• 面试官:使用 MySQL 时你遇到过哪些索引失效的场景?

面试官:使用 MySQL 时你遇到过哪些索引失效的场景?

2025-05-28 07:37:04 栏目:宝塔面板 120 阅读

大家好,我是君哥,今天来分享一道面试题。

面试官:使用 MySQL 时你遇到过哪些索引失效的场景?

我:MySQL 索引失效的场景有很多,我说一下我遇到的几个场景。 先假定有一张员工表,sql 如下:

CREATE TABLE`tb_staff` (
`staff_id`tinyint(3) NOTNULLCOMMENT'员工编号',
`id_no`varchar(20) DEFAULTNULLCOMMENT'员工姓名',
`name`varchar(20) DEFAULTNULLCOMMENT'员工姓名',
`email`varchar(200) DEFAULTNULLCOMMENT'邮件地址',
`age`tinyint(3) DEFAULTNULLCOMMENT'年龄',
`sex`tinyint(1) DEFAULT'0'COMMENT'性别,0:男 1:女',
`address`varchar(300) DEFAULTNULLCOMMENT'家庭住址',
`create_time`timestampNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'创建时间',
`update_time`timestampNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'更新时间',
  PRIMARY KEY (`staff_id`),
KEY`id_no` (`id_no`),
KEY`union_idno_name_email` (`id_no`,`name`,`email`)
) ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8

1. 使用 like 语句做模糊查询时,占位符 % 放在了最左边。比如我们查找 id_no 以 8933 结尾的员工:

select * from tb_staff where id_no like '%8933';

虽然 id_no 字段加了索引,但上面的 SQL 因为占位符在最左边,也不能走索引。

2. 使用 not like 语句,不能走索引。下面的 sql 使用 id_no 作为条件 ,不能走索引:

SELECT * FROM db_staff WHERE id_no NOT LIKE  '120%';

3. 使用 not in 语句时,也不能走索引。举个例子 :

select * from tb_staff where id_no not in ('xxxx','yyyy');

4. 使用 not exists 语句时,也不能走索引。举个例子 :再建一张专门保存 staff_id 的表 db_staff_id

SELECT * FROM db_staff f WHERE NOT EXISTS (SELECT staff_id FROM db_staff_id a WHERE a.staff_id = f.staff_id);

面试官:not in 语句一定不能走索引吗?

我:不一定。如果 not in 后面跟的是主键,有可能会走索引。比如 not in 排除的值比较少,这种情况是会走索引的。

面试官:你还遇到过其他索引失效的场景吗?

我:还有几个场景,我再说一下: 

5. 在条件语句中使用函数、表达式或隐式转换,比如下面的 sql:

--使用表达式 
EXPLAIN SELECT * FROM db_staff WHERE staff_id + 1 = 2;
--使用隐式转换,数值类型转VARCHAR
EXPLAIN SELECT * FROM db_staff WHERE id_no = 110112202409881123;

6. 使用不等于,!=,<> 时也不会走索引。

面试官:使用“不等于”条件时一定不能走索引吗?

我:不一定,如果条件时主键时,也是可以走索引的。

面试官:还有其他索引失效的场景吗?

我:我想想。。

 7. IS NOT NULL 语句也不能走索引,比如:

SELECT * FROM db_staff WHERE id_no IS NOT NULL;

8. 使用 or 语句也不能走索引,比如:

SELECT * FROM db_staff WHERE staff_id = 2 OR id_no ='4';

但如果 or 语句涉及的条件都是主键,也是可以走索引的:

SELECT * FROM db_staff WHERE staff_id = 2 OR staff_id =3;

面试官:or 语句有优化方法吗?

我:可以使用 union 语句来替代,比如:

SELECT * FROM db_staff WHERE staff_id = 2 UNION SELECT * FROM db_staff WHERE id_no = '110112202409881123'

如果查询的字段比较少,可以走覆盖索引,前面建表语句对 id_no、name、email 三个字段 加了覆盖索引,比如下面 sql:

SELECT id_no,NAME,email FROM db_staff WHERE id_no = '110112202409881123' OR NAME='zhangsan'

面试官:还有其他索引失效的场景吗?

我:还有下面一个场景: 

9. 如果查询的数据集比较大,占整个表数据量比例较大时,MySQL 可能会认为走全表扫描代价更小,所以选择走全表扫描。这时候可以增加条件过滤减小结果集,或者强制使用索引。

SELECT * FROM db_staff FORCE INDEX(union_idno_name_email)

面试官:order by 语句有可能会让查询走不上索引吗?

我:有可能。

10. order by 中的字段跟 where 条件中字段不一致时,也可能会导致索引失效。比如下面的 SQL:

SELECT id_no,NAME,email FROM db_staff WHERE id_no > '110112202409881120' ORDER BY create_time;

而且,group by 也有这个问题。但如果覆盖索引可以包含 where 条件和 order by 中的字段,则可以走覆盖索引。

SELECT id_no,NAME,email FROM db_staff WHERE id_no > '110112202409881120' ORDER BY email;

面试官:还有其他吗?

我:我知道的就这些了,当然也跟数据库的版本有一些关系。sql 是否走索引,决定因素很多,比如查询语句、结果集等。我们写 sql 语句时,如果表数据量比较大,最好用执行计划 EXPLAIN 分析一下 sql 是否正确地走索引了。

面试官:执行计划有哪些属性呢,可以说一下吗?

