Mysql查询条件为大于时，竟然不走索引失效？

在查询数据库时，索引可以大大提高效率，因此往往在关键字段上创建索引。
例如，事务日期(trans_date)查询通常会建立索引以优化大量数据查询。
创建union_idx_query索引后，使用trans_date作为查询条件时，索引可以高效运行。
但是，使用“>”进行范围查询，trans_date是被索引的。
你应该使用索引吗？答案是否定的。
通过查看解释命令，我们发现有时SQL语句不经过索引，而是进行全表扫描。
如果参数值发生微小变化，说明结果可能表明该索引已被使用。
为什么具有不同参数的同一查询语句的索引用例会有所不同？答案在于DBMS的判断：扫描全表并放弃索引可能会更有效。
当索引扫描行记录数超过全表的10%-30%时，Mysql可能会自动切换到全表扫描，即使强制执行索引也无效。
这种现象在执行范围查询时很常见，具体的临界值根据场景的不同而不同。
如果使用上面的查询方法并且想要使用索引，则需要添加额外的约束或者使用其他方法来保证索引有效。
如果在项目中遇到这个问题，应该特别注意，并采取相应的措施。

MySQL索引分类及区别简述mysql三种索引区别

简述MySQL索引的分类以及MySQL索引的区别是提高数据库查询效率的重要途径之一。
不同类型的索引在实际应用中会产生不同的效果。
本文将介绍MySQL索引是如何分类的以及不同索引之间的区别，以便读者选择合适的索引方式。
1.MySQL索引的分类MySQL索引大致可以分为三种类型：B-Tree索引、哈希索引、全文索引。
1.B-Tree索引B-Tree索引是最常用的索引类型，也是MySQL的默认索引。
它可以加速基于范围的查询，例如大于、小于、区间查询等。
适用于等值查询和范围查询。
B-Tree索引适合处理高选择性的数据，即具有大量不同值或多行数据的字段，例如性别、城市等。
2.哈希索引哈希索引是将数据映射到哈希表的索引，可以加快等效查询的速度。
哈希索引适合处理数据量大、查询条件简单的字段，比如身份证、手机号等。
但是，哈希索引无法处理范围查询，也无法按索引值排序，并且哈希值可能会发生冲突，导致数据不准确。
3.全文索引全文索引适合搜索文本字段，例如文章内容、评论等。
它可以加快模糊查询、全文搜索等操作的速度，但全文索引占用大量空间，而且复杂度高，会影响数据插入性能。
二、不同索引之间的区别1、B-Tree索引和哈希索引B-Tree索引适合处理高选择性的数据，例如具有大量不同值或多行数据的字段。
哈希索引适合处理数据量大、查询条件简单的字段，比如身份证、手机号码等。
B-Tree索引支持范围查询，而哈希索引仅支持等价查询。
B-Tree索引可以使用前缀索引来优化磁盘空间，但哈希索引无法优化空间使用。
2.B-Tree索引和全文索引B-Tree索引适合处理高选择性的数据，例如具有大量不同值的字段或许多行数据。
全文索引适用于搜索文本字段，例如文章内容、评论等。
B-Tree索引可以进行范围查询、排序等操作，但对于文本字段的搜索效率较差。
全文索引对文本字段有更好的搜索效果，但会影响系统性能在数据量大、并发高的情况下。
3、哈希索引和全文索引哈希索引适合处理数据量大、查询条件简单的字段，比如ID、手机号码等。
全文索引适用于搜索文本字段，例如文章内容、评论等。
哈希索引只支持等价查询，而全文索引可以进行模糊查询、全文检索等操作。
由于冲突问题，哈希索引可能会包含不正确的数据，而全文索引需要更大的空间。
3.结论针对场景选择合适的索引类型可以提高查询效率，降低系统负载。
实际应用中，除了上述三类索引外，还有前缀索引、唯一索引、空间索引等。
读者可以根据实际情况进行选择。
当然，在使用索引的过程中，还需要注意保证索引的准确性、及时更新索引等问题。
下面介绍一些常用的索引创建语句：1、B树索引CREATEINDEXindex_nameONtable_name(column_name);2.哈希索引CREATEINDEXindex_nameONtable_name(column_name)USINGHASH3.全文索引CREATEFULLTEXTINDEXindex_nameONtable_name(column_name);

