mysql索引失效场景

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MySQL索引失效场景

大家好，咱们程序员在面试数据库相关岗位，尤其是后端开发时，MySQL索引绝对是绕不开的重点知识。面试官特别爱问的就是：“什么情况下索引会失效啊？” 这个问题看似简单，但回答不全面或者踩了坑，很可能就与Offer失之交臂了。今天就来详细聊聊那些常见的MySQL索引失效场景，帮你面试时稳稳拿下这道题！

1. 对索引列使用函数或表达式

这是非常经典的一个坑！比如你有个用户表，birthday 是日期类型的列并且建了索引。你要查年龄大于30的人，如果写成 WHERE YEAR(CURDATE()) - YEAR(birthday) > 30，那完蛋了，索引大概率失效。数据库计算表达式的时候，是用不到索引的。正确姿势是直接比较日期：WHERE birthday < DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 YEAR)。

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2. 在索引列上进行运算操作

跟上一条类似，但更常见的是直接对列做加减乘除。假设有个订单表，amount（金额）有索引。你写 WHERE amount * 0.9 > 1000 想查打了9折后大于1000的订单？抱歉，数据库只能老老实实扫描全表计算每个 amount * 0.9，索引用不上。应该把计算移到右边：WHERE amount > 1000 / 0.9。

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3. 使用左模糊匹配(LIKE '%xxx')

模糊查询中，LIKE 'abc%' 这种右模糊或者 LIKE 'abc' 是可以用上索引的（如果是前缀索引或合适的数据类型）。但如果写成 LIKE '%abc' 或者 LIKE '%abc%'（左模糊或全模糊），数据库引擎就不知道从哪里开始匹配了，索引通常就失效了。想象一下，让你在字典里找一个以特定几个字母 结尾 的单词，你怎么快速找？得从头翻吧！同理，数据库面对左模糊也得全表扫。所以尽量避免左模糊，如果实在需要，考虑其他方案如全文索引。

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4. 违反最左前缀原则(Leftmost Prefix Rule)

这个原则是针对组合索引（也叫联合索引、复合索引）的命门！组合索引 (col1, col2, col3) 是按照 col1, col2, col3 的顺序建立索引树的。数据库想用这个索引，查询条件必须从索引的最左边列开始并且连续（中间不能跳过）。

• 能用索引的情况：
  • WHERE col1 = ? (用到了 col1)
  • WHERE col1 = ? AND col2 = ? (用到了 col1, col2)
  • WHERE col1 = ? AND col2 = ? AND col3 = ? (用到了 col1, col2, col3)
  • WHERE col1 = ? AND col3 = ? (部分索引下推，能用上 col1 的索引部分，但 col3 可能不会用来过滤，效率不如用上 col2)
• 失效的情况：
  • WHERE col2 = ? (最左列 col1 没出现)
  • WHERE col2 = ? AND col3 = ? (最左列 col1 没出现)
  • WHERE col1 = ? AND col3 = ? (跳过了中间的 col2。虽然能用上 col1，但索引的效率会打折扣，有时优化器可能干脆选择全表扫)

设计组合索引和写 SQL 时，脑子里一定要有这个原则！

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5. OR 连接的非索引列

当 WHERE 子句中出现 OR 条件时，情况比较复杂。如果 OR 连接的列中存在至少一个列没有索引，那么整个查询可能就无法有效使用索引，导致全表扫描。例如：WHERE indexed_col = 'value' OR non_indexed_col = 'value'。优化策略通常是把 OR 拆成 UNION ALL（要注意去重问题）或者重新设计表结构给 non_indexed_col 加索引。

6. 数据类型隐式转换

数据库在比较时如果发现两边的数据类型不一致，会尝试进行隐式转换。比如索引列 phone 是 varchar 类型存储手机号，你写 WHERE phone = 13800138000（用了数字），数据库会把 phone 列的值都转成数字来比较，这就导致索引失效。正确的写法应该是 WHERE phone = '13800138000'，保证类型匹配。这个小细节很容易忽略！

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7. 查询优化器认为全表扫描更快

有时，即使有索引可用，查询优化器经过成本计算后，可能会认为扫描全表反而比走索引再回表更快。这种情况通常发生在：

• 表中数据量非常小。 索引本身也需要查找，数据量小的时候，直接读表可能更快。
• 索引的选择性太低。 比如在“性别”这种只有两个值的列上建索引，即使走了索引，回表查的数据量还是非常大（几乎一半），优化器可能觉得不如全表扫一次搞定。
• 查询需要获取表中大部分数据。 比如 SELECT * FROM table LIMIT 1000000, 10 (获取大量数据偏移后的少量数据)，索引扫描+大量回表的代价可能高于直接顺序扫描全表。

所以，索引不是万能的，优化器的选择是动态的。

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8. 使用NOT、NOT IN、NOT LIKE、!= 或 <> 操作符

这些否定操作符通常难以高效利用索引。数据库很难在索引中快速定位到“不等于某个值”的所有记录，往往需要扫描大部分索引或全表。例如 WHERE status != 'active'，如果 status 索引，优化器可能还是会选择全扫。对于 NOT IN 和 NOT EXISTS，如果子查询结果集很大，效率也会很低。尽量用正向条件或考虑其他方案（如 LEFT JOIN ... IS NULL 代替 NOT IN）。

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9. 索引列使用IS NULL 或 IS NOT NULL

在较早版本的 MySQL 或特定情况下，WHERE indexed_col IS NULL 可能用不到索引，需要全表扫描。但在较新版本（如 5.6+）且索引列允许为 NULL 的情况下，优化器通常能够利用索引来查找 IS NULL 的记录。不过，IS NOT NULL 依然可能导致索引失效，因为它通常意味着需要扫描索引中大量的非 NULL 值（除非 NULL 值占比很高）。具体情况最好用 EXPLAIN 查看执行计划确认。

10. 范围查询后的列无法使用索引

在组合索引中，如果某一列使用了范围查询（>, <, BETWEEN, LIKE 'prefix%' 等），那么该列之后的索引列将无法再用于索引过滤。例如索引 (col1, col2, col3)，查询 WHERE col1 = 'a' AND col2 > 10 AND col3 = 'b'。数据库能用索引快速定位到 col1='a' 并且 col2>10 的记录，但对于 col3='b' 这个条件，由于 col2 用了范围查询，col3 在索引中是乱序的，无法高效利用索引进行等值匹配，只能回表后再过滤 col3。设计索引顺序时，尽量把等值查询的列放在范围查询列的前面。

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写在最后：

理解这些MySQL索引失效的场景，不仅仅是应付面试，对于日常开发写出高性能的SQL至关重要。面试前多想想这些点，回答时结合具体例子，面试官一定会对你刮目相看！

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希望这篇文章能帮助大家在面试路上少踩坑，早日拿下心仪的Offer！