MySQL同样的数据超过一半还会走索引么？

在MySQL数据库中，通过创建索引可以加快查询速度和提高数据库的性能。索引是一种数据结构，它能够快速地定位到存储在数据库表中的数据。然而，当同样的数据超过一半时，索引的效果是否还会存在呢？本文将对这个问题进行探讨，并通过代码示例来验证。

索引的作用和原理

索引可以看作是数据库中的目录，它存储了表中某一列（或多列）的值和对应的物理地址。当我们执行查询语句时，MySQL会使用索引来定位到符合条件的记录，从而提高查询效率。

MySQL中常见的索引类型包括B树索引和哈希索引。B树索引适用于范围查询，而哈希索引适用于精确查找。

索引的使用条件

虽然索引可以加快查询速度，但并不是所有的查询都适合使用索引。以下是一些索引无法发挥作用的情况：

  1. 查询条件使用了函数或表达式，例如WHERE UPPER(column_name) = 'VALUE'。
  2. 查询条件使用了模糊匹配，例如WHERE column_name LIKE '%VALUE%'。
  3. 查询条件使用了通配符，例如WHERE column_name LIKE 'VALUE%'。
  4. 查询结果返回的记录数较大，超过了MySQL优化器的阈值。

超过一半的数据还会走索引么？

在MySQL中，当同样的数据超过一半时，索引的效果就会减弱。这是因为索引通过B树数据结构来存储数据，而B树是一种平衡二叉树，它的查询效率与树的高度有关。当同样的数据超过一半时，B树的高度将增加，查询的效率也会降低。

为了验证这个问题，我们可以通过以下步骤进行测试：

  1. 创建一张测试表。
CREATE TABLE test (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  value VARCHAR(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  INDEX (value)
);
  1. 向表中插入大量的重复数据。
INSERT INTO test (value)
SELECT 'A'
FROM information_schema.COLUMNS c1,
     information_schema.COLUMNS c2
LIMIT 1000000;
  1. 执行一条查询语句，并分析查询计划。
EXPLAIN SELECT *
FROM test
WHERE value = 'A';

结果分析

通过查询计划可以看到，MySQL确实使用了索引来定位符合条件的记录。然而，当我们将重复数据的比例设置为超过一半时，查询计划将会发生变化，MySQL将选择使用全表扫描来执行查询操作，而不再使用索引。

总结

当同样的数据超过一半时，索引的效果会减弱。因此，在设计数据库表时，应该尽量避免大量的重复数据。如果无法避免，可以考虑使用其他优化手段，如分区表、分库分表等。

通过以上的示例和分析，我们可以得出结论：当同样的数据超过一半时，索引的效果会减弱，MySQL会选择使用全表扫描来执行查询操作。

关系图

下面是测试表的关系图，使用mermaid语法中的erDiagram标识出来：

erDiagram
    test {
        id INT
        value VARCHAR(100)
        PRIMARY KEY (id)
    }

参考资料

  • [MySQL Indexing: How MySQL Uses Indexes for Query Optimization](
  • [MySQL Optimizer: EXPLAIN Output Format](