背景

無論你是技術大佬，還是剛入行的小白，時不時都會踩到Mysql數據庫不走索引的坑。常見的現象就是：明明在字段上添加了索引，但卻并未生效。

前些天就遇到一個稍微特殊的場景，同一條SQL語句，在某些參數下生效，在某些參數下不生效，這是為什么呢？

另外，無論是面試或是日常，Mysql索引失效的通常情況都應該了解和學習。

為了方便學習和記憶，這篇文件將常見的15種不走索引情況進行匯總，并以實例展示，幫助大家更好地避免踩坑。建議收藏，以備不時之需。

數據庫及索引準備

創建表結構

為了逐項驗證索引的使用情況，我們先準備一張表t_user：

CREATE?TABLE?`t_user`?(`id`?int(11)?unsigned?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT?COMMENT?'ID',`id_no`?varchar(18)?CHARACTER?SET?utf8mb4?COLLATE?utf8mb4_bin?DEFAULT?NULL?COMMENT?'身份編號',`username`?varchar(32)?CHARACTER?SET?utf8mb4?COLLATE?utf8mb4_bin?DEFAULT?NULL?COMMENT?'用戶名',`age`?int(11)?DEFAULT?NULL?COMMENT?'年齡',`create_time`?datetime?DEFAULT?CURRENT_TIMESTAMP?COMMENT?'創建時間',PRIMARY?KEY?(`id`),KEY?`union_idx`?(`id_no`,`username`,`age`),KEY?`create_time_idx`?(`create_time`) )?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=utf8mb4?COLLATE=utf8mb4_bin;

在上述表結構中有三個索引：

• id：為數據庫主鍵；

• union_idx：為id_no、username、age構成的聯合索引；

• create_time_idx：是由create_time構成的普通索引；

初始化數據

初始化數據分兩部分：基礎數據和批量導入數據。

基礎數據insert了4條數據，其中第4條數據的創建時間為未來的時間，用于后續特殊場景的驗證：

INSERT?INTO?`t_user`?(`id`,?`id_no`,?`username`,?`age`,?`create_time`)?VALUES?(null,?'1001',?'Tom1',?11,?'2022-02-27?09:04:23'); INSERT?INTO?`t_user`?(`id`,?`id_no`,?`username`,?`age`,?`create_time`)?VALUES?(null,?'1002',?'Tom2',?12,?'2022-02-26?09:04:23'); INSERT?INTO?`t_user`?(`id`,?`id_no`,?`username`,?`age`,?`create_time`)?VALUES?(null,?'1003',?'Tom3',?13,?'2022-02-25?09:04:23'); INSERT?INTO?`t_user`?(`id`,?`id_no`,?`username`,?`age`,?`create_time`)?VALUES?(null,?'1004',?'Tom4',?14,?'2023-02-25?09:04:23');

除了基礎數據，還有一條存儲過程及其調用的SQL，方便批量插入數據，用來驗證數據比較多的場景：

--?刪除歷史存儲過程 DROP?PROCEDURE?IF?EXISTS?`insert_t_user`--?創建存儲過程 delimiter?$CREATE?PROCEDURE?insert_t_user(IN?limit_num?int) BEGINDECLARE?i?INT?DEFAULT?10;DECLARE?id_no?varchar(18)?;DECLARE?username?varchar(32)?;DECLARE?age?TINYINT?DEFAULT?1;WHILE?i?<?limit_num?DOSET?id_no?=?CONCAT("NO",?i);SET?username?=?CONCAT("Tom",i);SET?age?=?FLOOR(10?+?RAND()*2);INSERT?INTO?`t_user`?VALUES?(NULL,?id_no,?username,?age,?NOW());SET?i?=?i?+?1;END?WHILE;END?$ --?調用存儲過程 call?insert_t_user(100);

