經常有同學問我，我的一個SQL語句使用了索引，為什么還是會進入到慢查詢之中呢？今天我們就從這個問題開始來聊一聊索引和慢查詢。

另外插入一個題外話，個人認為團隊要合理的使用ORM，可以參考 ORM的權衡和抉擇。合理利用的是ORM在面向對象和寫操作方面的優勢，避免聯合查詢上可能產生的坑(當然如果你的Linq查詢能力很強另當別論)，因為ORM屏蔽了太多的DB底層的知識內容，對程序員不是件好事，對性能有極致追求，但是ORM理解不透徹的團隊更加要謹慎。

案例剖析　

言歸正傳，為了實驗，我創建了如下表： 

CREATE TABLE `T`(  
`id` int(11) NOT NULL,  
`a` int(11) DEFAUT NULL,  
PRIMARY KEY(`id`),  
KEY `a`(`a`)  
) ENGINE=InnoDB; 

該表有三個字段，其中用id是主鍵索引，a是普通索引。

首先SQL判斷一個語句是不是慢查詢語句，用的是語句的執行時間。他把語句執行時間跟long_query_time這個系統參數作比較，如果語句執行時間比它還大，就會把這個語句記錄到慢查詢日志里面，這個參數的默認值是10秒。當然在生產上，我們不會設置這么大，一般會設置1秒，對于一些比較敏感的業務，可能會設置一個比1秒還小的值。

語句執行過程中有沒有用到表的索引，可以通過explain一個語句的輸出結果來看KEY的值不是NULL。

我們看下 explain select * from t;的KEY結果是NULL

　　（圖一）

explain select * from t where id=2;的KEY結果是PRIMARY，就是我們常說的使用了主鍵索引

　（圖二）

explain select a from t;的KEY結果是a，表示使用了a這個索引。

　（圖三）

雖然后兩個查詢的KEY都不是NULL，但是最后一個實際上掃描了整個索引樹a。

假設這個表的數據量有100萬行，圖二的語句還是可以執行很快，但是圖三就肯定很慢了。如果是更極端的情況，比如，這個數據庫上CPU壓力非常的高，那么可能第2個語句的執行時間也會超過long_query_time，會進入到慢查詢日志里面。

所以我們可以得出一個結論：是否使用索引和是否進入慢查詢之間并沒有必然的聯系。使用索引只是表示了一個SQL語句的執行過程，而是否進入到慢查詢是由它的執行時間決定的，而這個執行時間，可能會受各種外部因素的影響。換句話來說，使用了索引你的語句可能依然會很慢。

全索引掃描的不足

那如果我們在更深層次的看這個問題，其實他還潛藏了一個問題需要澄清，就是什么叫做使用了索引。

我們都知道，InnoDB是索引組織表，所有的數據都是存儲在索引樹上面的。比如上面的表t，這個表包含了兩個索引，一個主鍵索引和一個普通索引。在InnoDB里，數據是放在主鍵索引里的。如圖所示：

可以看到數據都放在主鍵索引上，如果從邏輯上說，所有的InnoDB表上的查詢，都至少用了一個索引，所以現在我問你一個問題，如果你執行select from t where id>0，你覺得這個語句有用上索引嗎？

我們看上面這個語句的explain的輸出結果顯示的是PRIMARY。其實從數據上你是知道的，這個語句一定是做了全面掃描。但是優化器認為，這個語句的執行過程中，需要根據主鍵索引，定位到第1個滿足ID>0的值，也算用到了索引。

所以即使explain的結果里寫的KEY不是NULL，實際上也可能是全表掃描的，因此InnoDB里面只有一種情況叫做沒有使用索引，那就是從主鍵索引的最左邊的葉節點開始，向右掃描整個索引樹。

也就是說，沒有使用索引并不是一個準確的描述。

•  你可以用全表掃描來表示一個查詢遍歷了整個主鍵索引樹；
•  也可以用全索引掃描，來說明像select a from t;這樣的查詢，他掃描了整個普通索引樹；
•  而select * from t where id=2這樣的語句，才是我們平時說的使用了索引。他表示的意思是，我們使用了索引的快速搜索功能，并且有效的減少了掃描行數。

索引的過濾性要足夠好

根據以上解剖，我們知道全索引掃描會讓查詢變慢，接下來就要來談談索引的過濾性。

假設你現在維護了一個表，這個表記錄了中國14億人的基本信息，現在要查出所有年齡在10~15歲之間的姓名和基本信息，那么你的語句會這么寫，select * from t_people where age between 10 and 15。

你一看這個語句一定要在age字段上開始建立索引了，否則就是個全面掃描，但是你會發現，在你建立索引以后，這個語句還是執行慢，因為滿足這個條件的數據可能有超過1億行。

我們來看看建立索引以后，這個表的組織結構圖：

這個語句的執行流程是這樣的:

•  從索引上用樹搜索，取到第1個age等于10的記錄，得到它的主鍵id的值，根據id的值去主鍵索引取整行的信息，作為結果集的一部分返回；
•  在索引age上向右掃描，取下一個id的值，到主鍵索引上取整行信息，作為結果集的一部分返回；
•  重復上面的步驟，直到碰到第1個age大于15的記錄；

