MySQL学习(3)

MySQL学习(3) 条件字段有索引,为什么查询也这么慢?

如果我们想在某一本书中找到特定的主题,一般最快的方法是先看索引,找到对应的主题在哪个页码。
而对于 MySQL 而言,如果需要查找某一行的值,可以先通过索引找到对应的值,然后根据索引匹配的记录找到需要查询的数据行。然而,有时会发现,即使查询条件有索索引也会查询很慢,本节将分享这类情况。
MySQL 索引为什么能提高查询速度?将在第二章具体讲解。本节分享的是某些时候有索引却不走索引的情况,当然,大多数情况索引对提升 MySQL 查询速度还是非常明显的。
下面会讲解几种有索引但是查询不走索引导致查询慢的场景。

1. 函数操作

在使用 MySQL 查询数据时,可能很多时候会借助一些函数实现查询。有时可能我们关注的重心在是否能查出结果,往往忽略了查询的效率。现在就一起研究对条件索引字段,是否能用到索引?

1.1 验证对条件字段做函数操作是否能走索引

首先创建测试表,建表及数据写入语句如下:
use muke;                       /* 使用muke这个database */

drop table if exists t1;        /* 如果表t1存在则删除表t1 */

CREATE TABLE `t1` (             /* 创建表t1 */
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `a` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `b` int(20) DEFAULT NULL,
  `c` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,  
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_a` (`a`) USING BTREE,
  KEY `idx_b` (`b`) USING BTREE,
  KEY `idx_c` (`c`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

drop procedure if exists insert_t1; /* 如果存在存储过程insert_t1,则删除 */
delimiter ;;
create procedure insert_t1()        /* 创建存储过程insert_t1 */
begin
  declare i int;                    /* 声明变量i */
  set i=1;                          /* 设置i的初始值为1 */
  while(i<=10000)do                 /* 对满足i<=10000的值进行while循环 */
    insert into t1(a,b) values(i,i);  /* 写入表t1中a、b两个字段,值都为i当前的值 */
    set i=i+1;                        /* 将i加1 */
  end while;
end;;
delimiter ;
call insert_t1();                    /* 运行存储过程insert_t1 */

update t1 set c = '2019-05-22 00:00:00';  /* 更新表t1的c字段,值都为'2019-05-22 00:00:00' */
update t1 set c = '2019-05-21 00:00:00' where id=10000;	 /* 将id为10000的行的c字段改为与其它行都不一样的数据,以便后面实验使用 */
对于上面创建的测试表,比如要查询测试表t1单独某一天的所有数据,SQL如下:
select * from t1 where date(c) ='2019-05-21';
这里使用explain来分析这条SQL的执行计划,分析结果如下:
mysql> explain select * from t1 where date(c) ='2019-05-21';

查看图中的执行计划,type 为 ALL,key 字段结果为 NULL,因此知道该 SQL 是没走索引的全表扫描。
原因:对条件字段做函数操作走不了索引。

1.2 对条件字段做函数操作不走索引的原因

为什么对条件字段做函数操作走不了索引,我们下面来讨论一下: 该例中 c 字段普通索引的 B+ 索引树如下:

根据上面结构可以看到,索引树中存储的是列的实际值和主键值。如果拿 ‘2019-05-21’ 去匹配,将无法定位到索引树中的值。因此放弃走索引,而选择全表扫描。

1.3函数操作的SQL优化

因此如果需要优化的话,改成 c 字段实际值相匹配的形式。因为 SQL 的目的是查询2019-05-21 当天所有的记录,因此可以改成范围查询,如下:
select * from t1 where c>='2019-05-21 00:00:00' and c<='2019-05-21 23:59:59';

根据上面的结果,可确定,走了 c 字段的索引(对应关注字段 key),扫描行数 1 行(对应关注字段rows)。

2 隐式转换

2.1 认识隐式转换

什么是隐式转换?
    当操作符与不同类型的操作对象一起使用时,就会发生类型转换以使操作兼容。某些转换是隐式的。

隐式转换估计是很多 MySQL 使用者踩过的坑,比如联系方式字段。由于有时电话号码带加、减等特殊字符,有时需要以 0 开头,因此一般设计表时会使用 varchar 类型存储,并且会经常做为条件来查询数据,所以会添加索引。
而有时遇到需要按照手机号码条件(比如 11111111111)去查询数据时,因为查询者看到条件是一串数字,而忽视表中对应手机号字段是 varchar 类型,因此写出了如下不合理SQL;
select user_name,tele_phone from user_info where tele_phone =11111111111; /* SQL 1 */
实际情况这条 SQL 查询效率是很低的。首先根据你的经验,思考下这条 SQL 怎么优化?