關于存儲過程的創建和存儲，可暫時不執行，當用到時再執行。

數據庫版本及執行計劃

查看當前數據庫的版本：

select?version(); 8.0.18

上述為本人測試的數據庫版本：8.0.18。當然，以下的所有示例，大家可在其他版本進行執行驗證。

查看SQL語句執行計劃，一般我們都采用explain關鍵字，通過執行結果來判斷索引使用情況。

執行示例：

explain?select?*?from?t_user?where?id?=?1;

執行結果：

explain

可以看到上述SQL語句使用了主鍵索引（PRIMARY），key_len為4；

其中key_len的含義為：表示索引使用的字節數，根據這個值可以判斷索引的使用情況，特別是在組合索引的時候，判斷該索引有多少部分被使用到非常重要。

做好以上數據及知識的準備，下面就開始講解具體索引失效的實例了。

1 聯合索引不滿足最左匹配原則

聯合索引遵從最左匹配原則，顧名思義，在聯合索引中，最左側的字段優先匹配。因此，在創建聯合索引時，where子句中使用最頻繁的字段放在組合索引的最左側。

而在查詢時，要想讓查詢條件走索引，則需滿足：最左邊的字段要出現在查詢條件中。

實例中，union_idx聯合索引組成：

KEY?`union_idx`?(`id_no`,`username`,`age`)

最左邊的字段為id_no，一般情況下，只要保證id_no出現在查詢條件中，則會走該聯合索引。

示例一：

explain?select?*?from?t_user?where?id_no?=?'1002';

explain結果：

explain-01

通過explain執行結果可以看出，上述SQL語句走了union_idx這條索引。

這里再普及一下key_len的計算：

• id_no 類型為varchar(18)，字符集為utf8mb4_bin，也就是使用4個字節來表示一個完整的UTF-8。此時，key_len = 18* 4 = 72；

• 由于該字段類型varchar為變長數據類型，需要再額外添加2個字節。此時，key_len = 72 + 2 = 74；

• 由于該字段運行為NULL（default NULL），需要再添加1個字節。此時，key_len = 74 + 1 = 75；

上面演示了key_len一種情況的計算過程，后續不再進行逐一推演，知道基本組成和原理即可，更多情況大家可自行查看。

示例二：

explain?select?*?from?t_user?where?id_no?=?'1002'?and?username?=?'Tom2';

explain結果：

explain-02

很顯然，依舊走了union_idx索引，根據上面key_len的分析，大膽猜測，在使用索引時，不僅使用了id_no列，還使用了username列。

示例三：

explain?select?*?from?t_user?where?id_no?=?'1002'?and?age?=?12;

explain結果：

explain-03

走了union_idx索引，但跟示例一一樣，只用到了id_no列。

當然，還有三列都在查詢條件中的情況，就不再舉例了。上面都是走索引的正向例子，也就是滿足最左匹配原則的例子，下面來看看，不滿足該原則的反向例子。

反向示例：

explain?select?*?from?t_user?where?username?=?'Tom2'?and?age?=?12;

explain結果：

explain-04

此時，可以看到未走任何索引，也就是說索引失效了。

同樣的，下面只要沒出現最左條件的組合，索引也是失效的：

explain?select?*?from?t_user?where?age?=?12; explain?select?*?from?t_user?where?username?=?'Tom2';

那么，第一種索引失效的場景就是：在聯合索引的場景下，查詢條件不滿足最左匹配原則。

2 使用了select *

在《阿里巴巴開發手冊》的ORM映射章節中有一條【強制】的規范：

【強制】在表查詢中，一律不要使用 * 作為查詢的字段列表，需要哪些字段必須明確寫明。說明:1)增加查詢分析器解析成本。2)增減字段容易與 resultMap 配置不一致。3)無用字段增加網絡 消耗，尤其是 text 類型的字段。

