好嘞！各位看官，今天咱们不聊风花雪月，也不谈人生哲理，就来聊聊数据库里那些“傲娇”的索引，以及它们偶尔“罢工”的那些“边缘”时刻。准备好了吗？咱们这就开始一场索引失效的“历险记”！😎
开场白：索引，数据库的“高速公路”
各位，想象一下，数据库就像一座巨大的城市，里面住着海量的数据居民。如果我们想快速找到某个特定的居民，难道要挨家挨户地敲门问吗？这效率也太低了吧！这时候，索引就派上用场了。它可以被看作是城市里的“高速公路”，能够帮助我们快速定位到目标数据，从而提高查询效率。
索引的原理其实很简单，就是对数据进行排序，并建立一个“目录”，记录每个数据的位置。当我们查询数据时，数据库会先查阅这个“目录”，找到数据的位置，然后直接去取数据，而不用遍历整个数据库。
但是，这条“高速公路”也不是万能的，有时候它会“堵车”，甚至“瘫痪”，导致查询效率大幅下降。这就是我们今天要讨论的——索引失效。
第一幕：索引失效的“边缘”案例
索引失效就像是高速公路上的“交通事故”，导致车辆无法正常通行。那么，都有哪些“交通事故”会导致索引失效呢？
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“隐式转换”：数据类型不匹配的“碰瓷”
这是索引失效的常见“罪魁祸首”之一。当查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不匹配时，数据库可能会进行隐式转换，导致索引失效。
举个栗子🌰：假设有一个名为
users的表，其中id列的数据类型是INT，而我们执行了如下查询：SELECT * FROM users WHERE id = '123'; -- 注意，这里 '123' 是字符串虽然看起来没啥问题，但是数据库可能会将
id列的数据类型转换为字符串，然后再进行比较。这样一来，索引就无法使用了，因为索引是基于INT类型建立的。解决方法： 确保查询条件中的数据类型与索引列的数据类型一致。养成良好的编程习惯，避免隐式转换。
举个更形象的例子： 你要找一个身高1米8的人，结果你拿了一个“180厘米”的牌子去高速公路找，高速公路上的索引是按照“米”来排序的，所以它根本不知道你要找谁。
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“模糊查询”：LIKE 语句的“任性”
LIKE语句是模糊查询的利器，但如果使用不当，也会导致索引失效。当LIKE语句以通配符%开头时，索引就无法使用了。SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%abc'; -- 百分号在前面这是因为索引是按照顺序排列的，如果以通配符开头，数据库就无法利用索引进行查找，只能进行全表扫描。
解决方法： 尽量避免使用以通配符开头的
LIKE语句。如果必须使用，可以考虑使用全文索引或者其他优化方案。举个更形象的例子： 你要找名字以“abc”结尾的人，高速公路上的索引是按照名字的首字母排序的，它根本不知道你要找谁，只能一个个地去问。
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“函数操作”：索引列上的“整容手术”
如果在查询条件中对索引列使用了函数，也会导致索引失效。
SELECT * FROM users WHERE UPPER(name) = 'ABC'; -- 对 name 列使用了 UPPER 函数这是因为索引是基于原始数据建立的，如果对索引列进行函数操作，数据库就无法利用索引进行查找。
解决方法： 尽量避免在查询条件中对索引列使用函数。如果必须使用，可以考虑建立基于函数结果的索引（函数索引）。
举个更形象的例子： 高速公路上的索引是按照人的原始长相排序的，结果你拿了一个“整容后”的照片去高速公路找人，高速公路上的索引根本认不出来。
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“不等号”：索引的“选择困难症”
使用不等号（
!=、<>）进行查询时，索引的效率可能会降低。SELECT * FROM users WHERE age != 20;这是因为不等号的范围比较大，数据库可能需要扫描更多的索引页才能找到符合条件的数据。
解决方法： 尽量避免使用不等号进行查询。如果必须使用，可以考虑使用其他优化方案，例如使用
BETWEEN语句或者将不等号转换为多个等号。举个更形象的例子： 你要找年龄不是20岁的人，高速公路上的索引是按照年龄排序的，它需要跳过20岁这个年龄段，然后继续查找，效率肯定会降低。
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“OR”连接：索引的“左右为难”
使用
OR连接多个条件时，如果其中一个条件没有使用索引，那么整个查询都可能导致索引失效。SELECT * FROM users WHERE age = 20 OR city = 'Beijing'; -- city 列没有索引这是因为数据库需要扫描整个表才能找到符合条件的数据。
解决方法： 尽量避免使用
OR连接多个条件。如果必须使用，可以考虑使用UNION语句或者为OR连接的每个条件都建立索引。举个更形象的例子： 你要找年龄是20岁或者住在北京的人，高速公路上的索引只对年龄有效，对城市无效，所以它只能先找到所有年龄是20岁的人，然后再扫描整个数据库找到住在北京的人。
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“组合索引”：索引的“完美搭档”与“貌合神离”
组合索引是由多个列组成的索引。只有当查询条件中使用了组合索引的最左前缀时，才能有效利用索引。
假设有一个组合索引
(name, age)，那么以下查询可以使用索引：SELECT * FROM users WHERE name = 'Tom'; -- 使用了最左前缀 name SELECT * FROM users WHERE name = 'Tom' AND age = 20; -- 使用了所有列而以下查询无法使用索引：
