目录一、概述二、索引失效的场景一、概述为了提高数据库SQL语句执行效率，我们第一时间想到的就是，通过在表上建立一些合适的索引。但是有时候我们明明在列上面创建了索引，查询条件也用到了该列，但是通过查询执行计划的时候，却发现没有走索引查询。本篇文章我们将总结一些常见的索引的失效场景。二、索引失效的场景【a】存在NULL值条件在设计数据库时，我们应该尽量避免某个列的值为空，如果非要不可避免的要出现NUL
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2024-03-16 10:03:46
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MySQL数据库索引失效的10种场景
原创
2022-11-05 09:01:08
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目录前言1. 准备工作1.1 创建user表1.2 插入数据1.3 查看数据库版本1.4 查看执行计划2. 不满足最左匹配原则2.1 哪些情况索引有效？2.2 哪些情况索引失效？3. 使用了select *4. 索引列上有计算5. 索引列用了函数6. 字段类型不同7. like左边包含%8. 列对比9. 使用or关键字10. not in和not exists10.1 in关键字10.2 exis
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2024-07-08 20:50:46
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当然请记住，explain是一个好习惯！MySQL索引失效的常见场景在验证下面的场景时，请准备足够多的数据量，因为数据量少时，MySQL的优化器有时会判定全表扫描无伤大雅，就不会命中索引了。1. where语句中包含or时，可能会导致索引失效使用or并不是一定会使索引失效，你需要看or左右两边的查询列是否命中相同的索引。假设USER表中的user_id列有索引，age列没有索引。下面这条语句其实是
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2023-06-24 15:55:58
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前言：
1.最佳左前缀法则
2.主键插入顺序
3.计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效
4.范围条件右边的列索引失效
5.不等于(!= 或者<>)导致索引失效
6.is null可以使用索引，is not null无法使用索引
7.like以通
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2023-06-24 23:44:45
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虽然你这列上建了索引，查询条件也是索引列，但最终执行计划没有走它的索引。下面是引起这种问题的几个关键点。列与列对比某个表中，有两列（id和c_id）都建了单独索引，下面这种查询条件不会走索引select * from test where id=c_id;这种情况会被认为还不如走全表扫描。存在NULL值条件我们在设计数据库表时，应该尽力避免NULL值出现，如果非要不可避免的要出现NULL值，也要给
原创
2021-05-06 09:19:20
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文章目录测试表测试数据?查询条件包含or，可能导致索引失效分析&结论?如何字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效?like通配符可能导致索引失效?联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引失效?mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引?mysql使用in查询时 工作常用，面试必问类型，在这里总结下?； 测试表DROP TABLE IF E
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2023-08-21 13:11:47
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MySQL数据库中，索引是一种用于提高查询效率的数据结构。但是，在某些情况下，索引可能会失效，导致查询性能下降。以下是一些常见的导致MySQL索引失效的情况：不使用索引列进行查询：如果查询语句中没有使用索引列进行过滤或排序，那么索引将不会被使用。这种情况下，MySQL将会扫描整个表来执行查询，导致性能下降。对索引列进行函数操作：如果查询语句中对索引列进行了函数操作，比如使用了函数、表达式或者类型转
原创
2023-07-26 16:08:47
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1). 全值匹配 ，对索引中所有列都指定具体值。改情况下，索引生效，执行效率高。explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市'\G; 2). 最左前缀法则如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。匹配最左前缀法则，走索引：
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2023-11-01 23:10:22
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我们在学习数据库索引的时候，会遇到两个概念：单列索引和复合索引。其实从名称上可以大概看出两者区别，前者的索引列是一个字段，后者是多个字段。复合索引顾名思义，区别于单列索引，是由两个或多个列一起构成的索引。其在B树上的数据结构是什么样？如下图，是一个包含两列的复合索引。 复合索引的数据结构 如果你观察仔细，还会发现它的叶子节点是ASC递增排序的。先根据第一个值排序，然后根据第二个值排序。查
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2023-11-24 12:13:49
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数据库查询索引（sql单个索引和复合索引）当一条sql语句的查询涉及到多个字段，这个时候给每个字段加索引，数据库也只能够使用其中的一个索引，这个时候使用复合索引就比较好了。这是为什么呢？这是因为：全表扫描/只使用一个索引的速度比起来，去分析两个索引二叉树更加耗费时间，所以绝大多数情况下数据库都是是用一个索引。 如这条语句：select count(1) from table1 where colu
