一、前言
在日常开发中,我们往往会给表加各种索引,来提高 MySQL 的检索效率。
但我们有时会遇到明明给字段加了索引,并没有走索引的Case。 进而导致 MySQL 产生慢查询。
严重场景下,甚至出现主从延迟、数据库拖垮的极端事故。
本文梳理出索引失效的几种常见场景给大家参考。
二、技术基础
Explain 命令使用
只要我们在 SQL
前加上 explain
,就可以分析出,当前环境下 MySQL
的“查询方式”以及“索引选择”。
首先大致看下每个字段的含义:
列名 | 含义 |
---|---|
id | 每个select操作的唯一标识 |
select_type | 查询的类型,我们可以根据该字段判断查询的性质,包括查询是简单/复杂查询类型 |
table | 查询访问表的别名 |
type | 关联的类型,mysql把查询过程都视为关联,不管是单表/多表。这个字段也是衡量查询性能的关键字段之一 |
possible_keys | 查询可能会使用哪些索引,这列是基于查询访问的列来判断的 |
key | mysql最终决定使用哪个索引(这个索引不一定出现在possible_keys中) |
key_len | mysql在索引里使用的字节数,我们可以根据它推断具体使用了索引中的哪些字段 |
ref | 查找所用的列/常量 |
rows | mysql估算的预计扫描行数,这个数字和实际扫描的行数可能相差甚远,包括limit语句对于这个估算值也是不起作用的 |
filtered | 表里符合条件的记录数的百分比的估计,我们可以用这个字段大致估计表关联时关联的记录数 |
extra | 包含一些额外信息,也是我们优化时需要重点关注的字段 |
Type(重点看)
type 列表示了 MySQL 关联的类型,它代表了mysql是如何在表里找数据的。
下面按性能从高到低的顺序介绍type类型: 以下四种类型,说明 “性能很好,一般无需优化” :
-
system
:表里就一条数据 -
const
:一般是针对主键/唯一键的等值查询,mysql可以把这类查询优化为一个常量表达式 -
eq_ref
:一般出现在多表join时,针对主键/唯一键的等值查询,mysql知道只需要返回一条记录 -
ref
:多表 join 时,针对索引字段的查询
以下几种类型,需要 “看具体情况,决定是否要优化” :
-
fulltext
:关联使用了全文索引 -
ref_or_null
:查询走了索引,但是除此之外还要判断字段是不是null,如果出现这种类型,可以考虑这个字段是否有为空的必要 -
index_merge
:使用了索引合并优化,如果高频出现,可以考虑是不是索引设计有问题。 -
unique_subquery
:in 子句中的子查询,如果只访问主键/唯一键可能会出现这种 type,并不常见 -
index_subquery
:同样是 in 里的子查询,访问了索引列,并不常见 -
range
:对索引字段的范围扫描,一般出现在带有比较的查询语句中,一些in和or的查询也会导致这种类型的扫描
以下两种类型,需要 “优化 & 避免出现” :
-
index
:按索引进行全表扫描,如果查询不是覆盖索引的,可能会产生很大量的随机IO -
all
:全表扫描
三、准备工作
- 建一张
user
表
CREATE TABLE `user` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户uuid',
`user_name` varchar(64) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',
`email` varchar(64) DEFAULT '' COMMENT '邮箱',
`age` tinyint(4) DEFAULT '1' COMMENT '年龄',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建日期',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新日期',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`),
KEY `idx_username_email_age` (`user_name`,`email`,`age`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表';
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- 初始化一些数据
-- 创建存储过程
delimiter $
CREATE PROCEDURE insert_user(IN limit_num int)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 10;
DECLARE user_id bigint(20) ;
DECLARE username varchar(64) ;
DECLARE email varchar(64) ;
DECLARE age TINYINT(4) DEFAULT 1;
WHILE i < limit_num DO
SET user_id = FLOOR(RAND() * 100000000);
SET username = CONCAT("647-",i);
SET email = CONCAT(username,"@163.com");
SET age = FLOOR(RAND() * 100);
INSERT INTO `user` VALUES (NULL, user_id, username, email, age, NOW(), NOW());
SET i = i + 1;
END WHILE;
END $
-- 调用存储过程
call insert_user(100);
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四、几种常见的索引失效场景
1. 联合索引不满足最左匹配原则
- 错误示例:
explain select * from user where age = 20 and email = "647@163.com";
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- 分析结果:
- 优化思路:
根据业务场景,合理的建立相应的联合索引。
2. 范围查询,数量级过大,默认走全表扫描
一般来说,MySQL 判断数量级返回超过全数的 10% ~ 30%
(或者达到某个阈值),默认会走全表扫描。
- 错误示例:
explain select * from user where user_id > 10;
复制代码
- 分析结果:
-
产生原因:MySQL 优化器判断走索引&回表带来的消耗,比走全表还要多。因此,会走全表扫描。
-
优化思路:
根据业务场景,预估返回数量级。如果数量级过大,可以分批拉取。
反之,可以加limit
或者force index
走索引。
3. 索引列参与运算
- 错误示例:
explain select * from user where id + 1 = 2;
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- 分析结果:
- 优化思路:
不要用数据库做运算,不浪费宝贵的数据库资源。
4. 索引列使用了函数
- 错误示例:
explain select * from user where SUBSTR(user_id,1,3) = '100';
复制代码
- 分析结果:
- 优化思路:
不要用数据库做函数运算,不浪费宝贵的数据库资源。
5. 错误的 like 使用
- 错误示例:
explain select * from user where user_name like '%00%';
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- 分析结果:
- 优化思路:
严禁使用左%匹配,要用只能用右%匹配。
如果实在有业务场景,可以使用ES
做。
6. 隐式类型转换
- 错误示例:
explain select * from user where user_name = 647;
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- 分析结果:
user_name
是 varchar
类型,传入 INT
比较,会产生 INT -> varchar
的隐式类型转换导致索引失效。
- 特殊 Case:
explain select * from user where user_id = "647";
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- 分析结果:
user_id
是 bigint
类型,如果传入字符串比较。虽然产生隐式转换,但不会导致索引失效。
- 优化思路:
注意字段类型,避免隐式转换。
7. OR 使用不当
- 错误示例:
explain select * from user where user_name = "647" or email = "647@163.com";
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- 分析结果:
- 优化思路:
确保
or
的两边都要有索引。
8. 两个索引列做比较
- 错误示例:
explain select * from user where user_id > id;
复制代码
- 分析结果:
- 优化思路:
不要对两个列做比较。
9. 非主键列,加上 not,索引失效
in
会走索引,not in
不会走索引 exists
会走索引,not exists
不会走索引 is null
会走索引,is not null
不会走索引
- 错误示例:
explain select * from user where user_id not in (647)
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- 分析结果:
- 优化思路:
不要用 not。
10. 非主键列,order by 可能导致索引失效
具体是否失效,和使用的 MySQL 版本也有一定关系。 具体需要根据 explain 分析。
如果 MySQL 版本支持,需要注意满足“最左原则”。
- 错误示例:
explain select * from user order by user_id;
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- 分析结果:
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-451730.html
- 优化思路:
非主键列,尽量不要用 order by。实在要用,需要先用 explain 分析是否可以走索引。
如果条件允许,可以用 ES 代替。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-451730.html
到了这里,关于MySQL 如何优化慢查询?的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!