MySQL索引的使用，大大提升你代码的效率-编程知识

🚀索引使用

🚀最左前缀法则

🚀范围查询

🚀索引失效情况

隐式类型转换是什么？

隐式类型转换的影响

举例说明

无隐式类型转换的情况

存在隐式类型转换的情况

总结

🚀模糊查询

🚀or连接条件

🚀数据分布影响

🚀索引使用

验证索引效率

案例：这是一张有1000w的记录的表（此案例来自黑马，我觉得黑马的案例很详细）

这张表中id为主键，有主键索引，而其他字段是没有建立索引的。先来查询其中的一条记录，看看里面的字段情况，执行如下SQL：

select * from tb_sku where id = 1\G;

可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快0.00sec，因为主键id是有索引的。

接下来，我们再来根据 sn字段进行查询，执行如下SQL：

SELECT * FROM  tb_sku  WHERE sn = '100000003145001 ';

我们可以看到根据sn字段进行查询，查询返回了一条数据，结果耗时 20.78sec，就是因为sn没有索引，而造成查询效率很低。

具体原因：首先，它没有使用索引。在没有索引的情况下，MySQL将扫描整个表来查找符合条件的行。这可能会导致性能下降，尤其是当表中的数据量很大时。

我们可以针对于sn字段，建立一个索引，建立了索引之后，我们再次根据sn进行查询，再来看一下查询耗时情况。

create  index  idx_sku_sn  on  tb_sku (sn) ;

然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。

SELECT * FROM  tb_sku  WHERE sn = '100000003145001 ';

由此可以看出，建立了索引之后，查询的性能极大提升，因为MySQL可以使用索引来快速定位匹配的行，并进一步筛选符合额外条件的行。这将大大提高查询的效率，因为MySQL只需要访问少量的行来获取结果。

需要注意的是，索引并非在所有情况下都能提高查询性能。索引的选择和使用需要根据具体的数据和查询需求进行评估。过多或不必要的索引可能会增加写操作的开销，而且索引也需要占用额外的存储空间。因此，在设计和使用索引时，需要综合考虑查询频率、数据更新频率和存储成本等因素。

🚀最左前缀法则

show index from tb_user ; --显示tb_user表的索引

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效(即后面的字段索引失效)。

这些标记出来的是单链索引，主键id，phone，name，email

在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为： profession， age， status。

对于最左前缀法则指的是，查询时，最左变的列，也就是profession必须存在，否则索引全部失效。而且中间不能跳过某一列，否则该列后面的字段索引将失效.

演示：

explain select * from tb_user where profession = '化工 ' and age = 38 and status
= '5 ';

 explain select * from tb_user where profession = '化工 ' and age = 38;

explain select * from tb_user where profession = '化工 ';

以上的这三组测试中，我们发现只要联合索引最左边的字段 profession存在，索引就会生效，只不过索引的长度不同。而且由以上三组测试，我们也可以推测出profession字段索引长度为47、 age 字段索引长度为2、 status字段索引长度为5。

explain select * from tb_user where age = 38 and status = '5 ';

explain select * from tb_user where status = '5 ';

而通过上面的这两组测试，我们也可以看到索引并未生效，原因是因为不满足最左前缀法则，联合索引最左边的列profession不存在。

explain select * from tb_user where profession = '化工 ' and status = '5 ';

上述的SQL查询时，存在profession字段，最左边的列是存在的，索引满足最左前缀法则的基本条件。但是查询时，跳过了age这个列，所以后面的列索引是不会使用的，也就是索引部分生效，所以索引的长度就是47。

思考题：

当执行SQL语句 :

 explain select * from tb_user where age = 38 and   status = '0' and profession = '化工 ';

是否满足最左前缀法则，走不走上述的联合索引，索引长度是多少？（也就是顺序换了之后还成不成立了）

可以看到，是完全满足最左前缀法则的，索引长度54，联合索引是生效的。

注意：最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段(即是

第一个字段)必须存在，与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关。

🚀范围查询

联合索引中，出现范围查询 (>,<)，范围查询右侧的列索引失效。

explain select * from tb_user where profession = '化工 ' and age > 30 and status
= '5 ';

当范围查询使用> 或 < 时，走联合索引了，但是索引的长度为49，就说明范围查询右边的status字段是没有走索引的。

explain select * from tb_user where profession = '化工 ' and age >= 30 and
status = '5 ';

当范围查询使用>= 或 <= 时，走联合索引了，但是索引的长度为54，就说明所有的字段都是走索引的。所以，在条件允许的情况下，尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询，而避免使用 > 或 <

🚀索引失效情况

索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效

在tb_user表中，除了前面介绍的联合索引之外，还有一个索引，是phone字段的单列索引。

当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。

explain select * from tb_user where phone = '17799990015 ';

