MySQL 为什么有时候会选错索引？

场景引入

我们知道，MySQL 中一张表可以支持多个索引。但是写 SQL 语句时，并没有主动指定使用哪个索引，而是由 MySQL 来确定。而有时候，MySQL 会选错索引，导致执行速度变得很慢。

举个例子，假设一张表里有(id,a,b)三个字段，并分别建立索引。然后往表中插入 10 万行记录，取值依次递增，即数据从(1,1,1)一直到(100000,100000,100000)。

插入过程用了一个存储过程：

delimiter ;;create procedure idata()begin  declare i int;  set i=1;  while(i<=100000)do    insert into t values(i, i, i);    set i=i+1;  end while;end;;delimiter ;call idata();

接下来分析一条 SQL 语句：

select * from t where a between 10000 and 20000;

显然，该语句能用上索引 a。对该语句进行 EXPLAIN，查看执行情况：

接着，在表 t 上做如下操作：

如上，session A 开启了一个事务，随后 session B 删除所有数据，又调用存储过程插入数据，并进行查询。

但是，这条查询语句没有选择索引 a。使用如下三条语句进行实验：

set long_query_time=0;select * from t where a between 10000 and 20000; select * from t force index(a) where a between 10000 and 20000;/*对照作用*/

慢查询日志如下：

可以发现，session B 的查询语句走的是全表扫描，即 MySQL 用错了索引。

这个场景其实很常见，对应平时不断删除数据和新增数据的场景。因此，本文要讲清为什么会选错索引。

优化器的逻辑

在 MySQL 01 里，我们已经介绍过了，选择索引是由 MySQL 的优化器完成的。优化器选择索引的目的是找到一个最优的执行方案，并用最小代价执行语句。

在数据库里，判断执行代价的标准有很多。直观的就是扫描行数，扫描行数越少，意味着访问磁盘次数越少，消耗的 CPU 资源越少。除此之外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

在前面的例子中，没有涉及临时表和排序，那么就是在判断扫描行数是判断错误了。因此，我们需要知道，MySQL 如何判断扫描行数。

MySQL 在执行语句之前，并不能精确知道满足条件的记录有多少条，只能根据统计信息进行估算。这个统计信息指的是索引的区分度。一个索引上不同的值（我们称之为基数）越多，索引的区分度就越好。

可以使用show index方法来看索引的基数。我们查看例子中表 t 的基数，其结果如下：

可以发现，尽管三个字段插入的数据都是相同的，但 MySQL 统计的基数都不同，且都不准确。

由于取每行进行统计代价太高，MySQL 在统计基数时使用的是采样统计的方法：采样统计时，InnoDB 默认选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，计算出这个索引的基数。

数据表会持续更新，因此索引统计信息也会不断变化。当变更的数据行数超过总行数的 1/M，会自动触发重新做一次索引统计。在 MySQL 中，索引统计有两种存储方式，可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值进行选择：

• 设为 on，表示统计信息持久化存储，此时默认N=20,M=10；

• 设为 off，表示统计信息只存在内存，此时默认N=8,M=16。

尽管基数统计不是完全准确，但从show index的结果看，大体还是接近的，因此选错索引还有其他原因。

除了进行基数统计，优化器还会判断执行语句本身要扫描多少行。对于例子的语句，优化器预估的扫描行数为：

从rows字段可以看出，没用上 a 索引的预计扫描行数为 104620，而强制使用 a 索引的预计扫描行数为 37116。

此时，你或许有疑问，既然用上索引 a 的扫描行数少，且该语句可以用索引 a，为什么优化器不使用呢？

这是因为，如果使用索引 a，在select *时，需要先从索引 a 得到 id，再回到主键索引找出整行数据，优化器会计算这个代价；如果不使用索引 a，是直接在主键索引上扫描并获得数据。在这个例子中，优化器认为直接扫描主键索引更快，尽管该判断是错误的。

因此选错索引的本质原因还在于没有准确判断出扫描行数。

既然是统计信息有误，就需要进行修正。可以使用analyze table t来重新统计索引信息：

可以发现这次判断正确。因此，当发现 explain 的结果和实际情况差距较大，可以先使用 analyze 进行重新统计。

基于相同的表 t，来看另外一个语句：

select * from t where (a between 1 and 1000)  and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;

从条件来看，这个查询返回的是空。那么在索引的选择上，该语句会怎么选择呢？

按照我们自己的分析：

• 若使用索引 a，会先扫描索引 a 的前 1000 个值，取到对应的 id 后进行回表，然后根据字段 b 进行过滤，这样需要扫描 1000 行。

• 若使用索引 b，会先扫描索引 b 的最后 50001 个值，取到对应的 id 后进行回表，然后根据字段 b 进行过滤，这样需要扫描 50001 行。

对该语句 explain 的结果：

可以看到，优化器选择的是索引 b，预估扫描行数为 50198，即 MySQL 又选错了索引。

索引选择异常和处理

遇到上面例子中选错索引的情况，处理办法主要有三种：

（1）采用force index强制选择索引

在不强制选择索引时，MySQL 会根据词法解析结果分析出可能使用的索引，然后依次判断每个索引需要扫描多少行。而强制选择后，MySQL 会直接选择这个索引。

比如对于例子 2，假设使用force index强制选择索引 a：

可以看到，使用合理的索引，速度快了很多。

不过强制选择也有缺点：

• 如果索引改名，该语句也得修改；

• 如果以后迁移到其他数据库，该语法不一定兼容；

• 变更不及时，往往是等出现选错索引的问题时才会去强制选择。

（2）修改语句

比如在例子 2 中，将order by b limit 1改为order by b,a limit 1，语义逻辑不变。但之前优化器使用索引 b 是因为认为使用索引 b 可以避免排序，而修改后使用两个索引都需要排序，扫描行数成了影响决策的主要条件，此时优化器选择扫描行数较少的 a。

这种方法的缺点就是不通用，需要根据不同语句做不同修改。

（3）新建更合适的索引

在有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。

文章转载自：叁沐

原文链接：https://www.cnblogs.com/san-mu/p/18976703

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