mysql or走索引加索引及慢查询的作用

前言

一概述

二实验表结构声明

三 Mysql不走索引归类以及详细解析

1. 查询条件在索引列上使用函数操作,或者运算的情况

2. 查询条件字符串和数字之间的隐式转换

3. 特殊修饰符 %%, Or 将不走索引

4. 索引优化器选择最优的索引

四总结以及实际应用

前言

小白白跑去鹅厂面试，面试官提出了一个很实际的问题： mysql增加索引，那些情况会失效呢？谈一下实际工作中遇到的情况。我们的小白白又抛出了白氏秘籍：用不用索引，找DBA小姐姐！啊？这是你面试哈，还是DBA小姐姐面试呀。

一概述

日常处理mysql问题中，往往通过增加索引来提高查询速度，但在有些情况下，执行过程中并没有按照我们的预期结果执行，也就是说，即使字段加了索引，但现实也没有使用到，到底是什么地方出了差错，以下我们将一探究竟。

二实验表结构声明

我们将对以下表结构进行实际案例分析：

CREATETABLE 三 Mysql不走索引归类以及详细解析

根据实验表做具体case分析，归纳为以下几点:

1. 查询条件在索引列上使用函数操作,或者运算的情况

例如以下case是不走索引的：

explain select * from student where abs(age) =18;
explain select * from student where age + 1=18;

2. 查询条件字符串和数字之间的隐式转换

例如：name与age分别做字符串/数字（88）的隐式转换；

以下case走索引情况：

explain select * from student where name ='88'; 
explain select * from student where age='88'; 
explain select * from student where age =88;

以下case不走索引情况：

explain select * from student where name=88; 3. 特殊修饰符 %%, Or 将不走索引

explain select * from student where name like'%name%' ;
explain select * from student where name ='name' or age = 18;

4. 索引优化器选择最优的索引

这一点最重要，索引到底用不用，不是列加了索引就一定会用，而是根据索引优化器来决定。

索引优化器的存在，就是找到一个索引扫描行数最少的方案去执行语句。那么扫描行数怎么来判断的？是逐行统计数据表的数据吗？其实并不是，而是根据统计信息来估算的值。这个统计信息就是我们常说的索引的“区分度”。

显然，一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。我们把一个索引上不同的值的个数，称之为“索引基数”。也就是说，基数越大，索引的区分度就越好，执行查询的行数就越少。如何查看索引基数呢？使用 show index from 表名，cardinality字段显示的就是索引的基数。

扩展：MySQL 是怎样得到索引基数的呢？不感兴趣的小伙伴可以飘过啦。

索引基数 = 采样统计*页数。采样统计就是避免把整张表取出来一行行统计做精准计算，以免消耗系统性能。在采样统计时，InnoDB默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。统计信息不是固定不变的，他会随着数据表的变化而变化。当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

索引优化器实例一：

经常听人说，执行<>语句时，不走索引，今天我们将看一看实际执行情况，还是那句话，到底走不走，我们说了不算，还是索引优化器说了算：看截图，就会发现 <> 其实是走了索引。

为什么会出现这样的情景呢？因为 student表中10W多条数据的值全都是'name'，索引基数太小，所以在执行<>'1name'查询时，实际上要查询条数为10多W条，如果走了name字段索引，其实和全表查询没什么区别，况且，执行name字段索引，最终还是要转换为主键索引（二级索引查询都会转换为主键查询），所以索引优化器的优化结果是不走name索引。然而在执行<>'name'查询时，优化器优化结果是走name索引，因为，<>'name'的查询行数很小，大部分条数name字段的值都是'name'。

索引优化器实例二：

同理，前缀like匹配是走索引，但是，以下却展示了不一样的结果：