MySQL索引使用限制有哪些

数据库设计的一个重要原则是在满足语句要求的情况下尽可能少地访问资源。
这与执行的SQL直接相关。
最常见的索引问题包括：无索引。
无效），隐式转换。
1、我们来看一个查询的SQL执行过程。
如果我想执行select*fromTwherekBetween3and5，会扫描多少行？mysql>createtableT(->IDintPrimarykey,->kintNOTNULLDEFAULT0,->svarchar(16)NOTNULLDEFAULT'',->indexk(k))->engine=InnoDB;mysql>insertintoTvalues(100,1,'aa'),(200,2,'bb'),\(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');这些分别是id字段索引树和k字段索引树。

该SQL语句的执行流程：

1．在k索引树中找到k=3，得到ID=3002。
返回表查找ID=300，在ID索引树中找到下一个值k=5，对应R33，ID=5004。
返回ID索引树，找到ID=500对应的R4

5。
如果不满足条件，则转到索引树中的下一个值k=6。
循环结束

此过程读取k索引树的3条记录，并两次返回表。
由于查询结果所需的数据仅在主键索引上可用，因此必须返回该表。
那么，如何通过优化索引来避免表回退呢？2.一般索引优化2.1覆盖索引覆盖索引，换句话说，索引应该覆盖我们的查询请求，而不返回表。

如果执行的语句是“selectIDfromTwherekBetween3and5;”，那么因为ID值k在索引树上，所以不需要返回表。

覆盖索引树可以减少搜索次数，提高查询性能。
可以做出显着的改进。
这是一种常用的性能优化方法。

但是，维护索引是有代价的，因此在创建冗余索引以帮助覆盖索引时需要进行权衡。

2.2最左前缀原理

B+树的数据项是复合数据结构，如（姓名、性别、年龄），B+树是一棵从左到右的搜索树已依次建立。
当检索到像（张三，F，26）这样的数据时，B+树会比较名字来确定下一步的搜索方向，如果名字相同，则比较性别和年龄，最终检索到数据。
收到。

#有这么一个表P

createtableP(idintPrimarykey,namevarchar(10)notnull,sexvarchar(1),ageint,indextl(name,sex,age))engine=IInnoDB;

插入PvalueS(1,'张三','F',26),(2,'张三','M',27),(3,'LC','F',28),(4,'Uzi','F',22),(5,'张三','M',21),(6,'王五','M',28);

#以下语句结果相同

select*fromPwherename='臧三'andsex='F';##A1

select*fromPwheresex='F'andage=26;##A2

#explain看看

explainselect*fromPwherename='张三'endsex='F';

+----+----+--------+----------------+------+---------------------+------+---------+--------+--------+--------+----------+

|id|select_type|表|分区|类型|possible_keys|key|key_len|ref|行|过滤器|附加|

+----+-----+--------+------------++------+------------+------+------+----------+--------+------+----------+

|。
1|简单|p|零|ref|tl|tl|38|const，const|1|。
100.00|使用指数|

+----+-------+------+------+-----+---------------+------+------+----------------+------+-------+-------------+

explanselect*fromPwheresex='F'andage=26;

+----+-------------+------+------+-------+--------------------+------+------+------+------+---------------------------------+------------------------------------------+

|id|select_type|table|partition|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filter|extra|

+----+-----+--------+---------+------+------------+------+------+------+----+--------------------+--------------------------------+

|。
1|简单|P|零|索引|零|TL|43|零|。
16.6|7|在哪里使用;使用索引|

+----+----+-------+------------+------+---------+------+------+------+------+--------+--------------------------------+

