前言：
MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法，并且加快查询的速度， 因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。
- 使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。
- 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。
大多数情况下都（默认）采用B+ 树来构建索引。只是空间列类型的索引使R- 树，并且MEMORY 表还支持hash 索引。其实，用不用索引最终都是优化器说了算。
优化器是基于什么的优化器？ 基于cost开销(CostBaseOptimizer) ，它不是基于规则（ Rule-BasedOptimizer），也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。另外， SQL 语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。
1.最佳左前缀法则
拓展： Alibaba 《 Java 开发手册》 索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。
2.主键插入顺序
如果此时再插入一条主键值为 9 的记录，那它插入的位置就如下图：
可这个数据页已经满了，再插进来咋办呢？我们需要把当前 页面分裂 成两个页面，把本页中的一些记录移动到新创建的这个页中。页面分裂和记录移位意味着什么？意味着： 性能损耗 ！所以如果我们想尽量 避免这样无谓的性能损耗，最好让插入的记录的 主键值依次递增 ，这样就不会发生这样的性能损耗了。
所以我们建议：让主键具有 AUTO_INCREMENT ，让存储引擎自己为表生成主键， 在插入记录时存储引擎会自动为我们填入自增的主键值。这样的主键占用空间小，顺序写入，减少页分裂。
3.计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效
4.范围条件右边的列索引失效
例子：
#创建一个联合索引， 注意字段的顺序
create index idx_age_classid_name on student(age,classid,name);
#执行计划
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student
WHERE student .age = 30 AND student .classId > 20 AND student .name = 'abc' ; 
#再创建一个联合索引，与上面的索引对比字段顺序变了
create index idx_age_name_classid on student(age,name,classid);
#再执行一模一样的执行计划
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student
WHERE student .age = 30 AND student .classId > 20 AND student .name = 'abc' ;
看到两个执行计划虽然都用到了索引，但是：
- 第一个没用全，只用到了联合索引“idx_age_classid_name” 的age和classid。
- 第二个把联合索引“idx_age_name_classid”的age，name和classid都用上了。
5.不等于(!= 或者<>)导致索引失效
6.is null可以使用索引，is not null无法使用索引
7.like以通配符%开头索引失效
拓展： Alibaba 《Java 开发手册》 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
8.OR 前后只要存在非索引的列，都会导致索引失效
9.数据库和表的字符集统一使用utf8mb4
统一使用utf8mb4( 5.5.3 版本以上支持 ) 兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的 字符集 进行比较前需要进行 转换 会造成索引失效。
总结
到此这篇关于mysql索引失效的常见九种原因的文章就介绍到这了,更多相关mysql索引失效原因内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
