1 問題描述
本文對建立好的復合索引進行排序,并取記錄中非索引字段,發現索引不生效,例如,有如下表,DDL語句為:
CREATE TABLE `employees` (
`emp_no` int(11) NOT NULL,
`birth_date` date NOT NULL,
`first_name` varchar(14) NOT NULL,
`last_name` varchar(16) NOT NULL,
`gender` enum('M','F') NOT NULL,
`hire_date` date NOT NULL,
`age` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`emp_no`),
KEY `unique_birth_name` (`first_name`,`last_name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
復合索引為unique_birth_name (first_name,last_name)
。使用以下語句:
EXPLAIN SELECT
gender
FROM
employees
ORDER BY
first_name,
last_name

根據上圖:type:all 及 Extra:Using filesort 可得,索引沒有生效。
繼續進行試驗,對查詢語句進一步改寫,加上一個范圍查找:
EXPLAIN SELECT
gender
FROM
employees
WHERE first_name > 'Leah'
ORDER BY
first_name,
last_name
執行計劃顯示如下圖:
這里發現結果和第一次sql分析無異。繼續試驗。
改寫sql語句:
EXPLAIN SELECT
gender
FROM
employees
WHERE first_name > 'Tzvetan'
ORDER BY
first_name,
last_name
此時,令人驚訝的是,索引生效了。
2 問題分析
此時,我們做一個大膽的猜測:
第一次進行sql分析時,因為第一次order by 后,得到的還是全表數據,如果根據復合索引中攜帶的主鍵查找每一個gender進行拼接,自然很費資源和時間,mysql不會做如此蠢的事。不如直接進行全表掃描,把掃描到的每條數據和order by得到的臨時數據進行拼接,從而得到需要的數據。
為了驗證上述想法的正確性,我們對三次sql進行分析。
第一次sql根據復合索引得到的數據量為:300024,為全表數據
SELECT
COUNT(first_name)
FROM
employees
ORDER BY
first_name,
last_name

第二次改寫的sql根據復合索引得到的數據量為:159149 , 為全表數據量的1/2。
SELECT
COUNT(first_name)
FROM
employees
WHERE first_name > 'Leah'
ORDER BY
first_name,
last_name
第三次改寫的sql根據復合索引得到的數據量為:36731, 為全表數據量的1/10。
SELECT
COUNT(first_name)
FROM
employees
WHERE first_name > 'Tzvetan'
ORDER BY
first_name,
last_name

通過對比發現,第二次改寫的sql根據復合索引得到的數據量是全表數據量的1/2。此時還沒有達到mysql使用索引進行二次查找的量級。第三次改寫的sql根據復合索引得到的數據量是全表數據量的1/10,達到了mysql使用索引進行二次查找的量級,于是從執行計劃上可以看到,第三次改寫sql是走了索引的。
3 總結
mysql 是否根據首次索引條件查詢出的主鍵進行二次查找,也是要看查詢出來的數據量級,如果數據量接近全表數據量的話,就會進行全表掃描,否則根據第一次查詢出來的主鍵進行二次查詢。
到此這篇關于MySql范圍查找時索引不生效問題原因分析的文章就介紹到這了,更多相關MySql范圍查找索引不生效內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
您可能感興趣的文章:- MySQL用B+樹作為索引結構有什么好處
- 為什么MySQL數據庫索引選擇使用B+樹?
- MySQL 全文索引的原理與缺陷
- Mysql 5.6 "隱式轉換"導致的索引失效和數據不準確的問題
- MySQL索引失效的幾種情況詳析
- MySQL8.0中的降序索引
- MySQL 8.0 之索引跳躍掃描(Index Skip Scan)
- mysql性能優化之索引優化
- mysql 使用B+樹索引有哪些優勢