同事问我，SQL 语句明明命中了索引，为什么执行很慢？

sql索引失效问题，是一个让非常头疼的问题，本文从实战的角度，分享了如何定位和优化索引问题，非常值得一看，值得借鉴。

我们都知道，业务开发涉及到数据库的SQL操作时，一定要 review 是否命中索引。否则，会走 全表扫描，如果表数据量很大时，会慢的要死。

假如命中了索引呢？是不是就不会有慢查询？

殊不知，我们习以为常的常识有时也会误导我们！

人生好难！

聊这个话题，要有一定技术基础，需了解 B+ 树的存储结构

如果不是很清楚的话，先看下之前一篇文章，有详细介绍

[面试题：mysql 一棵 B+ 树可以存多少条数据？]

1、工作准备：建表，造数据

首先创建一张 user 表，并创建一个 id的主键索引，和一个 user_name 的普通索引。

CREATE TABLE `user` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_name` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名',
  `age` int(11) NOT NULL  COMMENT '年龄',
  `address` varchar(128) COMMENT '地址',
   PRIMARY KEY (`id`),
   key `idx_user_name` (user_name),
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表';

启动程序，往 <span style="font-size: 16px;">user 表中插入 10000 条数据。

@GetMapping("/insert_batch")
public Object insertBatch(@RequestParam("batch") int batch) {
    for (int j = 1; j <= batch; j++) {
        List<User> userList = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 100; i++) {
            User user = User.builder().userName("Tom哥-" + ((j - 1) * 100 + i)).age(29).address("上海").build();
            userList.add(user);
        }
        userMapper.insertBatch(userList);
    }
    return "success";
}

2、慢查询

在分析原因前，我们先来了解 mysql 慢查询是什么？如何定义的？

慢查询定义：

MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。

慢查询相关参数：

• slow_query_log：是否开启慢查询日志，1表示开启，0表示关闭。
• log-slow-queries：旧版（5.6以下版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数，系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
• slow-query-log-file：新版（5.6及以上版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数，系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
• long_query_time：慢查询阈值，当查询时间高于设定的阈值时，记录到日志
• log_queries_not_using_indexes：未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中（可选项）

默认情况下slow_query_log的值为OFF，表示慢查询日志是禁用的，可以通过设置slow_query_log的值来开启，如下所示：

使用set global slow_query_log=1 开启了慢查询日志只对当前数据库生效，如果MySQL重启后则会失效。如果要永久生效，必须修改配置文件 my.cnf

long_query_time的默认值为10 秒，支持二次修改。线上我们一般会设置成1秒，如果业务对延迟敏感的话，我们根据需要设置一个更低的值。

3、开始实验

首先看下以下几种场景的SQL语句执行时，索引的命中情况。

1、执行explain select * from user;，发现 key 这列为NULL，说明了没有命中索引，走了全表扫描。

2、执行 explain select * from user where id=10;，发现 key 这列为 PRIMARY，说明使用了主键索引。

3、执行 explain select user_name from user;，发现 key 这列为 idx_user_name，说明使用了二级普通索引。

但是，实验发现，虽然走了二级索引，但是 rows 扫描行为 9968，说明走了全表扫描。性能很差。

本文测试只造了 1W 条数据，如果线上环境有个千万级数据量，那估计要好几秒才能响应结果。

如果请求并发量很高，很容易引发数据库连接无法及时释放，导致客户端无法获取数据库连接而报错。

4、命中索引，依然很慢

我们知道所有的数据都是存储在 B+ 索引树上，当执行 0; 时，发现使用了主键索引。

mysql 优化器根据主键索引找到第一个 id>0 的值，虽然走了索引但其实还是全表扫描。

没命中索引会走全表扫描，命中了索引也可能走全表扫描。

看来是否命中索引，并不是评判 SQL 性能好坏的唯一标准。

其实，还有一个重要指标，那就是 扫描行数。

当一个表很大时，不仅要关注是否有索引，还要关注索引的过滤性是否足够好。

5、回表优化

首先为user表 增加一个 user_name 和 age 的联合索引。

ALTER TABLE `user` ADD INDEX idx_user_name_age ( `user_name`,`age` );

执行 explain select * from user where user_name like 'Tom哥-1%' and age =29;

执行流程：

• ① 首先在 idx_user_name_age 索引树，查找第一个以 Tom哥-1 开头的记录对应的主键id
• ② 根据主键id从主键索引树找到整行记录，并根据age做判断过滤，等于29则留下，否则丢弃。这个过程也称为回表
• ③ 然后，在 idx_user_name_age 联合索引树上向右遍历，找到下一个主键id
• ④ 再执行第二步
• ⑤ 后面重复执行第三步、第四步，直到user_name不是以 Tom哥-1 开头，则结束
• ⑥ 返回所有查询结果

分析：

由于按user_name 的前缀匹配，idx_user_name_age二级索引中的 age 部分并没有发挥作用。导致了大量回表查询，性能较差。

有什么优化策略：

MySQL 5.6 版本引入一个 Index Condition Pushdown Optimization

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-condition-pushdown-optimization.html

优化后，执行流程：

• ① 首先在 idx_user_name_age 索引树，查找第一个以 Tom哥-1 开头的索引记录
• ② 然后，判断这个索引记录中的 age 是否等于 29。如果是，回表 取出整行数据，作为后面的结果返回；如果不是，则丢弃
• ③ 在 idx_user_name_age 联合索引树上向右遍历，重复第二步，直到user_name不是以 Tom哥-1 开头，则结束
• ④ 返回所有查询结果

跟上面的过程差别，在于判断 age 是否等于 29 放在了遍历联合索引过程中进行，不需要回表判断，大大降低了回表的次数，提升性能。

当然这个优化依然没有绕开最左前缀原则，索引的过滤性仍然有提升空间。

这时，我们需要引入一个叫 虚拟列 的概念。

修改表结构：

ALTER TABLE `user` add user_name_first varchar(12) generated always as 
(left(user_name,6)) , add index(user_name_first,age);

执行explain select * from user where user_name_first like 'Tom哥-1%' and age =29;

比较发现，扫描行数 row 变小了，证明优化有效果。

6、写在最后

slow_query_log 收集到的慢 SQL ，结合 explain 分析是否命中索引，结合扫描行数，有针对性的优化慢 SQL。

但是要注意一点，慢 SQL 日志中也可能有正常的 SQL，可能只是当时CPU等系统资源过载，影响到正常 SQL 的执行速度。

简单来讲，慢查询和索引没有必然联系，一个SQL语句的执行效率最终要看的是扫描行数。另外可以使用虚拟列和联合索引来提升复杂查询的执行效率。

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