MySQL (InnoDB)在什麼情況下無法使用索引

来源:https://www.cnblogs.com/wudanyang/archive/2020/05/20/12923149.html
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[TOC] 1. 前置知識 1.1 InnoDB 索引結構 InnoDB 索引使用的數據結構是 "B+ 樹" 。 百度百科中的結構圖: 一個 m 階 樹的幾個特點: 1. 每個節點可能有最多 m 個子節點 2. 除根結點外,每個結點至少有 個子女,根結點至少有兩個子女 3. 有 k 個子女的結點必有 ...


目錄

1. 前置知識

1.1 InnoDB 索引結構

InnoDB 索引使用的數據結構是 B+ 樹

百度百科中的結構圖:

img

一個 m 階 B+ 樹的幾個特點:

  1. 每個節點可能有最多 m 個子節點
  2. 除根結點外,每個結點至少有[m/2]個子女,根結點至少有兩個子女
  3. 有 k 個子女的結點必有 k 個關鍵字

可以類比字典,通過筆畫找到一個字怎麼辦?總不能一頁一頁去翻吧?當然不能。

字典的修訂者會加上字筆畫目錄,只要查清楚字的筆畫數,然後去對應的筆畫目錄下去找就可以了。

咦~ 怎麼這個筆畫下麵還有這麼多字?總不能一頁一頁去翻吧?當然不會。

找到對應的筆畫數之後,目錄下還有部首的目錄,部首的目錄是按照部首筆畫數排序的,查清部首的筆畫數,然後去挨個找部首就行了。

找到部首之後,就會定位到具體的字了。

當然 B+ 樹和字典目錄還是有很多不一樣的地方,只是為了比較好理解

每次搞不懂 B+ 樹的時候,可以想想小時候怎麼查字典的。

2. 什麼情況下不能使用索引

簡單來說,我們能使用索引進行高效查詢是基於索引的以下特性

  1. 多級目錄
  2. 有序性(根據比較規則排序)
  3. 使用成本較低(成本計算)

2.1 索引列在表達式或函數中【必】

這個很好理解,因為函數會改變索引本身的值,不再具有有序性

2.2 聯合索引中,非最左首碼【必】

聯合索引中,非最左首碼是無序的

2.3 聯合索引中,最左首碼,但是中間有範圍查詢,那麼範圍查詢後面的列都用不到索引【必】

a, b, c 三列索引,先按照 a 排序,後按照 b 排序,再按照 c 排序

語句 a=1 and b > 1 and c=2 只能使用 a, b 索引進行篩選,c=1 條件需要將前面篩選之後的索引結果逐一比較之後返回結果。

a 索引過濾之後是有序的,所以可以使用 b 索引進行過濾,b 過濾之後是無序的(也有可能是有序的,但是 innodb 不會再去判斷是否有序)

2.4 join... on...,主鍵和外鍵的索引數據類型不一致【必】

強類型下,數據類型不一致,需要特殊處理才能比較

2.5 在無索引的列上使用了 or 那麼有索引的列也用不上了【可】

這個只是有可能,因為 innodb 底層是基於成本選擇使用索引的。

因為在無索引的列上使用 or 會使成本變大,所以很容易無法使用索引。

2.6 in 查詢語句中多個值的數據類型不一致的情況,如:in (1, 2, 3, 4, "5")【必】

強類型下,數據類型不一致,需要特殊處理才能比較

但是如果 in 裡面都是字元串或者都是數字,innodb 的優化器會將其統一轉成索引所需類型。

2.7 in 語句中超過 200 個值【可】

in 語句中 5.7 版本上 超過 200 個值,就會放棄使用 index_dive 方式計算cost,從而導致估算不准確,很容易用不上索引

5.6 以下版本 req_index_dive_limit10,可以酌情修改成 200


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