你看這個語句，雖然他用了索引，但是他掃描超過了1億行。所以你現在知道了，當我們在討論有沒有使用索引的時候，其實我們關心的是掃描行數。

對于一個大表，不止要有索引，索引的過濾性還要足夠好。

像剛才這個例子的age，它的過濾性就不夠好，在設計表結構的時候，我們要讓所有的過濾性足夠好，也就是區分度足夠高。

回表的代價

那么過濾性好了，是不是表示查詢的掃描行數就一定少呢？

我們再來看一個例子：

如果你的執行語句是 select * from t_people where name='張三' and age=8

t_people表上有一個索引是姓名和年齡的聯合索引，那這個聯合索引的過濾性應該不錯，可以在聯合索引上快速找到第1個姓名是張三，并且年齡是8的小朋友，當然這樣的小朋友應該不多，因此向右掃描的行數很少，查詢效率就很高。

但是查詢的過濾性和索引的過濾性可不一定是一樣的，如果現在你的需求是查出所有名字的第1個字是張，并且年齡是8歲的所有小朋友，你的語句會怎么寫呢？

你的語句要怎么寫？很顯然你會這么寫：select * from t_people where name like '張%' and age=8;

在MySQL5.5和之前的版本中，這個語句的執行流程是這樣的:

•  首先從聯合索引上找到第1個年齡字段是張開頭的記錄，取出主鍵id，然后到主鍵索引樹上，根據id取出整行的值；
•  判斷年齡字段是否等于8，如果是就作為結果集的一行返回，如果不是就丟棄。
•  在聯合索引上向右遍歷，并重復做回表和判斷的邏輯，直到碰到聯合索引樹上名字的第1個字不是張的記錄為止。

我們把根據id到主鍵索引上查找整行數據這個動作，稱為回表。你可以看到這個執行過程里面，最耗費時間的步驟就是回表，假設全國名字第1個字是張的人有8000萬，那么這個過程就要回表8000萬次，在定位第一行記錄的時候，只能使用索引和聯合索引的最左前綴，最稱為最左前綴原則。

你可以看到這個執行過程，它的回表次數特別多，性能不夠好，有沒有優化的方法呢？

在MySQL5.6版本，引入了index condition pushdown的優化。我們來看看這個優化的執行流程：

•  首先從聯合索引樹上，找到第1個年齡字段是張開頭的記錄，判斷這個索引記錄里面，年齡的值是不是8，如果是就回表，取出整行數據，作為結果集的一部分返回，如果不是就丟棄；
•  在聯合索引樹上，向右遍歷，并判斷年齡字段后，根據需要做回表，直到碰到聯合索引樹上名字的第1個字不是張的記錄為止；

這個過程跟上面的差別，是在遍歷聯合索引的過程中，將年齡等于8的條件下推到所有遍歷的過程中，減少了回表的次數，假設全國名字第1個字是張的人里面，有100萬個是8歲的小朋友，那么這個查詢過程中在聯合索引里要遍歷8000萬次，而回表只需要100萬次。

虛擬列

可以看到這個優化的效果還是很不錯的，但是這個優化還是沒有繞開最左前綴原則的限制，因此在聯合索引你還是要掃描8000萬行，那有沒有更進一步的優化方法呢？

我們可以考慮把名字的第一個字和age來做一個聯合索引。這里可以使用MySQL5.7引入的虛擬列來實現。對應的修改表結構的SQL語句: 

alter table t_people add name_first varchar(2) generated (left(name,1)),add index(name_first,age); 

我們來看這個SQL語句的執行效果: 

CREATE TABLE `t_people`(  
`id` int(11) DEFAULT NULL,  
`name` varchar(20) DEFAUT NULL,  
`name_first` varchar(2) GENERATED ALWAYS AS (left(`name`,1)) VIRTUAL,KEY `name_first`(`name_first`,'age')  
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;  

首先他在people上創建一個字段叫name_first的虛擬列，然后給name_first和age上創建一個聯合索引，并且，讓這個虛擬列的值總是等于name字段的前兩個字節，虛擬列在插入數據的時候不能指定值，在更新的時候也不能主動修改，它的值會根據定義自動生成，在name字段修改的時候也會自動修改。

有了這個新的聯合索引，我們在找名字的第1個字是張，并且年齡為8的小朋友的時候，這個SQL語句就可以這么寫：select * from t_people where name_first='張' and age=8。

這樣這個語句的執行過程，就只需要掃描聯合索引的100萬行，并回表100萬次，這個優化的本質是我們創建了一個更緊湊的索引，來加速了查詢的過程。

總結

本文給你介紹了索引的基本結構和一些查詢優化的基本思路，你現在知道了，使用索引的語句也有可能是慢查詢，我們的查詢優化的過程，往往就是減少掃描行數的過程。

慢查詢歸納起來大概有這么幾種情況：

•  全表掃描
•  全索引掃描
•  索引過濾性不好
•  頻繁回表的開銷

思考

假設業務要求的就是要統計年齡在10-15歲的14億人的數量，不能增加過濾因子，那該怎么辦？(select * from t_people where age between 10 and 15)

假設該統計必須是OLTP，實時展示統計數據，又該怎么解決？