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前言
本次MySQL—索引章节比较多，分为多篇进行发布，本章继续,链接—上一章
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6 索引使用
6.1 验证索引效率
在讲解索引的使用原则之前，先通过一个简单的案例，来验证一下索引，看看是否能够通过索引来提升数据查询性能。在演示的时候，我们还是使用之前准备的一张表
tb_sku ,
在这张表中准备了
1000w的记录。
这张表中
id
为主键，有主键索引，而其他字段是没有建立索引的。 我们先来查询其中的一条记录，看看里面的字段情况，执行如下
SQL
：
select * from tb_sku where id = 1\G;
可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快，因为主键id是有索引的。 那么接下来，我们再来根据 sn 字段进行查询，执行如下SQL：
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
我们可以看到根据sn字段进行查询，查询返回了一条数据，结果耗时 20.78sec，就是因为sn没有索引，而造成查询效率很低。
那么我们可以针对于sn字段，建立一个索引，建立了索引之后，我们再次根据sn进行查询，再来看一下查询耗时情况。
创建索引：
create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;
然后再次执行相同的
SQL
语句，再次查看
SQL
的耗时。
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
我们明显会看到，sn字段建立了索引之后，查询性能大大提升。建立索引前后，查询耗时都不是一个数量级的。
6.2 最左前缀法则
如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效
(
后面的字段索引失效
)
。
以
tb_user
表为例，我们先来查看一下之前
tb_user
表所创建的索引。
在
tb_user
表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：
profession
，
age
，
status
。
对于最左前缀法则指的是，查询时，最左变的列，也就是
profession
必须存在，否则索引全部失效。而且中间不能跳过某一列，否则该列后面的字段索引将失效。 接下来，我们来演示几组案例，看一下具体的执行计划：
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程';
以上的这三组测试中，我们发现只要联合索引最左边的字段
profession
存在，索引就会生效，只不
过索引的长度不同。 而且由以上三组测试，我们也可以推测出
profession
字段索引长度为
47
、
age
字段索引长度为
2
、
status
字段索引长度为
5
。
explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0'; 
explain select * from tb_user where status = '0';
而通过上面的这两组测试，我们也可以看到索引并未生效，原因是因为不满足最左前缀法则，联合索引左边的列
profession
不存在。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';
上述的
SQL
查询时，存在
profession
字段，最左边的列是存在的，索引满足最左前缀法则的基本条
件。但是查询时，跳过了
age这个列，所以后面的列索引是不会使用的，也就是索引部分生效，所以索 引的长度就是47
。
6.3 范围查询
联合索引中，出现范围查询
(>,<)
，范围查询右侧的列索引失效。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status
= '0';
当范围查询使用
>
或
<
时，走联合索引了，但是索引的长度为
49
，就说明范围查询右边的
status
字
段是没有走索引的。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and
status = '0';
当范围查询使用
>=
或
<=
时，走联合索引了，但是索引的长度为
54
，就说明所有的字段都是走索引的。
所以，在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于
>=
或
<=
这类的范围查询，而避免使用
>
或
<
。
6.4 索引失效情况
6.4.1 索引列运算
不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。
在
tb_user
表中，除了前面介绍的联合索引之外，还有一个索引，是
phone
字段的单列索引。
A. 当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
B. 当根据phone字段进行函数运算操作之后，索引失效。
explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';
6.4.2 字符串不加引号
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。
接下来，我们通过两组示例，来看看对于字符串类型的字段，加单引号与不加单引号的区别：
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= 0;
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;
经过上面两组示例，我们会明显的发现，如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。 \
6.4.3 模糊查询
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。
接下来，我们来看一下这三条
SQL
语句的执行效果，查看一下其执行计划：
由于下面查询语句中，都是根据
profession
字段查询，符合最左前缀法则，联合索引是可以生效的，我们主要看一下，模糊查询时，
%
加在关键字之前，和加在关键字之后的影响。
explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';
经过上述的测试，我们发现，在
like
模糊查询中，在关键字后面加
%
，索引可以生效。而如果在关键字前面加了
%
，索引将会失效。
6.4.4 or连接条件
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_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;
由于age没有索引，所以即使id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。
然后，我们可以对
age
字段建立索引。
create index idx_user_age on tb_user(age); 
建立了索引之后，我们再次执行上述的SQL语句，看看前后执行计划的变化。
最终，我们发现，当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。
6.4.5 数据分布影响
如果
MySQL
评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
select * from tb_user where phone >= '17799990005';
select * from tb_user where phone >= '17799990015';
经过测试我们发现，相同的
SQL
语句，只是传入的字段值不同，最终的执行计划也完全不一样，这是为
什么呢？
就是因为
MySQL
在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。
接下来，我们再来看看 is null 与 is not null 操作是否走索引。
执行如下两条语句 ：
explain select * from tb_user where profession is null;
explain select * from tb_user where profession is not null;
接下来，我们做一个操作将profession字段值全部更新为null。
然后，再次执行上述的两条
SQL
，查看
SQL
语句的执行计划。
最终我们看到，一模一样的
SQL
语句，先后执行了两次，结果查询计划是不一样的，为什么会出现这种现象，这是和数据库的数据分布有关系。查询时
MySQL
会评估，走索引快，还是全表扫描快，如果全表扫描更快，则放弃索引走全表扫描。 因此，
is null
、
is not null
是否走索引，得具体情况具体
分析，并不是固定的。
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