我: 我了解的属性如下:

  • type: 访问类型,即索引的使用方式,查询效率从高到底依次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL;
  • key: 实际使用的索引,如果为NULL则表示未使用索引;
  • key_len:索引字段的长度,使用联合索引时这个字段可以看到使用了联合索引的哪些字段;
  • rows: 预计扫描行数,这个属性值越小执行效率越高;
  • Extra: 额外信息,比如 Using where、Using filesort、Using index 。

面试官:上面 type 属性中的 eq_ref 和 ref 能讲一下吗?

我:好的

  • eq_ref 是指每行数据都是通过主键或唯一索引与另一张表做 join,每次 join 只会匹配到一行数据。比如下面 sql:
SELECT f.staff_id FROM db_staff f LEFT JOIN db_staff a ON a.staff_id = f.staff_id
  • ref 是指使用普通索引(不包括唯一索引)进行查找,查询条件可能匹配索引中的多个行。比如下面 sql:
SELECT id_no,NAME,email FROM db_staff WHERE id_no = '110112202409881120';

面试官:恭喜你,通过了。

本文地址:https://www.yitenyun.com/248.html

搜索文章

Tags

数据库 API FastAPI Calcite 电商系统 MySQL Web 应用 异步数据库 数据同步 ACK 双主架构 循环复制 TIME_WAIT 运维 负载均衡 JumpServer SSL 堡垒机 跳板机 HTTPS HexHub Docker 服务器 管理口 服务器性能 JumpServer安装 堡垒机安装 Linux安装JumpServer Deepseek 宝塔面板 Linux宝塔 生命周期 esxi esxi6 root密码不对 无法登录 web无法登录 SQL 查询 序列 核心机制 Windows Windows server net3.5 .NET 安装出错 HTTPS加密 Windows宝塔 Mysql重置密码 开源 PostgreSQL 存储引擎 锁机制 宝塔面板打不开 宝塔面板无法访问 查看硬件 Linux查看硬件 Linux查看CPU Linux查看内存 行业 趋势 Oracle 处理机制 无法访问宝塔面板 Undo Log 机制 监控 Spring Redis 异步化 优化 万能公式 连接控制 InnoDB 数据库锁 动态查询 机器学习 Serverless 无服务器 语言 ES 协同 响应模型 group by 索引 技术 openHalo 分页查询 scp Linux的scp怎么用 scp上传 scp下载 scp命令 Postgres OTel Iceberg 缓存方案 缓存架构 缓存穿透 工具 存储 高可用 GreatSQL 连接数 数据 主库 SVM Embedding 日志文件 MIXED 3 R edis 线程 Linux 安全 R2DBC 国产数据库 Netstat Linux 服务器 端口 SQLite-Web SQLite 数据库管理工具 加密 场景 启动故障 Recursive ​Redis 推荐模型 自定义序列化 防火墙 黑客 云原生 SQLark RocketMQ 长轮询 配置 共享锁 向量数据库 大模型 OB 单机版 AI 助手 Hash 字段 PG DBA Rsync 信息化 智能运维 Ftp 磁盘架构 电商 系统 不宕机 架构 向量库 Milvus Python Canal 数据分类 流量 修改DNS Centos7如何修改DNS 业务 IT运维 传统数据库 向量化 • 索引 • 数据库 线上 库存 预扣 filelock 分库 分表 MySQL 9.3 MVCC 同城 双活 聚簇 非聚簇 sftp 服务器 参数 PostGIS mini-redis INCR指令 人工智能 推荐系统 redo log 重做日志 语句 频繁 Codis MongoDB MCP 开放协议 Doris SeaTunnel 缓存 Redisson 锁芯 失效 高效统计 今天这篇文章就跟大家 工具链 数据备份 数据类型 虚拟服务器 虚拟机 内存 事务 Java 开发 INSERT COMPACT prometheus Alert 主从复制 代理 千万级 大表 窗口 函数 ZODB 容器 数据结构 发件箱模式 SSH Web 分布式架构 分布式锁​ 聚簇索引 非聚簇索引 QPS 高并发 网络架构 网络配置 EasyExcel MySQL8 引擎 性能 数据脱敏 加密算法 崖山 新版本 B+Tree ID 字段 RDB AOF Web 接口 分布式 集中式 分页 核心架构 订阅机制 速度 服务器中毒 Go 数据库迁移 自动重启 OAuth2 Token Redis 8.0 数据集成工具 容器化 网络故障 播客 模型 数据页 读写 DBMS 管理系统 StarRocks 数据仓库 微软 SQL Server AI功能 SpringAI JOIN 排行榜 排序 池化技术 连接池 Redka 原子性 Entity MGR 分布式集群 Caffeine CP 网络 部署 事务隔离 LRU 业务场景 Valkey Valkey8.0 Pottery Testcloud 云端自动化 dbt 数据转换工具 分页方案 排版 数据字典 兼容性 sqlmock 1 ReadView 优化器 事务同步 意向锁 记录锁 悲观锁 乐观锁 关系数据库 日志 Weaviate 单线程 UUIDv7 主键 仪表盘 对象 单点故障 AIOPS UUID ID InfluxDB Order 编程 RAG HelixDB Ansible Pump 双引擎 Crash 代码 IT 分布式锁 Zookeeper 产业链 恢复数据 订单 字典 LLM 线程安全 List 类型 国产 用户 慢SQL优化 表空间 拦截器 动态代理 解锁 调优 Next-Key RR 互联网 GitHub Git 快照读 当前读 视图 神经系统 矢量存储 数据库类型 AI代理 查询规划 count(*) count(主键) 行数 CAS 算法 技巧 多线程 并发控制 恢复机制 闪回