好的，下面开始讲座：
各位朋友，大家好！今天我们来聊聊MySQL优化器与执行计划中一个非常关键的方面：MySQL的函数开销，特别是如何在WHERE子句中使用函数对索引产生影响。这直接关系到我们查询的性能，是优化SQL语句时必须考虑的重点。
一、索引的基本原理回顾
在深入探讨函数的影响之前，我们先简单回顾一下索引的基本原理。索引的本质就是一个排好序的数据结构，它包含着对数据表中一列或多列值的引用，并指向包含这些值的完整数据行。
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B-Tree 索引： 这是MySQL中最常用的索引类型。B-Tree是一种平衡树结构，可以快速定位到指定范围的数据。查找效率相对稳定，适合范围查询。
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Hash 索引： Hash索引使用哈希函数将索引列的值映射到一个哈希码，并存储在哈希表中。查找速度非常快，但只适用于等值查询，不支持范围查询。
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全文索引： 用于全文搜索，允许在文本数据中查找关键词。
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空间索引： 用于存储和查询地理空间数据。
当执行查询时，MySQL优化器会评估是否可以使用索引来加速查询。如果可以使用索引，优化器会选择最佳的索引，并生成执行计划。
二、函数对索引的影响：本质是让优化器无法有效使用索引
现在，我们来看一下在WHERE子句中使用函数对索引的影响。
2.1 为什么函数会影响索引？
根本原因在于，当你在WHERE子句中使用函数时，MySQL优化器通常无法直接使用索引。这是因为函数改变了索引列的值，使得优化器无法通过索引的原始值进行查找。 优化器需要对每一行应用函数，然后才能进行比较。这就变成了全表扫描。
想象一下，如果索引存储的是原始的日期值，而你的查询是WHERE YEAR(date_column) = 2023，优化器怎么知道哪些索引条目对应于2023年？它必须扫描整个索引（甚至整个表），对每个日期值应用YEAR()函数，然后才能进行比较。
2.2 常见的影响索引的函数类型
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日期和时间函数：
YEAR(),MONTH(),DAY(),DATE(),HOUR(),MINUTE(),SECOND(),DATE_FORMAT(),UNIX_TIMESTAMP()等等。 -
字符串函数：
LOWER(),UPPER(),TRIM(),SUBSTRING(),REPLACE(),CONCAT()等等。 -
数学函数：
ABS(),CEILING(),FLOOR(),ROUND()等等。 -
类型转换函数：
CAST(),CONVERT()。 -
加密函数：
MD5(),SHA1()等等。
2.3 具体示例和分析
假设我们有一个orders表，包含以下列：
id(INT, PRIMARY KEY)order_date(DATETIME, Indexed)customer_id(INT)amount(DECIMAL)
现在，我们来看几个使用函数的例子，以及它们如何影响索引的使用：
示例1：使用YEAR()函数
SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2023;在这个例子中，YEAR(order_date)函数会作用于order_date列的每一个值。MySQL无法直接使用order_date列上的索引来加速查询。优化器通常会选择全表扫描。
示例2：使用DATE_FORMAT()函数
SELECT * FROM orders WHERE DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') = '2023-01';与上一个例子类似，DATE_FORMAT()函数也会导致无法使用索引。
示例3：使用LOWER()函数
假设我们有一个users表，包含username列（VARCHAR, Indexed）：
SELECT * FROM users WHERE LOWER(username) = 'john';LOWER()函数会将username列的值转换为小写。如果索引是基于原始的（大小写敏感的）username值创建的，那么优化器就无法使用该索引。
2.4 如何查看执行计划？
我们可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL的执行计划，从而判断是否使用了索引。
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2023;执行结果会包含一个type列。如果type是ALL，则表示全表扫描。如果type是index，则表示全索引扫描。如果type是range、ref、eq_ref等，则表示使用了索引。
三、优化策略：避免在WHERE子句中直接使用函数
既然在WHERE子句中使用函数会导致索引失效，那么我们应该如何优化呢？核心思想是：尽量避免在WHERE子句中直接对索引列使用函数。
3.1 调整查询条件
将函数操作移到等号的另一侧。 例如使用范围查询或者不等式查询。
示例1：优化YEAR()函数的使用
与其使用YEAR(order_date) = 2023，不如使用以下查询：
SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2024-01-01';这个查询可以直接使用order_date列上的索引。
示例2：优化DATE_FORMAT()函数的使用
与其使用DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') = '2023-01'，不如使用以下查询：
SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2023-02-01';示例3：优化LOWER()函数的使用
如果我们需要进行大小写不敏感的查询，可以考虑以下几种方法：
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校对规则（Collation）： 在创建表或列时，选择一个大小写不敏感的校对规则。例如，
utf8_general_ci或utf8_unicode_ci。这样，查询时可以直接使用username列上的索引。CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(255) COLLATE utf8_general_ci, -- 其他列 );然后，查询可以直接使用：
SELECT * FROM users WHERE username = 'john'; -
创建函数索引 (MySQL 5.7 及更高版本): 可以创建一个基于函数的索引。这种方式会预先计算好函数结果并存储在索引中，所以查询时可以直接利用这个索引。
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_lower_username ((LOWER(username))); SELECT * FROM users WHERE LOWER(username) = 'john';注意：函数索引会增加数据写入的开销，因为每次插入或更新数据时，都需要计算函数值并更新索引。
