本概念

索引通常是基于数据库表中的一列或多列创建的。它可以是单列索引，也可以是多列索引（联合索引）。索引的类型包括但不限于：

• B+树索引：最常用的索引类型，适用于全键值查找、键值范围查找和键值的排序操作。

• 哈希索引：适用于等值查询，但不能用于范围查询。

• 全文索引：用于对文本数据进行全文搜索。

图文结合总结

以下是使用Mermaid对B+树索引结构的图示：

在这个图中，A 代表B+树的根节点，它包含了子节点的键值范围和指向子节点的指针。B 和 C 是根节点的子节点，进一步细分键值范围。D 和 E 是叶子节点，它们直接包含了数据记录。F 和 G 表示数据记录中更细粒度的数据，例如具体的数据行。

B+树索引之所以高效，是因为它提供了一种平衡搜索树的结构，可以快速地进行查找、插入和删除操作。所有的数据记录都存储在叶子节点中，并且叶子节点之间通过指针相互连接，形成了一个有序的数据链表，这使得范围查询和排序操作更加高效。

索引的重要性在于它们可以显著提高查询性能，尤其是在数据量较大的情况下。然而，索引也会带来一些开销，如维护索引的存储空间和更新索引的时间成本。因此，合理地设计和使用索引对于数据库性能至关重要。

MySQL索引存储结构

InnoDB和MyISAM存储引擎的索引实现差异

InnoDB和MyISAM是MySQL中的两种不同的存储引擎，它们在索引的实现上有一些关键的差异：

• InnoDB 使用B+树作为索引结构，其特点是叶子节点直接存储了实际的数据记录。这意味着在InnoDB中，主键索引的叶子节点包含了数据行本身。

• MyISAM 同样使用B+树作为索引结构，但是它的叶子节点存储的是数据记录的物理地址。MyISAM支持多种索引类型，如B+树索引、R树索引、Full-text索引。

B+树作为索引结构的原因分析

B+树被广泛用作索引结构，主要是因为它具有以下优点：

1. 平衡性：B+树保持数据的平衡，确保所有的叶子节点都在同一层，这有助于减少查询时的磁盘I/O操作。

2. 高效的范围查询：B+树的叶子节点通过指针连接，形成了有序的链表，非常适合进行范围查询。

3. 高扇出性：B+树的每个节点可以有多个子节点，这减少了树的高度，提高了查询效率。

主键索引与二级索引的区别

在InnoDB中：

• 主键索引（聚簇索引）：是表中的第一索引，如果没有显式创建主键索引，InnoDB会为表生成一个隐藏的聚集索引。主键索引的叶子节点包含了完整的数据记录。

• 二级索引（非聚簇索引）：除了主键索引之外，其他索引都是二级索引。二级索引的叶子节点不直接包含数据记录，而是包含了主键值，然后通过主键值去主键索引查找对应的数据记录。

图文结合总结

以下是使用Mermaid对InnoDB和MyISAM索引结构差异的图示：

在这个图中，A 代表InnoDB的主键索引，它直接在叶子节点B存储了数据记录。而C 代表MyISAM的主键索引，它在叶子节点D存储的是数据记录的物理地址，然后通过这个地址去访问实际的数据记录F。

以下是B+树索引结构的图示，展示了主键索引和二级索引的区别：

在这个图中，A 是B+树的根节点，B 是主键索引节点，它进一步指向C，即二级索引节点。C 指向D，表示二级索引的叶子节点，它包含了指向实际数据记录D的引用。而E 是主键索引的叶子节点，它直接包含了实际的数据记录F。

索引失效的常见情况

3.1 索引使用不当

索引使用不当可能发生在创建或维护索引的过程中。例如，对低基数（cardinality）的列（即值重复度较高的列）创建索引可能不会带来性能上的提升，反而可能因为索引本身的维护成本而降低性能。

