最近一直忙着处理原来老项目遗留的一些SQL优化问题，由于当初表的设计以及字段设计的问题，随着业务的增长，出现了大量的慢SQL，导致MySQL的CPU资源飙升，基于此，给大家简单分享下这些比较使用的易于学习和使用的经验。
这次的话简单说下如何防止你的索引失效。
再说之前我先根据我最近的经验说下我对索引的看法，我觉得并不是所以的表都需要去建立索引，对于一些业务数据，可能量比较大了，查询数据已经有了一点压力，那么最简单、快速的办法就是建立合适的索引，但是有些业务可能表里就没多少数据，或者表的使用频率非常不高的情况下是没必要必须要去做索引的。就像我们有些表，2年了可能就10来条数据，有索引和没索引性能方面差不多多少。
索引只是我们优化业务的一种方式，千万为了为了建索引而去建索引。
下面是我此次测试使用的一张表结构以及一些测试数据
- CREATE TABLE `user` (
- `id` int(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `create_time` datetime NOT NULL,
- `name` varchar(5) NOT NULL,
- `age` tinyint(2) unsigned zerofill NOT NULL,
- `sex` char(1) NOT NULL,
- `mobile` char(12) NOT NULL DEFAULT '',
- `address` char(120) DEFAULT NULL,
- `height` varchar(10) DEFAULT NULL,
- PRIMARY KEY (`id`),
- KEY `idx_createtime` (`create_time`) USING BTREE,
- KEY `idx_name_age_sex` (`name`,`sex`,`age`) USING BTREE,
- KEY `idx_ height` (`height`) USING BTREE,
- KEY `idx_address` (`address`) USING BTREE,
- KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=261 DEFAULT CHARSET=utf8;
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (1, '2019-09-02 10:17:47', '冰峰', 22, '男', '1', '陕西省咸阳市彬县', '175');
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (2, '2020-09-02 10:17:47', '松子', 13, '女', '1', NULL, '180');
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (3, '2020-09-02 10:17:48', '蚕豆', 20, '女', '1', NULL, '180');
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (4, '2020-09-02 10:17:47', '冰峰', 20, '男', '17765010977', '陕西省西安市', '155');
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (255, '2020-09-02 10:17:47', '竹笋', 22, '男', '我测试下可以储存几个中文', NULL, '180');
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (256, '2020-09-03 10:17:47', '冰峰', 21, '女', '', NULL, '167');
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (257, '2020-09-02 10:17:47', '小红', 20, '', '', NULL, '180');
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (258, '2020-09-02 10:17:47', '小鹏', 20, '', '', NULL, '188');
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (259, '2020-09-02 10:17:47', '张三', 20, '', '', NULL, '180');
- INSERT INTO `bingfeng`.`user`(`id`, `create_time`, `name`, `age`, `sex`, `mobile`, `address`, `height`) VALUES (260, '2020-09-02 10:17:47', '李四', 22, '', '', NULL, '165');
单个索引
1、使用!= 或者 <> 导致索引失效
- SELECT * FROM `user` WHERE `name` != '冰峰';
我们给name字段建立了索引，但是如果!= 或者 <> 这种都会导致索引失效，进行全表扫描，所以如果数据量大的话，谨慎使用
可以通过分析SQL看到，type类型是ALL，扫描了10行数据，进行了全表扫描。<>也是同样的结果。
2、类型不一致导致的索引失效
在说这个之前，一定要说一下设计表字段的时候，千万、一定、必须要保持字段类型的一致性，啥意思？比如user表的id是int自增，到了用户的账户表user_id这个字段，一定、必须也是int类型，千万不要写成varchar、char什么的骚操作。
- SELECT * FROM `user` WHERE height= 175;
这个SQL诸位一定要看清楚，height表字段类型是varchar，但是我查询的时候使用了数字类型，因为这个中间存在一个隐式的类型转换，所以就会导致索引失效，进行全表扫描。
现在明白我为啥说设计字段的时候一定要保持类型的一致性了不，如果你不保证一致性，一个int一个varchar，在进行多表联合查询（eg: 1 = '1'）必然走不了索引。
遇到这样的表，里面有几千万数据，改又不能改，那种痛可能你们暂时还体会。
少年们，切记，切记。
3、函数导致的索引失效
- SELECT * FROM `user` WHERE DATE(create_time) = '2020-09-03';
如果你的索引字段使用了索引，对不起，他是真的不走索引的。
4、运算符导致的索引失效
- SELECT * FROM `user` WHERE age - 1 = 20;
如果你对列进行了（+，-，*，/，!）, 那么都将不会走索引。
5、OR引起的索引失效
- SELECT * FROM `user` WHERE `name` = '张三' OR height = '175';
OR导致索引是在特定情况下的，并不是所有的OR都是使索引失效，如果OR连接的是同一个字段，那么索引不会失效，反之索引失效。
6、模糊搜索导致的索引失效
- SELECT * FROM `user` WHERE `name` LIKE '%冰';
这个我相信大家都明白，模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索，那么不会走索引。
7、NOT IN、NOT EXISTS导致索引失效
- SELECT s.* FROM `user` s WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM `user` u WHERE u.name = s.`name` AND u.`name` = '冰峰')
- SELECT * FROM `user` WHERE `name` NOT IN ('冰峰');
这两种用法，也将使索引失效。但是NOT IN 还是走索引的，千万不要误解为 IN 全部是不走索引的。我之前就有误解（丢人了...）。
8、IS NULL不走索引，IS NOT NULL走索引
- SELECT * FROM `user` WHERE address IS NULL
不走索引。
- SELECT * FROM `user` WHERE address IS NOT NULL;
走索引。
根据这个情况，建议大家这设计字段的时候，如果没有必要的要求必须为NULL，那么最好给个默认值空字符串，这可以解决很多后续的麻烦（有深刻的体验<体验=教训>）。
符合索引
1、最左匹配原则
- EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE sex = '男';
- EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE name = '冰峰' AND sex = '男';
测试之前，删除其他的单列索引。
啥叫最左匹配原则，就是对于符合索引来说，它的一个索引的顺序是从左往右依次进行比较的，像第二个查询语句，name走索引，接下来回去找age，结果条件中没有age那么后面的sex也将不走索引。
注意：
- SELECT * FROM `user` WHERE sex = '男' AND age = 22 AND `name` = '冰峰';
可能有些搬砖工可能跟我最开始有个误解，我们的索引顺序明明是name、sex、age，你现在的查询顺序是sex、age、name，这肯定不走索引啊，你要是自己没测试过，也有这种不成熟的想法，那跟我一样还是太年轻了，它其实跟顺序是没有任何关系的，因为mysql的底层会帮我们做一个优化，它会把你的SQL优化为它认为一个效率最高的样子进行执行。所以千万不要有这种误解。
2、如果使用了!=会导致后面的索引全部失效
- SELECT * FROM `user` WHERE sex = '男' AND `name` != '冰峰' AND age = 22;
我们在name字段使用了 != ，由于name字段是最左边的一个字段，根据最左匹配原则，如果name不走索引，后面的字段也将不走索引。
关于符合索引导致索引失效的情况能说的目前就这两种，其实我觉得对于符合索引来说，重要的是如何建立高效的索引，千万不能说我用到那个字段我就去建立一个单独的索引，不是就可以全局用了嘛。这样是可以，但是这样并没有符合索引高效，所以为了成为高级的搬砖工，我们还是要继续学习，如何创建高效的索引。