2.2 验证隐式转换是否能走索引

我们一起来通过实验验证一下隐式转换是否能走索引。
实验过程分为:先创建测试表并写入数据;测试隐式转换的查询并查看执行计划;测试正常查询,再查看执行计划。
比如我们要查询 a 字段等于 1000 的值,SQL如下:
mysql> select * from t1 where a=1000;
+------+------+------+---------------------+
| id   | a    | b    | c                   |
+------+------+------+---------------------+
| 1000 | 1000 | 1000 | 2019-05-22 00:00:00 |
+------+------+------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
而这条 SQL 是否能使用索引呢?我们一起看下 explain 结果:
mysql> explain select * from t1 where a=1000;

通过 type 这列可以看到是最差的情况 ALL(全表扫描,如果对 explain 结果中 type各个值没印象的,可以查看第 2 节中<表 3-type 各项值解释>), 通过 key 这列可以看到没走 a 字段的索引,通过 rows 这列可以看到进行了全表扫描。

2.3 不走索引的原因

a 字段类型是 varchar(20),而语句中 a 字段条件值没加单引号,导致 MySQL 内部会先a转换成int型,再去做判断,相当于实际执行的 SQL 语句如下:
mysql> select * from t1 where cast(a as signed int) =1000;
因此又回到上面说的:对索引字段做函数操作时,优化器会放弃使用索引。

2.4 隐式转换的 SQL 优化

索引字符串列条件添加单引号,查看执行计划:
mysql> explain select * from t1 where a='1000';

通过 type 这列,可以看到是 ref(基于普通索引的等值查询,比 ALL 性能好很多,可复复习第二节),通过key这列,可以看到已经走了 a 字段的索引,通过rows这列可以看到通过索引查询后就扫描了一行。
因此在联系方式这个例子中的 sql 1 可以这样优化:
select user_name,tele_phone from user_info where tele_phone ='11111111111';
经验
隐式转换导致查询慢的情况在工作中遇到过几次,有时字段名对开发写SQL产生了影响,隐式转换导致查询慢的情况在工作中遇到过几次,有时字段名对开发写SQL产生了影响,
为是int型,导致漏写单引号而发生隐式转换。所以建议在写SQL时,先看字段类型,然后根据字段类型写SQL。

3 模糊查询

3.1 分析模糊查询

很多时候我们想根据某个字段的某几个关键字查询数据,比如会有如下 SQL:
mysql> select * from t1 where a like '%1111%';
+------+------+------+---------------------+
| id   | a    | b    | c                   |
+------+------+------+---------------------+
| 1111 | 1111 | 1111 | 2019-05-22 00:00:00 |
+------+------+------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
实际这种情况无法走索引,看下执行计划:
mysql> explain select * from t1 where a like '%1111%';

重点留意type、key、rows、Extra,发现是全表扫描。
通配符在前面为什么不走索引,将在索引部分描述。

3.2 模糊查询优化建议

修改业务,让模糊查询必须包含条件字段前面的值,然后落到数据库的查询为:
mysql> select * from t1 where a like '1111%';
+------+------+------+---------------------+
| id   | a    | b    | c                   |
+------+------+------+---------------------+
| 1111 | 1111 | 1111 | 2019-05-22 00:00:00 |
+------+------+------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
这种写法是可以用到索引的,explain分析如下:
mysql> explain select * from t1 where a like '1111%';

tips
如果条件只知道中间的值,需要模糊查询去查,那就建议使用ElasticSearch或其它搜索服务器。

4 范围查询

也许你会在工作中因为要查询某个范围的数据而使用范围查询,但不知道有没有遇到过景?明明范围查询的条件字段有索引,但是却全表扫描了。

4.1 构造不能使用索引的范围查询

我们拿测试表举例,比如要取出b字段1到2000范围数据,SQL 如下 :
mysql> select * from t1 where b>=1 and b <=2000;
首先查看这条SQL的执行计划:
mysql> explain select * from t1 where b>=1 and b <=2000;

不走索引的原因:优化器会根据检索比例、表大小、I/O块大小等进行评估是否使用索引。比如单次查询的数据量过大,优化器将不走索引。

4.2 优化范围查询

降低单次查询范围,分多次查询:
mysql> select * from t1 where b>=1 and b <=1000;
mysql> select * from t1 where b>=1001 and b <=2000;
查看执行计划:
mysql> explain select * from t1 where b>=1 and b <=1000;

因此,降低查询范围后,能正常使用索引。
tips
实际这种范围查询而导致使用不了索引的场景经常出现,比如按照时间段抽取全量数据,每条SQL抽取一个月的;或者某张业务表历史数据的删除。遇到此类操作时,应该在执行
之前对SQL做explain分析,确定能走索引,再进行操作,否则不但可能导致操作缓慢,在做更新或者删除时,甚至会导致表所有记录锁住,十分危险。

5 计算操作

5.1 查询条件进行计算操作的 SQL 执行效率

有时我们与有对条件字段做计算操作的需求,在使用 SQL 查询时,就应该小心了。先看
mysql> explain select * from t1 where b-1 =1000;

原因是:对索引字段运算将使用不了索引

5.2 计算操作的 SQL 优化

将计算操作放在等号后面:
mysql> explain select * from t1 where b =1000 + 1;

发现可以正常使用索引。
tips
一般需要对条件字段做计算时,建议通过程序代码实现,而不是通过MySQL实现。如果在MySQL中计算的情况避免不了,那必须把计算放在等号后面。

6 总结

本节讲解几种条件字段有索引,但是使用不了索引的场景。因此在写 SQL 时应该注意这
  • 应该避免隐式转换 
  • like查询不能以%开头 
  • 范围查询时,包含的数据比例不能太大 
  • 不建议对条件字段做运算及函数操作






















全部评论

相关推荐

头像
11-21 11:39
四川大学 Java
是红鸢啊:忘了还没结束,还有字节的5k 违约金
点赞 评论 收藏
分享
点赞 评论 收藏
分享
点赞 收藏 评论
分享
牛客网
牛客企业服务