3.2 模糊匹配与索引失效

模糊匹配，尤其是使用LIKE '%value%'的形式，会导致索引失效，因为索引无法用于范围之外的匹配。

图示： 左模糊匹配和右模糊匹配的对比：

3.3 函数和表达式对索引的影响

对索引列使用函数或进行表达式计算，如LOWER(column)或column + 1，会使得索引失效，因为索引是基于列的原始值构建的。

3.4 类型转换与索引失效

隐式类型转换，如将字符串类型的列与数字进行比较，会导致索引失效，因为索引是基于列的原始数据类型构建的。

3.5 联合索引与最左匹配原则

联合索引要求按照从左到右的顺序使用，如果查询条件不满足最左匹配原则，索引将失效。

图示： 联合索引的最左匹配原则：

3.6 WHERE子句中的OR条件

在WHERE子句中使用OR连接的条件，如果OR之前或之后的列不是索引列，索引可能会失效。

在这些情况下，数据库无法有效利用索引来加速查询，可能会回退到全表扫描，这在数据量大的情况下会导致性能显著下降。了解这些索引失效的情况有助于我们更好地设计和优化数据库查询。

索引下推（Index Condition Pushdown, ICP）

MySQL 5.6之后引入的索引下推功能

索引下推是MySQL 5.6及以后版本中引入的一项优化特性，它允许存储引擎在索引扫描过程中应用部分WHERE子句条件，从而减少需要回表到主存储引擎层检索的数据量。

索引下推的原理

索引下推的工作原理是在存储引擎层面直接对索引进行过滤，而不是在查询执行的最后阶段。这样，只有满足条件的索引记录才会被检索并返回给MySQL Server层。这个特性特别适用于联合索引，因为它可以在索引的不同级别上应用过滤条件。

性能提升

通过索引下推，数据库可以减少不必要的数据访问，从而降低I/O操作，提高查询效率。这在处理大型数据集时尤其有用，因为它可以显著减少需要从磁盘读取的数据量。

图文结合总结

以下是使用Mermaid对索引下推工作原理的图示：

在这个图中，A 代表MySQL Server层，它发送查询到存储引擎层B。存储引擎层在索引扫描C阶段就应用了索引条件，直接进行数据过滤，然后只将满足条件的结果D返回，这样可以减少不必要的数据回传E，最终提高查询性能F。

索引下推的优势在于它减少了从存储引擎到Server层的数据传输量，减轻了Server层的负担，并且由于过滤操作在存储引擎层完成，可以更快地返回查询结果，从而提升了整体的查询性能。

性能优化建议

根据索引失效的原因提出优化策略

1. 避免使用低选择性索引：选择性低的索引（即列中重复值较多的索引）可能不会提高查询性能，应谨慎考虑是否为这类列创建索引。

2. 合理使用模糊匹配：尽量避免使用前缀模糊查询（如LIKE '%value'），如果需要使用模糊查询，考虑使用全文索引。

3. 避免在索引列上使用函数和表达式：确保查询条件不包含对索引列的函数操作或表达式计算，因为这样会导致索引失效。

4. 注意类型转换问题：确保查询中的数据类型与索引列的数据类型一致，避免隐式类型转换，这可能会使索引失效。

5. 合理设计联合索引：创建联合索引时，遵循最左前缀原则，并根据列的访问频率和查询模式确定索引中列的顺序。

6. 优化WHERE子句：在WHERE子句中，确保使用OR连接的条件中所有相关的列都是索引列，以避免索引失效。

7. 利用索引下推：在MySQL 5.6及以上版本，利用索引下推功能减少数据访问量，提高查询效率。

8. 定期维护索引：随着数据的增删改，索引可能会变得碎片化，定期优化索引可以保持其性能。

9. 监控和分析查询性能：使用EXPLAIN等工具监控查询计划，分析是否有效利用了索引，并根据需要进行调整。

结论

文章总结和索引使用的最佳实践

• 索引是提高数据库查询性能的关键，但它们需要合理设计和维护。

• 索引失效是常见的性能瓶颈，了解其原因并采取相应的优化策略至关重要。

• B+树索引结构 是大多数数据库系统的首选，因为它在多种查询操作上表现出色。

• 索引下推 是MySQL中的一个强大特性，可以显著提高查询性能，特别是在处理复杂查询和大型数据集时。

• 最佳实践 包括：

  • 选择性地为列创建索引，避免过度索引。

  • 遵循最左前缀原则，合理设计联合索引。

  • 避免在索引列上进行函数操作和表达式计算。

  • 注意数据类型一致性，避免隐式类型转换。

  • 利用MySQL的EXPLAIN和其他工具监控和优化查询性能。

  • 定期对索引进行维护，以保持其性能。

通过遵循这些最佳实践，可以确保数据库索引在提高查询效率方面发挥最大作用，同时避免因索引使用不当而导致的性能问题。