稍不注意，可能你写的查询语句是会导致索引失效，从而走了全表扫描，虽然查询的结果没问题，但是查询的性能大大降低。
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
主要想分享之前在面试过程中遇到的一些关于mysql基础&高频面试题.我发现工作几年以后,基本上面试基本不问mysql围绕sql基本的问题了,开始围绕mysql的一些 八股文的问题开始问,在之前面试之前,刷了大概mysql关于高可用、隔离级别、事务、保持一致性、mysql执行原理、mysql底层引擎等相关执行,基本上这些能都能命中一些面试题.
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。
创建一张user表，表中包含：id、code、age、name和height字段。
我之前写的一篇文章《聊聊sql优化的15个小技巧》，自发表之后，在全网广受好评，被很多大佬转载过，说明了这类文章的价值。
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
无论你是技术大佬，还是刚入行的小白，时不时都会踩到Mysql数据库不走索引的坑。常见的现象就是：明明在字段上添加了索引，但却并未生效。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
存储引擎是Mysql中特有的术语，是一个表存储数据的方式。Mysql支持九大存储引擎。Mysql版本不同支持的存储引擎不同。 2.常见的存储引擎： ①MyISAM存储引擎管理表的特征：使用三个文件来表示每个表：格式文件mytable.frm(存储表结构)、数据文件mytable.MYD(存储表中的数据)，索引文件mytable.MYI(存储表上的索引)。优点：可以被转换为压缩，只读表来节省空间，缺点：不支持事务，安全性低。 ②InnoDB存储引擎：mysql默认的存储引擎。是重量级的存储引擎。支持事务(可以保证数据的安全)，支持数据库崩溃后的恢复机制。每个InnoDB表在数据库目录中以.frm格式文件存储表格式，InnoDB表空间tablespace(逻辑名称)用于存储表的内容和索引。优点：非常安全，缺点：效率低，不能压缩不能转换为只读，不能很好的节省内存空间。 ③MEMORY存储引擎：内存存储引擎，每个表的格式文件存储在.frm文件中，表数据和索引存储在内存中(查询速度快)，支持表级锁机制。优点：查询效率高。缺点：不安全，服务器关闭后，保存在内存中的数据和索引消失。
MYSQL中索引是经常用来对数据库查询性能优化的方式，再MySQL中采用了B+树作为索引结构来减少磁盘IO次数去提高数据的检索性能。但是在某些场景下，由于查询语句设计不合理，或者对MySQL的理解不够深入。索引有可能会失效，变为全表扫描，这对于大数据量的查询是非常低效的。今天我们就来聊聊这些常见的失效场景。
mysql的优化是我们经常都会提到的一个话题，也是重中之重，在很多大厂中会有专门的DBA来做这件事情，甚至更过分的是连应届生的招聘岗位要求上都写了需要懂一点sql优化，最近moon一直在写关于mysql的文章，包括之前写的索引相关，其实也都是为了这篇文章做个铺垫，所以你懂了吗，今天我将从表结构、索引、查询语句、分库分表这四个维度来和大家聊聊，在工作中，怎么进行sql优化？
几乎所有的小伙伴都可以随口说几句关于创建索引的优缺点，也知道什么时候创建索引能够提高我们的查询性能，什么时候索引会更新，但是你有没有注意到，即使你设置了索引，有些时候索引他是不会生效的！这不仅考察了大家对索引的了解程度，还要让大家在使用的时候能够正确的使用。以下介绍了一些可能会造成索引失效的特殊情况，希望大家在平时开发和面试的时候能够注意到！
但也可能因为你使用错误的SQL语句而无法使用。其中有以下几种，在使用sql查询时尽量避免。
针对索引失效的排查，关键步骤包括确定需要分析的SQL语句，并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
最近公司项目添加新功能，上线后发现有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口，而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范，导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效，进行全表扫描。原本负责优化的同事有事请假回家，因此优化查询数据的问题落在笔者手中。笔者在查阅网上 SQL 优化的资料后成功解决了问题，在此从==全局角度==记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。
第三种情况，就是全值匹配。即我们建立的索引一楼是name，二楼是age，三楼是pos，查询的条件也是先name再age最后pos，从上面图中第三条语句的执行计划可以看出，使用三个const，效率是很高的。
可以使用explain命令加在要分析的sql语句前面，在执行结果中查看key这一列的值，如果为NULL，说明没有使用索引。
在上文我们曾小小的提到过，在索引失效的情况下，MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上，我们称之为锁表，或叫行锁升表锁.
sql语句与索引优化 –> 数据表优化 –> 系统配置优化 –> 硬件提升优化
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中，我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路，那今天我们就针对具体的语句来看一下，如何优化MySQL的查询语句。”
MySQL 从 4.1 版本开始支持子查询，使用子查询可以进行 SELECT 语句的嵌套查询，即一个 SELECT 查询的结果作为另一个 SELECT 语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的操作 。
另外，MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。
CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c1` varchar(10) DEFAULT NULL, `c2` varchar(10) DEFAULT NULL, `c3` varchar(10) DEFAULT NULL, `c4` varchar(10) DEFAULT NULL, `c5` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_test_c1234` (`c1`,`c2`,`c3`,`c4`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果，如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树，如果出现错误，报SQL解析错误。如果正确，向下传递 解析时主要检查SQL中关键字，检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？ 通过本篇内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎，SQL的查询速度决定了页面的加载速度，进一步决定了客户浏览体验。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。
如果是空的，没有相关的索引。这时要提高性能，可通过 检验WHERE子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引。
文章目录 1. Explain 1.1. id 1.1.1. id相同 1.1.2. id不同 1.2. table 2. 索引优化 2.1. 全值匹配 2.2. 最佳左前缀法则 2.3. 不在索引上列上做任何操作 2.4. 不能使用索引中范围条件右边的列（范围之后的索引全失效） 2.5. 使用覆盖索引，少使用select* 2.6. mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描 2.7. 在使用or的时候，前后两个都是索引的时候才会生效 2.8. is null和is not nu
查看索引长度是74=(3*24+2),可以算出联合索引中只使用了name前缀索引.
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情，希望文章的这些优化技巧对你有用。
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了，也是面试经常被问的，这篇文章就总结一下索引相关的知识点，包括索引的底层实现原理，索引的分类，最左匹配原则等。
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；
Select [distinct ] <字段名称> from 表 1 [ <join 类型> join 表 2 on <join 条件> ] where <where 条件> group by <字段>
在我们日常使用数据库的时候，肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。
用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
在 SQL 优化中，索引是至关重要的一环，能给查询效率带来质的飞跃，但是索引并不是万能的，不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类，并讨论使用索引时应该权衡的要素，关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
当提到MySQL数据库的时候，我们的脑海里会想起几个关键字：索引、事务、数据库锁等等，索引是MySQL的灵魂，是平时进行查询时的利器，也是面试中的重中之重。
对于生产业务系统来说，慢查询也是一种故障和风险，一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大，因此，要解决和避免这类故障，关注慢查询本身是关键。
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