当根据phone字段进行函数运算操作之后，索引失效。

explain  select  *  from  tb_user  where  substring (phone,10,2) = '15 ';

字符串不加引号

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

示例：加单引号与不加单引号的区别

explain select * from tb_user where profession = '化工 ' and age = 38 and status
= '5 ';

explain select * from tb_user where profession = '化工 ' and age = 38 and status
= 5 ;

explain select * from tb_user where phone = '17799990015 ';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;

经过上面两组示例，我们会明显的发现，如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。

隐式类型转换是什么？

隐式类型转换是指在比较操作中，MySQL会自动将一个数据类型转换成另一个数据类型，以便进行比较。这种转换是在不明确指定的情况下自动发生的，用户不需要显式地进行类型转换操作。

隐式类型转换的影响

隐式类型转换可能导致索引失效，从而影响查询性能。当查询条件中的数据类型与列的数据类型不匹配时，MySQL会进行隐式类型转换，将查询条件的数据类型转换成列的数据类型进行比较。如果数据类型不匹配，MySQL可能无法充分利用索引，而是需要进行全表扫描来查找符合条件的行，导致性能下降。

举例说明

无隐式类型转换的情况

假设我们有一个名为users的表，包含以下列：
+----+---------+--------+
| id | name    | age    |
+----+---------+--------+
| 1  | Alice   | 25     |
| 2  | Bob     | 30     |
| 3  | Charlie | 35     |
| 4  | David   | 40     |
| 5  | Eve     | 45     |
+----+---------+--------+
如果我们对name列创建了索引，并执行以下查询：
SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice';
由于查询条件中的数据类型与列的数据类型完全匹配，MySQL可以充分利用索引来快速定位和访问符合条件的数据，从而提高查询效率。

存在隐式类型转换的情况

现在假设我们对age列创建了索引，并执行以下查询：
SELECT * FROM users WHERE age = 30;
在这个例子中，由于查询条件中的数据类型与列的数据类型完全匹配，MySQL可以充分利用索引。

但是，如果我们执行以下查询：
SELECT * FROM users WHERE age = '30';
在这个例子中，查询条件中的数据类型是字符串，而列的数据类型是整数。MySQL将会进行隐式类型转换，将字符串转换成整数进行比较。这可能导致索引失效，从而影响查询性能。

总结

隐式类型转换可能导致索引失效，影响查询性能。为了避免这种情况，我们应该尽量确保查询条件中的数据类型与列的数据类型完全匹配，以充分利用索引提高查询效率。

🚀模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

接下来，我们来看一下这三条SQL语句的执行效果，查看一下其执行计划：

由于下面查询语句中，都是根据profession字段查询，符合最左前缀法则，联合索引是可以生效的，我们主要看一下，模糊查询时，%加在关键字之前，和加在关键字之后的影响。

explain  select  *  from  tb_user  where  profession like '金属% '; 
explain  select  *  from  tb_user  where  profession like '%材料  ';
explain  select  *  from  tb_user  where  profession like '%材% ';

经过上述的测试，我们发现，在like模糊查询中，在关键字后面加%，索引可以生效。而如果在关键字前面加了%，索引将会失效。

🚀or连接条件

用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

explain select * from tb_user where id = 6 or age = 33;
explain select * from tb_user where phone = '15377777775 ' or age = 27;

第二个指令输出的结果很明显，只有phone有索引，后面的age没有索引，所以涉及的索引都不会用到，由于age没有索引，所以即使id、 phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。

然后，我们可以对age字段建立索引。

create index idx_user_age on tb_user (age);

建立了索引之后，我们再次执行上述的SQL语句，看看前后执行计划的变化。

最终，我们发现，当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。

🚀数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

select * from tb_user where phone >= '17799990005 ';
select * from tb_user where phone >= '17799990015 ';

经过测试我们发现，相同的SQL语句，只是传入的字段值不同，最终的执行计划也完全不一样，这是为什么呢？

就是因为MySQL在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

我们再来看看 is null 与 is not null 操作是否走索引。

执行如下两条语句：

explain select * from tb_user where profession is null;
explain select * from tb_user where profession is not null;

接下来，我们做一个操作将profession字段值全部更新为null

update tb_user set profession = null ;

然后，再次执行上述的两条SQL，查看SQL语句的执行计划

最终我们看到，一模一样的SQL语句，先后执行了两次，结果查询计划是不一样的，为什么会出现这种现象，这是和数据库的数据分布有关系,查询时MySQL会评估，走索引快，还是全表扫描快，如果全表扫描更快，则放弃索引走全表扫描. 因此, is null 、is not null是否走索引，得具体情况具体分析，并不是固定的