3.2 使用预计算列（Generated Columns）
MySQL 5.7 引入了Generated Columns功能。Generated Columns的值可以通过表达式计算得到，并且可以被索引。
我们可以创建一个Generated Column来存储函数的结果，并在该列上创建索引。
ALTER TABLE orders ADD COLUMN order_year INT GENERATED ALWAYS AS (YEAR(order_date)) STORED;
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_order_year (order_year);现在，我们可以使用以下查询：
SELECT * FROM orders WHERE order_year = 2023;这个查询可以使用idx_order_year索引。
3.3 避免在WHERE子句中使用NOT、!=、<>、NOT IN等否定操作符
这些操作符通常会导致全表扫描。尽量使用等价的肯定操作符来代替。
例如，与其使用WHERE order_date != '2023-01-01'，不如使用WHERE order_date < '2023-01-01' OR order_date > '2023-01-01'。
3.4 使用覆盖索引
覆盖索引是指查询只需要访问索引，而不需要访问表中的数据行。这可以显著提高查询性能。
例如，如果我们只需要查询order_date列和customer_id列，可以创建一个包含这两列的索引：
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_order_date_customer_id (order_date, customer_id);然后，使用以下查询：
SELECT order_date, customer_id FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2024-01-01';由于查询只需要访问索引，因此可以避免访问表中的数据行。
四、其他注意事项
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数据类型： 确保WHERE子句中的数据类型与索引列的数据类型匹配。类型不匹配会导致隐式类型转换，从而影响索引的使用。
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统计信息： MySQL优化器依赖于统计信息来选择最佳的执行计划。定期更新表的统计信息可以帮助优化器做出更明智的决策。可以使用
ANALYZE TABLE语句来更新统计信息。 -
查询提示（Query Hints）： 在某些情况下，优化器可能无法选择最佳的执行计划。可以使用查询提示来强制优化器使用特定的索引或执行计划。但是，应该谨慎使用查询提示，因为它们可能会导致性能问题。
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测试和基准测试： 在进行任何优化之前，务必进行测试和基准测试，以确保优化 действительно 提高了查询性能。
五、代码示例总结
为了更清晰地展示上述优化策略，我们用表格总结一下：
| 场景 | 原始SQL（低效） | 优化后的SQL（高效） | 说明 |
|---|---|---|---|
使用YEAR()函数 |
SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2023; |
SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2024-01-01'; |
使用范围查询代替函数，可以直接利用order_date索引。 |
使用DATE_FORMAT()函数 |
SELECT * FROM orders WHERE DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') = '2023-01'; |
SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2023-02-01'; |
同样使用范围查询代替函数。 |
使用LOWER()函数 |
SELECT * FROM users WHERE LOWER(username) = 'john'; |
SELECT * FROM users WHERE username = 'john'; (前提是username列使用了大小写不敏感的校对规则) 或者 创建函数索引 ALTER TABLE users ADD INDEX idx_lower_username ((LOWER(username))); SELECT * FROM users WHERE LOWER(username) = 'john'; |
使用大小写不敏感的校对规则，或者使用函数索引。 |
使用NOT操作符 |
SELECT * FROM orders WHERE order_date != '2023-01-01'; |
SELECT * FROM orders WHERE order_date < '2023-01-01' OR order_date > '2023-01-01'; |
使用等价的肯定操作符代替否定操作符。 |
需要查询order_date和customer_id列 |
SELECT order_date, customer_id FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2024-01-01'; (没有合适的索引) |
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_order_date_customer_id (order_date, customer_id); SELECT order_date, customer_id FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2024-01-01'; |
创建覆盖索引，避免访问表中的数据行。 |
| 使用Generated Columns 预计算年份 | SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2023; |
ALTER TABLE orders ADD COLUMN order_year INT GENERATED ALWAYS AS (YEAR(order_date)) STORED; ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_order_year (order_year); SELECT * FROM orders WHERE order_year = 2023; |
使用预计算列保存函数结果，并建立索引。 |
六、总结：函数使用需谨慎，优化策略要灵活
在MySQL中，函数的使用确实会对索引产生显著影响，导致查询性能下降。理解其背后的原因，掌握避免在WHERE子句中直接使用函数的策略，并灵活运用校对规则、函数索引、预计算列等优化方法，是提升SQL查询效率的关键。 务必通过EXPLAIN分析执行计划，并进行充分的测试，才能确保优化措施 действительно有效。