雖然在規范手冊中沒有提到索引方面的問題，但禁止使用select * 語句可能會帶來的附帶好處就是：某些情況下可以走覆蓋索引。

比如，在上面的聯合索引中，如果查詢條件是age或username，當使用了select * ，肯定是不會走索引的。

但如果希望根據username查詢出id_no、username、age這三個結果（均為索引字段），明確查詢結果字段，是可以走覆蓋索引的：

explain?select?id_no,?username,?age?from?t_user?where?username?=?'Tom2'; explain?select?id_no,?username,?age?from?t_user?where?age?=?12;

explain結果：

覆蓋索引

無論查詢條件是username還是age，都走了索引，根據key_len可以看出使用了索引的所有列。

第二種索引失效場景：在聯合索引下，盡量使用明確的查詢列來趨向于走覆蓋索引；

這一條不走索引的情況屬于優化項，如果業務場景滿足，則進來促使SQL語句走索引。至于阿里巴巴開發手冊中的規范，只不過是兩者撞到一起了，規范本身并不是為這條索引規則而定的。

3 索引列參與運算

直接來看示例：

explain?select?*?from?t_user?where?id?+?1?=?2?;

explain結果：

索引列計算

可以看到，即便id列有索引，由于進行了計算處理，導致無法正常走索引。

針對這種情況，其實不單單是索引的問題，還會增加數據庫的計算負擔。就以上述SQL語句為例，數據庫需要全表掃描出所有的id字段值，然后對其計算，計算之后再與參數值進行比較。如果每次執行都經歷上述步驟，性能損耗可想而知。

建議的使用方式是：先在內存中進行計算好預期的值，或者在SQL語句條件的右側進行參數值的計算。

針對上述示例的優化如下：

--?內存計算，得知要查詢的id為1 explain?select?*?from?t_user?where?id?=?1?; --?參數側計算 explain?select?*?from?t_user?where?id?=?2?-?1?;

第三種索引失效情況：索引列參與了運算，會導致全表掃描，索引失效。

4 索引列參使用了函數

示例：

explain?select?*?from?t_user?where?SUBSTR(id_no,1,3)?=?'100';

explain結果：

索引-函數

上述示例中，索引列使用了函數（SUBSTR，字符串截取），導致索引失效。

此時，索引失效的原因與第三種情況一樣，都是因為數據庫要先進行全表掃描，獲得數據之后再進行截取、計算，導致索引索引失效。同時，還伴隨著性能問題。

示例中只列舉了SUBSTR函數，像CONCAT等類似的函數，也都會出現類似的情況。解決方案可參考第三種場景，可考慮先通過內存計算或其他方式減少數據庫來進行內容的處理。

第四種索引失效情況：索引列參與了函數處理，會導致全表掃描，索引失效。

5 錯誤的Like使用

示例：

explain?select?*?from?t_user?where?id_no?like?'%00%';

explain結果：

索引-like

針對like的使用非常頻繁，但使用不當往往會導致不走索引。常見的like使用方式有：

• 方式一：like '%abc'；

• 方式二：like 'abc%'；

• 方式三：like '%abc%'；

其中方式一和方式三，由于占位符出現在首部，導致無法走索引。這種情況不做索引的原因很容易理解，索引本身就相當于目錄，從左到右逐個排序。而條件的左側使用了占位符，導致無法按照正常的目錄進行匹配，導致索引失效就很正常了。

第五種索引失效情況：模糊查詢時（like語句），模糊匹配的占位符位于條件的首部。

6 類型隱式轉換

示例：

explain?select?*?from?t_user?where?id_no?=?1002;

explain結果：

隱式轉換

id_no字段類型為varchar，但在SQL語句中使用了int類型，導致全表掃描。

出現索引失效的原因是：varchar和int是兩個種不同的類型。

解決方案就是將參數1002添加上單引號或雙引號。

第六種索引失效情況：參數類型與字段類型不匹配，導致類型發生了隱式轉換，索引失效。

這種情況還有一個特例，如果字段類型為int類型，而查詢條件添加了單引號或雙引號，則Mysql會參數轉化為int類型，雖然使用了單引號或雙引號：

explain?select?*?from?t_user?where?id?=?'2';

