MySQL数据库索引失效的常见情况

01 索引失效负面后果

• 在MySQL数据库中，当索引失效时，可能会导致以下后果：

• 全表扫描：如果索引失效，MySQL 可能会选择执行全表扫描来检索数据，这将导致性能下降，特别是对于大型数据表而言。

• 低效的查询计划：索引失效可能导致 MySQL 优化器选择不合适的查询计划，无法充分利用索引，从而增加查询的执行时间和资源消耗。

• 大量的磁盘I/O：由于全表扫描会导致大量的磁盘I/O操作，可能会影响系统的整体性能，并增加系统负担。

• 内存消耗过高：全表扫描需要更多的内存用于存储查询结果集，如果数据量较大，可能导致内存消耗过高，甚至引起内存溢出问题。

• 锁竞争：全表扫描可能导致更多的行级锁或表级锁的竞争，影响系统的并发性能，导致其他查询被阻塞。

• 查询延迟：由于索引失效导致查询性能下降，用户可能面临更长的查询响应时间，降低了系统的实时性。

• 系统负载增加：全表扫描和低效的查询计划会增加系统的负载，可能导致系统响应变慢甚至崩溃

02 索引失效的原因

• 索引失效通常是由于数据库查询优化器无法有效地使用索引来加速查询操作，造成查询性能下降的情况。

03 常见的索引失效的原因

• 查询条件不匹配索引：
  • 当查询条件中未使用索引列，或者使用了索引列但不是最左前缀时，索引将无法被利用，导致索引失效。
• 对索引列进行运算或函数操作
  • ：如果在查询条件中对索引列进行了运算、函数操作或类型转换，会导致索引失效，因为无法直接匹配索引列的值。
• 使用通配符搜索：
  • 在查询条件中使用通配符搜索（如以 % 开头的LIKE语句），会导致索引失效，因为通配符在索引列前会导致无法命中索引。
• OR条件：
  • 当查询条件中包含 OR 运算符连接多个条件时，如果其中有一个条件无法使用索引，整个查询都无法利用索引，导致索引失效。
• 数据类型不匹配：如果查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不匹配，比如字符串和数字的比较，将导致索引失效。
• NULL值处理：
  • 使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 进行查询时，索引可能会失效，因为对 NULL 值的处理可能使索引无法被利用。
• 统计信息不准确：
  • 如果表的统计信息不准确或过时，优化器可能会做出错误的决策，选择不合适的执行计划，导致索引失效。
• 大数据量情况下索引失效：
  • 在数据量非常大的表中，即使有索引，也可能由于数据分布不均匀等原因导致索引失效，无法提高查询性能。

04 深入理解上述索引失效的原因

1.查询条件不匹配索引：

• 假设有一个包含以下字段的表 users：

  • id (主键)

  • name

  • age

  • city

• 如果我们在该表上创建了一个复合索引 (name, age)，表示对 name 和 age 这两列创建了一个联合索引。

• 现在，如果我们执行以下查询：

SELECT * FROM users WHERE age = 30;

• 由于查询条件中只涉及 age 列，而索引是在 (name, age) 上建立的，这个查询将无法有效利用索引。因为索引是按照 (name, age) 的顺序存储数据的，而查询条件中并未使用索引的最左前缀 name，导致索引失效。

• 为了让该查询能够有效利用索引，应该尽量让查询条件涉及索引的最左前缀，例如：

SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice' AND age = 30;

• 这样查询条件中就涉及到了索引的最左前缀 name，索引可以被有效利用，提高查询性能。

2.对索引列进行运算或函数操作：

• 假设有一个包含以下字段的表 products：

  • id (主键)

  • price

  • discount

• 现在我们在 price 列上创建了一个索引。

• 如果我们执行以下查询：

SELECT * FROM products WHERE price * (1 - discount) < 50;

• 在这个查询中，对 price 列进行了运算 (price * (1 - discount))，这将导致索引失效。因为索引只包含原始的 price 值，而查询条件中涉及了对 price 的计算，无法直接匹配索引列的值。

• 为了避免索引失效，应该尽量避免在查询条件中对索引列进行运算或函数操作。在这种情况下，可以考虑重构查询条件，将计算操作提前，例如：

SELECT * FROM products WHERE price < 50 / (1 - discount);

• 通过将计算操作提前，使得查询条件直接和索引列进行匹配，可以有效利用索引，提高查询性能。

3.使用通配符搜索：

• 假设有一个包含以下字段的表 products：

  • id (主键)

  • name

• 现在我们在 name 列上创建了一个索引。

• 如果我们执行以下查询：

SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%apple';

• 在这个查询中，使用了以 % 开头的通配符，即表示以 “apple” 结尾的所有产品。这种情况下，无法利用索引来加速查询，因为通配符 % 在索引列的开头，导致无法命中索引。

• 为了避免索引失效，应该尽量避免在查询条件中使用以 % 开头的通配符。如果需要进行类似的模糊搜索，可以考虑将通配符放在结尾，例如：

SELECT * FROM products WHERE name LIKE 'apple%';

• 这样可以使得索引能够有效地匹配查询条件，提高查询性能。

4.OR条件:

• 假设有一个包含以下字段的表 products：

  • id (主键)

  • category

  • price

• 现在我们在 category 列和 price 列上分别创建了索引。

• 如果我们执行以下查询：

SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' OR price < 100;

