加了索引，mysql查詢就一定會用嗎？

一 概述

日常處理mysql問題中，往往通過增加索引來提高查詢速度，但在有些情況下，執行過程中並沒有按照我們的預期結果執行，也就是說，即使欄位加了索引，但現實也沒有使用到，到底是什麼地方出了差錯，以下我們將一**竟。

二 實驗表結構宣告：

我們將對以下表結構進行實際案例分析

createtable `student` (`id` int(11) not null auto_increment,`age` int(11) default 0,`name` varchar(16) default "",key idx_age (`age`),key idx_name (`name`),primary key (`id`)) engine=innodb;

1. 查詢條件在索引列上使用函式操作,或者運算的情況

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;

以下case走索引情況：

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

explain select * from student where name=88;

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

索引優化器的存在，就是找到乙個索引掃瞄行數最少的方案去執行語句。那麼掃瞄行數怎麼來判斷的？是逐行統計資料表的資料嗎？其實並不是，而是根據統計資訊來估算的值。這個統計資訊就是我們常說的索引的「區分度」。

顯然，乙個索引上不同的值越多，這個索引的區分度就越好。我們把乙個索引上不同的值的個數，稱之為「索引基數」。也就是說，基數越大，索引的區分度就越好，執行查詢的行數就越少。如何檢視索引基數呢？使用 show index from 表名，cardinality欄位顯示的就是索引的基數。

擴充套件：mysql 是怎樣得到索引基數的呢？不感興趣的小夥伴可以飄過啦。

索引基數 = 取樣統計*頁數。取樣統計就是避免把整張表取出來一行行統計做精準計算，以免消耗系統效能。在取樣統計時，innodb缺省會選擇 n 個資料頁，統計這些頁面上的不同值，得到乙個平均值，然後乘以這個索引的頁面數，就得到了這個索引的基數。統計資訊不是固定不變的，他會隨著資料表的變化而變化。當變更的資料行數超過 1/m 的時候，會自動觸發重新做一次索引統計。

索引優化器例項一：

經常聽人說，執行<>語句時，不走索引，今天我們將看一看實際執**況，還是那句話，到底走不走，我們說了不算，還是索引優化器說了算：

看截圖 ，就會發現 <> 其實是走了索引。

為什麼會出現這樣的情景呢？因為 student表中10w多條資料的值全都是'name'，索引基數太小，所以在執行<>'1name'查詢時，實際上要查詢條數為10多w條，如果走了name欄位索引，其實和全表查詢沒什麼區別，況且，執行name欄位索引，最終還是要轉換為主鍵索引（二級索引查詢都會轉換為主鍵查詢），所以索引優化器的優化結果是不走name索引。然而在執行<>'name'查詢時，優化器優化結果是走name索引，因為，<>'name'的查詢行數很小，大部分條數name欄位的值都是'name'。

索引優化器例項二：

同理，字首like匹配是走索引，但是，以下卻展示了不一樣的結果：

為什麼會這樣呢？請小夥伴們參考例項一仔細思考一下。

如何指定優化器執行固定的索引：

索引優化器的存在，我們就沒辦法指定強制走我們指定的索引？

答案就是通過 force index強制來實現，執行語句和分析結果如下圖所示

四 總結以及實際應用

實際應用中，應該牢記上述索引優化的原則，比如在實際工作中，由於索引優化器選錯索引，導致資料查詢緩慢，阻塞線上業務，而當時的解決辦法，就是上述文章的分析過程，以及採用force 強制索引才解決的，前車之鑑，希望廣大讀者避免踩坑。

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