上述語句是依舊會走索引的。

7、使用OR操作

OR是日常使用最多的操作關鍵字了，但使用不當，也會導致索引失效。

示例：

explain?select?*?from?t_user?where?id?=?2?or?username?=?'Tom2';

explain結果：

or-索引

看到上述執行結果是否是很驚奇啊，明明id字段是有索引的，由于使用or關鍵字，索引竟然失效了。

其實，換一個角度來想，如果單獨使用username字段作為條件很顯然是全表掃描，既然已經進行了全表掃描了，前面id的條件再走一次索引反而是浪費了。所以，在使用or關鍵字時，切記兩個條件都要添加索引，否則會導致索引失效。

但如果or兩邊同時使用“>”和“<”，則索引也會失效：

explain?select?*?from?t_user?where?id??>?1?or?id??<?80;

explain結果：

or-范圍

第七種索引失效情況：查詢條件使用or關鍵字，其中一個字段沒有創建索引，則會導致整個查詢語句索引失效；or兩邊為“>”和“<”范圍查詢時，索引失效。

8 兩列做比較

如果兩個列數據都有索引，但在查詢條件中對兩列數據進行了對比操作，則會導致索引失效。

這里舉個不恰當的示例，比如age小于id這樣的兩列（真實場景可能是兩列同維度的數據比較，這里遷就現有表結構）：

explain?select?*?from?t_user?where?id?>?age;

explain結果：

索引-兩列比較

這里雖然id有索引，age也可以創建索引，但當兩列做比較時，索引還是會失效的。

第八種索引失效情況：兩列數據做比較，即便兩列都創建了索引，索引也會失效。

9 不等于比較

示例：

explain?select?*?from?t_user?where?id_no?<>?'1002';

explain結果：

索引-不等

當查詢條件為字符串時，使用”<>“或”!=“作為條件查詢，有可能不走索引，但也不全是。

explain?select?*?from?t_user?where?create_time?!=?'2022-02-27?09:56:42';

上述SQL中，由于“2022-02-27 09:56:42”是存儲過程在同一秒生成的，大量數據是這個時間。執行之后會發現，當查詢結果集占比比較小時，會走索引，占比比較大時不會走索引。此處與結果集與總體的占比有關。

需要注意的是：上述語句如果是id進行不等操作，則正常走索引。

explain?select?*?from?t_user?where?id?!=?2;

explain結果：

不等-ID

第九種索引失效情況：查詢條件使用不等進行比較時，需要慎重，普通索引會查詢結果集占比較大時索引會失效。

10 is not null

示例：

explain?select?*?from?t_user?where?id_no?is?not?null;

explain結果：

索引-is not null

第十種索引失效情況：查詢條件使用is null時正常走索引，使用is not null時，不走索引。

11 not in和not exists

在日常中使用比較多的范圍查詢有in、exists、not in、not exists、between and等。

explain?select?*?from?t_user?where?id?in?(2,3);explain?select?*?from?t_user?where?id_no?in?('1001','1002');explain?select?*?from?t_user?u1?where?exists?(select?1?from?t_user?u2?where?u2.id??=?2?and?u2.id?=?u1.id);explain?select?*?from?t_user?where?id_no?between?'1002'?and?'1003';

上述四種語句執行時都會正常走索引，具體的explain結果就不再展示。主要看不走索引的情況：

explain?select?*?from?t_user?where?id_no?not?in('1002'?,?'1003');

explain結果：

索引-not in

當使用not in時，不走索引？把條件列換成主鍵試試：

explain?select?*?from?t_user?where?id?not?in?(2,3);

explain結果：

主鍵-not in

如果是主鍵，則正常走索引。

第十一種索引失效情況：查詢條件使用not in時，如果是主鍵則走索引，如果是普通索引，則索引失效。

再來看看not exists：

explain?select?*?from?t_user?u1?where?not?exists?(select?1?from?t_user?u2?where?u2.id??=?2?and?u2.id?=?u1.id);

explain結果：

索引-not in

當查詢條件使用not exists時，不走索引。

第十二種索引失效情況：查詢條件使用not exists時，索引失效。

12 order by導致索引失效

示例：

explain?select?*?from?t_user?order?by?id_no?;

explain結果：

索引-order by

其實這種情況的索引失效很容易理解，畢竟需要對全表數據進行排序處理。

那么，添加刪limit關鍵字是否就走索引了呢？

explain?select?*?from?t_user?order?by?id_no?limit?10;

explain結果：

order by limit

結果依舊不走索引。在網絡上看到有說如果order by條件滿足最左匹配則會正常走索引， 在當前8.0.18版本中并未出現。所以，在基于order by和limit進行使用時，要特別留意。是否走索引不僅涉及到數據庫版本，還要看Mysql優化器是如何處理的。