• 在这个查询中，包含了一个 OR 条件，其中一个条件是针对 category 列的等值匹配，另一个条件是针对 price 列的范围查询。由于这两个条件无法同时利用各自的索引，整个查询无法利用索引，导致索引失效。

• 为了避免索引失效，可以考虑拆分查询条件并使用 UNION 操作符来合并结果，例如：

SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics'
UNION
SELECT * FROM products WHERE price < 100;

• 通过拆分查询条件，使得每个子查询可以单独利用索引，提高查询性能。

5.数据类型不匹配:

• 假设有一个包含以下字段的表 products：

  • id (主键)

  • product_name (字符串类型)

  • product_code (整数类型)

• 现在我们在 product_name 列和 product_code 列上分别创建了索引。

• 如果我们执行以下查询：

SELECT * FROM products WHERE product_code = '123';

• 在这个查询中，查询条件中的 product_code 是一个字符串，而索引列 product_code 是一个整数类型的列。由于数据类型不匹配，即使 product_code 存在索引，也无法被用来加速该查询，导致索引失效。

• 为了避免索引失效，应该确保查询条件中的数据类型与索引列的数据类型相匹配。在这种情况下，可以将查询条件中的字符串转换为整数，例如：

SELECT * FROM products WHERE product_code = 123;

• 通过确保数据类型匹配，可以有效利用索引来提高查询性能。

6.NULL值处理:

• 假设有一个包含以下字段的表 customers：

  • id (主键)
  • name (字符串类型)
  • email (字符串类型，允许存储NULL值)

• 现在我们在 name 列和 email 列上分别创建了索引。

• 如果我们执行以下查询：

SELECT * FROM customers WHERE email IS NULL;

• 在这个查询中，我们要查找所有 email 列为 NULL 的记录。由于 NULL 值的特殊性，对 NULL 值的处理可能导致索引失效，使得查询无法利用索引加速。

• 为了避免索引失效，可以考虑对 NULL 值进行特殊处理，例如使用 COALESCE 函数将 NULL 值替换为一个特定的值，然后再进行查询，如下所示：

sqlCopy CodeSELECT * FROM customers WHERE COALESCE(email, '') = '';

• 通过将 NULL 值转换为一个非 NULL 的值，可以确保索引能够被有效利用，提高查询性能。

7.统计信息不准确:

• 假设有一个包含以下字段的表 orders：

  • id (主键)
  • customer_id (顾客ID，外键)
  • order_date (订单日期)

• 现在假设我们在 customer_id 列和 order_date 列上分别创建了索引。

• 如果我们执行以下查询：

  sqlCopy CodeSELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;
  

• 在这个查询中，优化器会尝试根据统计信息来确定使用哪个索引，以获取最佳的执行计划。如果统计信息不准确或过时，优化器可能会做出错误的决策，选择了不合适的执行计划，导致索引失效。

• 为了避免索引失效的情况，我们可以采取以下步骤进行更新：

  • 更新统计信息：定期使用数据库系统提供的统计信息更新功能，例如在 PostgreSQL 中使用 ANALYZE 命令，以确保系统中的统计信息是最新的、准确的。通过更新统计信息，优化器可以更好地估计数据分布和行数，从而选择更合适的执行计划。
  • 强制使用索引：在查询中可以使用提示或者强制指令，让优化器选择使用正确的索引。例如，在 PostgreSQL 中，可以使用 SET enable_seqscan TO off; 来禁用顺序扫描，强制使用索引。
  • 优化查询语句：确保编写的查询语句简洁明了，避免不必要的复杂性。可以通过优化查询语句的写法，让优化器更容易选择正确的执行计划。

-- 更新统计信息
ANALYZE orders;-- 强制使用索引
SET enable_seqscan TO off;-- 优化查询语句
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

• 通过这些优化措施，可以提高查询性能并避免索引失效的问题，使数据库系统更有效地处理查询请求。

8.大数据量情况下索引失效：

• 当数据量非常大时，即使存在索引，也可能出现由于数据分布不均匀等原因导致索引失效的情况。这种情况下，索引的选择性可能会降低，导致数据库优化器难以有效利用索引来加速查询。以下是一个简单的例子：

• 假设有一个包含用户信息的表 users，其中有一个 gender 列表示用户的性别，现在我们在 gender 列上创建了一个索引。然而，在这个表中，男性用户和女性用户的数量相差非常悬殊，比如有99%的用户是男性，只有1%的用户是女性。

• 如果我们执行以下查询：

  sqlCopy CodeSELECT * FROM users WHERE gender = 'Female';
  

• 由于数据中绝大多数用户都是男性，数据库优化器可能认为使用索引并不高效，因为大部分数据都需要被检索，从而选择全表扫描而不是使用索引。这样就导致了索引在这种情况下的失效，无法提高查询性能。

• 在这种情况下，可以考虑以下解决方案：

  • 重建索引：重新构建索引，可能采用不同的索引类型或调整索引列的顺序，以提高索引的选择性。
  • 优化查询：优化查询语句，避免不必要的条件或者限制，以减少不必要的数据访问。
  • 分区表：对表进行分区，根据实际情况将数据拆分到不同的分区中，可以提高查询效率。
  • 使用复合索引：考虑创建复合索引，覆盖更多的查询条件，以提高索引的利用率。

-- 创建复合索引
CREATE INDEX idx_gender_id ON users(gender, user_id);-- 优化查询语句
SELECT * FROM users WHERE gender = 'Female';

通过以上措施，可以在大数据量情况下更好地应对索引失效的问题，提高查询性能和系统效率。