在实际工作中，大家可能会遇到这个问题：MySQL并没有按照自己的预想来选择索引，比如创建了索引但是选择了全表扫描，这肯定是 MySQL 数据库的 Bug，或者是索引出错了。真相真的是MySQL出错了吗？当然不是。主要是因为索引中的数据出了错。

为什么这么说呢？要理解这个问题，要理解 MySQL 数据库中的优化器是怎么执行的，然后才能明白为什么最终优化器没有选择我们预想的索引。

一、MySQL是如何选择索引的？

以下面的表结构为例：

 CREATE TABLE `orders` (

  `O_ORDERKEY` int NOT NULL,

  `O_CUSTKEY` int NOT NULL,

  `O_ORDERSTATUS` char(1) NOT NULL,

  `O_TOTALPRICE` decimal(15,2) NOT NULL,

  `O_ORDERDATE` date NOT NULL,

  `O_ORDERPRIORITY` char(15) NOT NULL,

  `O_CLERK` char(15) NOT NULL,

  `O_SHIPPRIORITY` int NOT NULL,

  `O_COMMENT` varchar(79) NOT NULL,

  PRIMARY KEY (`O_ORDERKEY`),

  KEY `idx_custkey_orderdate` (`O_CUSTKEY`,`O_ORDERDATE`),

  KEY `ORDERS_FK1` (`O_CUSTKEY`),

  KEY `idx_custkey_orderdate_totalprice` (`O_CUSTKEY`,`O_ORDERDATE`,`O_TOTALPRICE`),

  CONSTRAINT `orders_ibfk_1` FOREIGN KEY (`O_CUSTKEY`) REFERENCES `customer` (`C_CUSTKEY`)

) ENGINE=InnoDB

在查询字段 o_custkey 时，理论上可以使用三个相关的索引：ORDERS_FK1、idx_custkey_orderdate、idx_custkey_orderdate_totalprice。那 MySQL 优化器是怎么从这三个索引中进行选择的呢？

在关系型数据库中，B+ 树索引只是存储的一种数据结构，具体怎么使用，还要依赖数据库的优化器，优化器决定了具体某一索引的选择，也就是常说的执行计划。

而优化器的选择是基于成本（cost），哪个索引的成本越低，优先使用哪个索引。

我们通过上图可知，MySQL数据库是由Server层和Engine层组成。

  • Server 层有 SQL 分析器、SQL优化器、SQL 执行器，用于负责 SQL 语句的具体执行过程；

  • Engine 层负责存储具体的数据，如最常使用的 InnoDB 存储引擎，还有用于在内存中存储临时结果集的 TempTable 引擎。

SQL 优化器会分析所有可能的执行计划，选择成本最低的执行，这种优化器称之为：CBO（Cost-based Optimizer，基于成本的优化器）。

其中，CPU Cost 表示计算的开销，比如索引键值的比较、记录值的比较、结果集的排序……这些操作都在 Server 层完成；

IO Cost 表示引擎层 IO 的开销，MySQL 8.0 可以通过区分一张表的数据是否在内存中，分别计算读取内存 IO 开销以及读取磁盘 IO 的开销。

二、案例分析

1、SQL执行未使用创建的索引

经常听到有技术反馈 MySQL 优化器不准，不稳定，一直在变。

但是，请记住，MySQL 优化器永远是根据成本，选择出最优的执行计划。哪怕是同一条 SQL 语句，只要范围不同，优化器的选择也可能不同。

比如如下SQL：

SELECT * FROM orders

WHERE o_orderdate > '1994-01-01' and o_orderdate < '1994-12-31';



SELECT * FROM orders 

WHERE o_orderdate > '1994-02-01' and o_orderdate < '1994-12-31';

上面这两条 SQL 都是通过索引字段 o_orderdate 进行查询，然而第一条 SQL 语句的执行计划并未使用索引 idx_orderdate，而是使用了如下的执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM orders 

WHERE o_orderdate > '1994-01-01' 

AND o_orderdate < '1994-12-31'\G

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: orders

   partitions: NULL

         type: ALL

possible_keys: idx_orderdate

          key: NULL

      key_len: NULL

          ref: NULL

         rows: 5799601

     filtered: 32.35

        Extra: Using where

从上述执行计划中可以发现，优化器已经通过 possible_keys 识别出可以使用索引 idx_orderdate，但最终却使用全表扫描的方式取出结果。 最为根本的原因在于：优化器认为使用通过主键进行全表扫描的成本比通过二级索引 idx_orderdate 的成本要低，可以通过 FORMAT=tree 观察得到：

EXPLAIN FORMAT=tree 

SELECT * FROM orders 

WHERE o_orderdate > '1994-01-01' 

AND o_orderdate < '1994-12-31'\G

*************************** 1. row ***************************

EXPLAIN: -> Filter: ((orders.O_ORDERDATE > DATE'1994-01-01') and (orders.O_ORDERDATE < DATE'1994-12-31'))  (cost=592267.11 rows=1876082)

    -> Table scan on orders  (cost=592267.11 rows=5799601)



EXPLAIN FORMAT=tree 

SELECT * FROM orders FORCE INDEX(idx_orderdate)

WHERE o_orderdate > '1994-01-01' 

AND o_orderdate < '1994-12-31'\G

*************************** 1. row ***************************

EXPLAIN: -> Index range scan on orders using idx_orderdate, with index condition: ((orders.O_ORDERDATE > DATE'1994-01-01') and (orders.O_ORDERDATE < DATE'1994-12-31'))  (cost=844351.87 rows=1876082)