這里還有一個特例，就是主鍵使用order by時，可以正常走索引。

explain?select?*?from?t_user?order?by?id?desc;

explain結果：

主鍵-order by

可以看出針對主鍵，還是order by可以正常走索引。

另外，筆者測試如下SQL語句：

explain?select?id?from?t_user?order?by?age; explain?select?id?,?username?from?t_user?order?by?age; explain?select?id_no?from?t_user?order?by?id_no;

上述三條SQL語句都是走索引的，也就是說覆蓋索引的場景也是可以正常走索引的。

現在將id和id_no組合起來進行order by：

explain?select?*?from?t_user?order?by?id,id_no?desc; explain?select?*?from?t_user?order?by?id,id_no?desc?limit?10; explain?select?*?from?t_user?order?by?id_no?desc,username?desc;

explain結果：

orderby多索引

上述兩個SQL語句，都未走索引。

第十三種索引失效情況：當查詢條件涉及到order by、limit等條件時，是否走索引情況比較復雜，而且與Mysql版本有關，通常普通索引，如果未使用limit，則不會走索引。order by多個索引字段時，可能不會走索引。其他情況，建議在使用時進行expain驗證。

13 參數不同導致索引失效

此時，如果你還未執行最開始創建的存儲過程，建議你先執行一下存儲過程，然后執行如下SQL：

explain?select?*?from?t_user?where?create_time?>?'2023-02-24?09:04:23';

其中，時間是未來的時間，確保能夠查到數據。

explain結果：

索引-參數

可以看到，正常走索引。

隨后，我們將查詢條件的參數換個日期：

explain?select?*?from?t_user?where?create_time?>?'2022-02-27?09:04:23';

explain結果：

索引-參數

此時，進行了全表掃描。這也是最開始提到的奇怪的現象。

為什么同樣的查詢語句，只是查詢的參數值不同，卻會出現一個走索引，一個不走索引的情況呢？

答案很簡單：上述索引失效是因為DBMS發現全表掃描比走索引效率更高，因此就放棄了走索引。

也就是說，當Mysql發現通過索引掃描的行記錄數超過全表的10%-30%時，優化器可能會放棄走索引，自動變成全表掃描。某些場景下即便強制SQL語句走索引，也同樣會失效。

類似的問題，在進行范圍查詢（比如>、< 、>=、<=、in等條件）時往往會出現上述情況，而上面提到的臨界值根據場景不同也會有所不同。

第十四種索引失效情況：當查詢條件為大于等于、in等范圍查詢時，根據查詢結果占全表數據比例的不同，優化器有可能會放棄索引，進行全表掃描。

14 其他

當然，還有其他一些是否走索引的規則，這與索引的類型是B-tree索引還是位圖索引也有關系，就不再詳細展開。

這里要說的其他，可以總結為第十五種索引失效的情況：Mysql優化器的其他優化策略，比如優化器認為在某些情況下，全表掃描比走索引快，則它就會放棄索引。

針對這種情況，一般不用過多理會，當發現問題時再定點排查即可。

小結

本篇文章為大家總結了15個常見的索引失效的場景，由于不同的Mysql版本，索引失效策略也有所不同。大多數索引失效情況都是明確的，有少部分索引失效會因Mysql的版本不同而有所不同。

因此，建議收藏本文，當在實踐的過程中進行對照，如果沒辦法準確把握，則可直接執行explain進行驗證。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL 索引失效的 15 种场景！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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