SELECT * FROM users WHERE age = 20; -- 没有使用最左前缀 name解决方法： 确保查询条件中使用了组合索引的最左前缀。
举个更形象的例子： 你要找名字是“Tom”且年龄是20岁的人，高速公路上的索引是按照“名字+年龄”的顺序排序的，如果你只知道年龄，不知道名字，那么高速公路上的索引就无法帮助你快速定位到目标数据。
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“数据分布不均”：索引的“贫富差距”
如果索引列的数据分布不均匀，例如某个值的数量非常多，那么索引的效率可能会降低。
例如，一个
gender列，只有male和female两个值，如果male的数量占了 99%，那么索引的效率就会很低，因为数据库需要扫描大量的索引页才能找到female的数据。解决方法： 针对数据分布不均的列，可以考虑使用其他优化方案，例如使用过滤索引（Filtered Index）。
举个更形象的例子： 你要找性别是“女”的人，高速公路上的索引是按照性别排序的，但是高速公路上99%的人都是男性，只有1%的人是女性，所以高速公路上的索引的效率就会很低。
第二幕：索引失效的“幕后黑手”
除了以上这些“边缘”案例，还有一些“幕后黑手”也会导致索引失效。
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“表结构变更”：索引的“改头换面”
如果表结构发生了变更，例如添加、删除、修改列，那么索引可能会失效。
解决方法： 在进行表结构变更后，需要重新评估索引的有效性，并根据需要重建索引。
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“数据量变化”：索引的“水土不服”
如果表中的数据量发生了变化，例如数据量大幅增加，那么索引的效率可能会降低。
解决方法： 定期维护索引，例如重新构建索引、更新统计信息等。
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“查询优化器”：索引的“命运之手”
数据库的查询优化器会根据查询条件、数据量、索引等信息，选择最优的查询执行计划。有时候，查询优化器可能会认为使用索引的效率不如全表扫描，从而导致索引失效。
解决方法： 可以通过
EXPLAIN语句查看查询执行计划，了解查询优化器是如何选择索引的。如果查询优化器的选择不合理，可以使用FORCE INDEX提示强制使用索引。举个更形象的例子： 查询优化器就像一个“导航员”，它会根据路况选择最佳的路线。有时候，它可能会认为走高速公路（索引）不如走小路（全表扫描）更快。
第三幕：索引失效的“侦探”与“医生”
当我们怀疑索引失效时，该如何进行诊断和治疗呢？
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“侦探”：EXPLAIN 语句的“火眼金睛”
EXPLAIN语句是诊断索引失效的利器。它可以显示查询的执行计划，包括是否使用了索引、使用了哪个索引、扫描的行数等信息。例如：
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'Tom';通过分析
EXPLAIN语句的结果，我们可以判断是否使用了索引，以及索引的使用情况。EXPLAIN语句的常见列解释：列名 含义 id查询的标识符，表示查询的执行顺序。 select_type查询的类型，例如 SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）等。table查询的表名。 partitions查询的分区信息。 type查询的访问类型，表示数据库是如何查找数据的。常见的访问类型有 ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围扫描）、ref（引用扫描）、eq_ref（唯一索引扫描）、const（常量查询）、system（系统表查询）等。type列的值越好，查询效率越高。possible_keys可能使用的索引，表示数据库在查询过程中可能会使用的索引。 key实际使用的索引，表示数据库在查询过程中实际使用的索引。如果 key列的值为NULL，则表示没有使用索引。key_len索引的长度，表示数据库在查询过程中使用的索引的长度。 ref连接类型，表示数据库是如何连接多个表的。 rows扫描的行数，表示数据库在查询过程中扫描的行数。 rows列的值越小，查询效率越高。filtered过滤的比例，表示数据库在查询过程中过滤的数据的比例。 Extra额外的信息，例如 Using index（使用了覆盖索引）、Using where（使用了WHERE子句）、Using temporary（使用了临时表）、Using filesort（使用了文件排序）等。 -
“医生”：索引优化的“药方”
如果发现索引失效，我们需要根据具体情况采取相应的优化措施。
- 重建索引： 如果索引的碎片化程度较高，或者索引的统计信息不准确，可以重建索引。
- 优化查询语句： 避免使用隐式转换、以通配符开头的
LIKE语句、函数操作等。 - 调整索引策略： 根据查询需求，调整索引的类型、顺序等。
- 使用提示： 如果查询优化器的选择不合理，可以使用
FORCE INDEX提示强制使用索引。
总结：索引优化的“黄金法则”
- 选择合适的索引列： 选择经常用于查询的列作为索引列。
- 选择合适的索引类型： 根据数据类型和查询需求，选择合适的索引类型。
- 避免过度索引： 过多的索引会增加数据库的维护成本。
- 定期维护索引： 定期重建索引、更新统计信息等。
尾声：索引的“保健医生”
各位看官，索引是数据库的“高速公路”，但它也需要我们的精心呵护。只有定期检查、维护，才能保证它的畅通无阻，让我们的查询飞起来！希望今天的分享对大家有所帮助。记住，索引优化不是一蹴而就的事情，需要不断学习、实践，才能成为真正的索引“保健医生”。
最后，祝大家在使用索引的道路上一帆风顺，永不“堵车”！ 🎉