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2023-10-28 15:35:37
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什么是复合索引基于表的多列上创建的索引，也叫联合索引。为什么使用复合索引减少开销：建一个复合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！覆盖索引：对复合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql:
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2023-12-01 10:22:44
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失效场景：全表查询的情况会造成索引失效范围查询右边的列，计算式有索引也不能使用索引查询。负责索引，不满足最左前缀法则。where条件中，索引字段使用函数如果是字符串类型的索引字段，不加单引号，造成索引失效。索引字段和where条件字段类型不相等，也会造成索引失效。两个不同的索引字段使用or进行连接，就会造成全表扫描。使用like如果前面加%和前后面都加%，不做索引如果某个索引的字段，该字段大部分内
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2023-08-18 14:20:59
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【deerhang】like以%起始的索引无效，当起始没有%，结尾有索引的时候可以生效（%在结尾的时候，索引也不一定会用得到，查询结果和该索引条件数量与总量比例有关）or语句没有同时使用索引的时候索引会失效，只有or左右的条件都是索引的时候才能生效组合索引，一句最左原则，只有第一个条件是索引的时候才能生效当数据类型出现隐式类型转换的时候，会扫描全表，索引失效当索引上存在is null 或者 is
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2023-06-10 21:02:14
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前言不知道你在实际工作中，有没有遇到过下面的这两种情况：明明在某个字段上加了索引，但实际上并没有生效。索引有时候生效了，有时候没有生效。今天就跟大家一起聊聊，mysql数据库索引失效的10种场景，给曾经踩过坑，或者即将要踩坑的朋友们一个参考。1. 准备工作1.1 创建user表创建表和造数据，给大家一步步演示效果，尽量做到有理有据。CREATE TABLE `user` (
`id` int
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2023-10-04 13:39:42
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MySQL允许使用 CREATE TABLE 语句和 DROP TABLE 语句来创建、删除表，使用 ALTER TABLE 语句更改其结构。CREATE INDEX 语句和 DROP INDEX 语句则可以用来为已有表增加或删除索引。下面将详细解释这些语句。但先来了解一下MySQL支持的存储引擎的一些信息。1.存储引擎的特性 MySQL支持多种存储引擎(以前被称为"表处理机器")。每一种存
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2024-07-19 17:35:21
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查询方式：一种是：全表扫描；一种是：利用数据表上建立的所以进行扫描。如：对表中name字段建立索引；则按照表中name字段进行索引排序，并为其建立指向数据表中记录所在位置的“指针”。Mysql索引根据用途分为：1.普通索引：列值可以取空值或重复值。创建使用关键字INDEX或KEY；2.唯一索引：列值不能重复；即索引列值必须是唯一的，但可以是空值；创建使用关键字UNIQUE；3.主键索引：主键索引是
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2023-10-03 09:48:12
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1. 准备工作所谓空口无凭，如果我直接把索引失效的这些场景丢出来，可能没有任何说服力。所以，我决定建表和造数据，给大家一步步演示效果，尽量做到有理有据。我相信，如果大家耐心的看完这篇文章，一定会有很多收获的。1.1 创建user表创建一张user表，表中包含：id、code、age、name和height字段。CREATE TABLE `user` (
`id` int NOT NULL AU
db的知识真的是又深又广，本着务实的态度，只简单谈谈我对数据库的索引一些方面的理解。说道索引，要简单说说索引的结构也就是b-tree的一些知识。b+tree和btree是innodb磁盘等外存贮时查找的一种结构，因为磁盘读写涉及到大量的io，为了需要加快读写速度避免大量io操作，因此设计了一种平衡二叉树，平衡的意思就是树的每个分支的高度差保证在1之内，这样可以减小查找复杂度。btree有下面有几个
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2024-07-22 11:49:17
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生产上有一个运行了个多月的项目，随着数据越来越多，查询就变得越来越慢，按理说STATUS这个字段也加了索引，为什么会这么慢呢？之前有一篇文章已经讲解过索引的最左原则，今天讲讲为什么联合索引失效了。我们执行如下语句:SHOW INDEX FROM T_table_name 查看该表的索引情况:Table:表名称
Non_unique:如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。
Key_n
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2024-03-15 11:56:53
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