从执行计划可以看到，MySQL 认为全表扫描，然后再通过 WHERE 条件过滤的成本为 592267.11，对比强制使用二级索引 idx_orderdate 的成本为 844351.87。

成本上看，全表扫描低于使用二级索引。所以，MySQL 优化器没有使用二级索引 idx_orderdate。

为什么全表扫描比二级索引查询快呢？ 因为二级索引需要回表，当回表的记录数非常大时，成本就会比直接扫描要慢，因此这取决于回表的记录数。

所以，第二条 SQL 语句，只是时间范围发生了变化，但是 MySQL 优化器就会自动使用二级索引 idx_orderdate了，这时我们再观察执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM orders 

WHERE o_orderdate > '1994-02-01' 

AND o_orderdate < '1994-12-31'\G

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: orders

   partitions: NULL

         type: range

possible_keys: idx_orderdate

          key: idx_orderdate

      key_len: 3

          ref: NULL

         rows: 1633884

     filtered: 100.00

        Extra: Using index condition

从上述案例可以看出，并不是 MySQL 选择索引出错，而是 MySQL 会根据成本计算得到最优的执行计划， 根据不同条件选择最优执行计划，而不是同一类型一成不变的执行过程，这才是优秀的优化器该有的样子。

2、索引创建在有限状态下

B+ 树索引通常要建立在高选择性的字段或字段组合上，如性别、订单 ID、日期等，因为这样每个字段值大多并不相同。

但是对于性别这样的字段，其值只有男和女两种，哪怕记录数再多，也只有两种值，这是低选择性的字段，因此无须在性别字段上创建索引。

但在有些低选择性的列上，是有必要创建索引的。比如电商的核心业务表 orders，其有字段 o_orderstatus，表示当前的状态。

在电商业务中会有一个这样的逻辑：即会定期扫描字段 o_orderstatus 为支付中的订单，然后强制让其关闭，从而释放库存，给其他有需求的买家进行购买。

但字段 o_orderstatus 的状态是有限的，一般仅为已完成、支付中、超时已关闭这几种。

通常订单状态绝大部分都是已完成，只有绝少部分因为系统故障原因，会在 15 分钟后还没有完成订单，因此订单状态是存在数据倾斜的。

这时，虽然订单状态是低选择性的，但是由于其有数据倾斜，且我们只是从索引查询少量数据，因此可以对订单状态创建索引：

ALTER TABLE orders 

ADD INDEX idx_orderstatus(o_orderstatus)

但这时根据下面的这条 SQL，优化器的选择可能如下：

EXPLAIN SELECT * FROM orders 

WHERE o_orderstatus = 'P'\G

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: orders

   partitions: NULL

         type: ALL

possible_keys: NULL

          key: NULL

      key_len: NULL

          ref: NULL

         rows: 5799601

     filtered: 50.00

        Extra: Using where

由于字段 o_orderstatus 仅有三个值，分别为 'O'、'P'、'F'。但 MySQL 并不知道这三个列的分布情况，认为这三个值是平均分布的，但其实是这三个值存在严重倾斜：

SELECT o_orderstatus,count(1) 

FROM orders GROUP BY o_orderstatus;

+---------------+----------+

| o_orderstatus | count(1) |

+---------------+----------+

| F             |  2923619 |

| O             |  2923597 |

| P             |   152784 |

+---------------+----------+

因此，优化器会认为订单状态为 P 的订单占用 1/3 的数据，使用全表扫描，避免二级索引回表的效率会更高。

然而，由于数据倾斜，订单状态为 P 的数据非常少，根据索引 idx_orderstatus 查询的效率会更高。这种情况下，我们可以利用 MySQL 8.0 的直方图功能，创建一个直方图，让优化器知道数据的分布，从而更好地选择执行计划。直方图的创建命令如下所示：

ANALYZE TABLE orders 

UPDATE HISTOGRAM ON o_orderstatus;

在创建完直方图后，MySQL会收集到字段 o_orderstatus 的数值分布，可以通过下面的命令查询得到：

SELECT 

v value, 

CONCAT(round((c - LAG(c, 1, 0) over()) * 100,1), '%') ratio

FROM information_schema.column_statistics, 

JSON_TABLE(histogram->'$.buckets','$[*]' COLUMNS(v VARCHAR(60) PATH '$[0]', c double PATH '$[1]')) hist

WHERE column_name = 'o_orderstatus';



+-------+-------+

| value | ratio |

+-------+-------+

| F     | 49%   |

| O     | 48.5% |

| P     | 2.5%  |

+-------+-------+

可以看到，现在 MySQL 知道状态为 P 的订单只占 2.5%，因此再去查询状态为 P 的订单时，就会使用到索引 idx_orderstatus了，如：

EXPLAIN SELECT * FROM orders 

WHERE o_orderstatus = 'P'\G

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: orders

   partitions: NULL

         type: ref

possible_keys: idx_orderstatus

          key: idx_orderstatus

      key_len: 4

          ref: const

         rows: 306212

     filtered: 100.00

        Extra: Using index condition

三、总结

通过本篇文章，我们整理一下思路：

  • 1、MySQL会选择成本最低的执行计划，我们可以通过EXPLAIN命令查看各个SQL的执行成本。
  • 2、一般只对高选择度的字段和字段组合创建索引，低选择度的字段不创建索引。
  • 3、低选择性，但是数据存在倾斜，通过索引找出少部分数据，可以考虑创建索引；
  • 4、若数据存在倾斜，可以创建直方图，让优化器知道索引中数据的分布，进一步校准执行计划。

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