一、背景介绍

在现代数据库管理系统中，索引是提升查询性能的关键手段之一，许多开发人员和数据库管理员在实际操作中经常遇到索引失效的问题，这不仅导致查询速度变慢，还可能影响整个系统的性能和稳定性，本文将详细探讨MySQL索引失效的各种情况及其原因，并提供相应的解决方案。

二、文章内容

使用不等于和小于大于操作符

1.1 场景描述

在使用不等于（!=）、小于（<）或大于（>）等操作符时，MySQL无法有效利用索引。

SELECT * FROM users WHERE age != 30;

1.2 原因分析

这些操作符会导致数据库对每一行进行判断，而不能通过索引快速定位数据范围。

1.3 解决方案

- 尽量避免使用这些操作符。

- 改用范围查询或其他方式，如：

SELECT * FROM users WHERE age < 30 OR age > 30;

或者使用BETWEEN操作符：

SELECT * FROM users WHERE age NOT BETWEEN 30 AND 30;

使用OR连接多个条件

2.1 场景描述

当查询条件中使用OR连接多个条件且涉及不同列时，索引可能会失效。

SELECT * FROM users WHERE age = 30 OR gender = 'male';

2.2 原因分析

OR条件会导致查询优化器无法有效利用单个索引，因为不同列上的索引无法合并使用。

2.3 解决方案

- 使用UNION替代OR：

(SELECT * FROM users WHERE age = 30)
UNION
(SELECT * FROM users WHERE gender = 'male')

- 创建联合索引：

CREATE INDEX idx_users_age_gender ON users(age, gender);

对索引字段进行计算操作

3.1 场景描述

对索引字段进行计算操作会导致索引失效。

SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2024;

3.2 原因分析

计算操作使得查询优化器无法直接使用索引，因为需要对每一行进行计算后才能比较。

3.3 解决方案

- 改为直接存储处理后的数据：

ALTER TABLE orders ADD order_year INT;
UPDATE orders SET order_year = YEAR(order_date);
CREATE INDEX idx_orders_year ON orders(order_year);
SELECT * FROM orders WHERE order_year = 2024;

对索引字段进行类型转换

4.1 场景描述

对索引字段进行类型转换会导致索引失效。

SELECT * FROM users WHERE CAST(age AS CHAR) = '30';

4.2 原因分析

类型转换导致查询优化器无法利用索引，因为转换后的类型与原索引类型不匹配。

4.3 解决方案

确保查询条件的数据类型与索引数据类型一致，避免使用类型转换。

SELECT * FROM users WHERE age = 30;

LIKE操作符的模糊查询

5.1 场景描述

LIKE操作符以%开头的模糊查询会导致索引失效。

SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%john';

5.2 原因分析

以%开头的模糊查询无法利用索引，因为查询优化器无法确定匹配的范围。

5.3 解决方案

- 避免在LIKE查询中使用前缀%。

- 改为使用其他方式，如全文索引或正则表达式，如果必须使用LIKE，可以尝试将字符串反转：

SELECT * FROM users WHERE REVERSE(name) LIKE REVERSE('john%');

NULL值的查询

6.1 场景描述

对索引字段进行IS NULL或IS NOT NULL查询时，索引可能会失效。

SELECT * FROM users WHERE age IS NULL;

6.2 原因分析

索引无法加速NULL值的判断，因为NULL不是一个具体的值。

6.3 解决方案

- 尽量避免在索引字段上使用NULL。

- 如果必须使用NULL，可以考虑增加额外的标志字段来标记NULL值。

ALTER TABLE users ADD age_is_null BOOLEAN;
UPDATE users SET age_is_null = (age IS NULL);
CREATE INDEX idx_users_age_is_null ON users(age_is_null);
SELECT * FROM users WHERE age_is_null = TRUE;

7. DISTINCT或GROUP BY操作

7.1 场景描述

DISTINCT和GROUP BY操作可能导致索引失效。

SELECT DISTINCT age FROM users;
SELECT age, COUNT(*) FROM users GROUP BY age;

7.2 原因分析

这些操作需要进行分组和排序，不能直接利用索引。

7.3 解决方案

- 确保GROUP BY或DISTINCT的字段上有适当的索引。

CREATE INDEX idx_users_age ON users(age);

- 对于复杂的GROUP BY查询，考虑使用子查询或临时表来优化。

SELECT age, COUNT(*) FROM (SELECT age FROM users GROUP BY age) AS subquery;

JOIN查询中没有适当的索引

8.1 场景描述

JOIN查询中没有适当索引会导致索引失效。

SELECT * FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

8.2 原因分析

如果连接字段上没有索引，查询优化器无法有效利用索引进行连接操作。

8.3 解决方案

- 确保连接字段上有索引：

CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);
CREATE INDEX idx_users_id ON users(id);

- 根据查询需求选择合适的连接类型，如INNER JOIN、LEFT JOIN等。

9. 排序（ORDER BY）与索引不匹配

9.1 场景描述

ORDER BY子句中的字段与索引不匹配会导致索引失效。

SELECT * FROM users ORDER BY name DESC, age ASC;

9.2 原因分析

如果ORDER BY子句中的字段与索引顺序不一致，查询优化器无法利用现有索引进行排序。

9.3 解决方案

- 确保ORDER BY子句中的字段顺序与索引一致：

CREATE INDEX idx_users_name_age ON users(name, age);

- 如果需要降序排序，可以在创建索引时指定DESC：

CREATE INDEX idx_users_name_age_desc ON users(name DESC, age ASC);

使用了不适合的索引类型

10.1 场景描述

在某些情况下，使用不适合的索引类型会导致索引失效，使用全文索引代替普通索引进行精确匹配查询。

10.2 原因分析

不同类型的索引适用于不同的查询需求，错误的选择会导致查询优化器无法利用索引。

10.3 解决方案

- 根据查询需求选择合适的索引类型，如B-tree、Hash、Full-text等。

-- B-tree索引适用于精确匹配和范围查询
CREATE INDEX idx_users_name ON users(name);
-- Full-text索引适用于全文搜索
CREATE FULLTEXT INDEX idx_users_fulltext ON users(name);