很明显可以看到，A1使用了tl索引，A2做了全表扫描，虽然A2的两个位置都出现在tl索引中，但是没有使用name列，这是最左边的前缀，不符合doctype。
并且不能被索引。
用过的。
因此，在建立复合索引时，如何安排索引中字段的排序就很重要。
评价标准是索引的可重用性。
由于(A,B)的组合索引一旦建立就支持最左边的前缀，所以不需要为A创建单独的索引。
理论上，如果可以通过调整顺序来维持较低的指数，则该顺序往往是需要优先考虑的顺序。
上例中，如果查询位置只有B，则不能使用(A,B)的组合索引，此时必须维护另一个索引，也就是说(A,B)和(b)必须同时维护两个索引。
在这种情况下，您需要考虑占用的空间。
例如，姓名和年龄的组合索引中，姓名字段比年龄字段占用的空间多，因此创建了（姓名，年龄）和（年龄）的组合索引。
索引（年龄、姓名）比（姓名）索引占用的空间更少。

2.3索引下推

以Personnel表的组合索引（姓名、年龄）为例。
如果现在有需要：检索表中“所有姓张、年龄为26岁的男性”。
那么SQL语句就这样写mysql>select*fromtuserwherenamelike'Zheng%'andage=26andsex=M;最左边通过前缀索引规则，会找到ID1，然后需要先判断其他条件是否满足，在MySQL5.6中，只能从ID1开始逐一返回表。
找到主键索引上的数据行，然后比较字段值。
MySQL5.6中引入的索引下推优化（IndexConditionPushDown）可以在索引遍历过程中先判断索引包含的字段，直接过滤掉不符合条件的记录，表返回的次数可以减少。
这样，减少了返表次数和后续过滤工作量，显着提高了检索速度。

2.4隐式类型转换

隐式类型转换的主要原因是表结构中指定的数据类型与传递的数据类型不同，导致索引失去作用。
那么有两个选择：修改表结构和修改字段数据类型。

修改应用程序，将传入应用程序的字符类型更改为与表结构相同的类型。

3.为什么选择了错误的索引3.1优化器选择索引是优化器的工作，它的目的是找到一个最优的执行计划，以最小的成本执行语句。
在数据库中，扫描的行数是影响执行成本的因素之一。
扫描的行数更少，这意味着磁盘数据访问更少，CPU资源消耗更少。
当然，扫描的行数并不是唯一的不是一个标准，优化器还会根据是否使用临时表等因素做出更广泛的决定。

3.2扫描的行数

在MySQL真正开始执行语句之前，它无法确切知道有多少条记录满足这个条件，只能通过区分索引来估计。
显然，一个指标上的不同值越多，该指标的区分度就越好，而一个指标上不同值的个数称为“基数”，即基数越大，区分度越好指数的歧视。
通过#showindex方法查看索引库mysql>showindexfromt+--------+--------+------------+---------------+--------------------+----------------+-------++-----+------+-----+------+--------------+|表|非唯一|键名|索引中的顺序|列名|排序规则|基数|子部分|打包|空|索引类型|注释|索引注释|+-----+----------------+------------+---------------------+----------------+--------+---------+--------+---------+------+------+--------+---------+|T|。
0|主要|。
1|id|一个|||T|.1|A|。
96436|BTRE。
|T|。
1|B|A|零|零|是|btree|-------++------+--------+------------++--------+------+------+------+---+MySQL使用采样统计方法来估计基数：采样数据时，InnoDB默认会选择N个数据页，统计不同的值。
在这些页面上，获取平均值，然后乘以该索引中的页面数，即可得到该索引的基数。
数据表会不断更新，索引统计信息不会固定。
因此，当转换的数据行数超过1/M时，会自动触发新的索引统计。

在MySQL中，有两种存储索引统计信息的方式，可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择：

但这意味着统计信息将被连续存储。
默认N=20，M=10。

关闭表示统计信息仅存储在内存中。
默认N=8，M=16。

由于抽样统计，这个基数很容易算错，无论N是20还是8。
因此，总会出现错误，MySQL选择了错误的索引，这也应该归咎于未能准确判断要扫描的行数。

您可以使用分析来重新计算并更正索引信息。

ANALYZE[LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG]TABLEtbl_name[,tbl_name]...3.3索引选择异常及处理1.使用Forceindex强制选择索引。
2、可以考虑修改语句来引导MySQL使用我们期望的索引。
3.在某些场景下，可能会创建更合适的索引来为优化器提供替代方案，或者可能会删除误用的索引。