10 分钟搞明白 MySQL 是如何利用索引的！
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2020-12-01 12:24
Java技术栈
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一、前言
在MySQL中进行SQL优化的时候，经常会在一些情况下，对MySQL能否利用索引有一些迷惑。
譬如:
今天，我将会用一个模型，把这些问题都一一解答，让你对MySQL索引的使用不再畏惧。
二、知识补充
key_len
EXPLAIN执行计划中有一列 key_len 用于表示本次查询中，所选择的索引长度有多少字节，通常我们可借此判断联合索引有多少列被选择了。
在这里 key_len 大小的计算规则是：
一般地，key_len 等于索引列类型字节长度，例如int类型为4 bytes，bigint为8 bytes；
如果是字符串类型，还需要同时考虑字符集因素，例如：CHAR(30) UTF8则key_len至少是90 bytes；
若该列类型定义时允许NULL，其key_len还需要再加 1 bytes；
若该列类型为变长类型，例如 VARCHAR（TEXT\BLOB不允许整列创建索引，如果创建部分索引也被视为动态列类型），其key_len还需要再加 2 bytes;
三、哪些条件能用到索引
首先非常感谢登博，给了我一个很好的启发，我通过他的文章_，然后结合自己的理解，制作出了这幅图：
乍一看，是不是很晕，不急，我们慢慢来看
图中一共分了三个部分：
Index Key ：MySQL是用来确定扫描的数据范围，实际就是可以利用到的MySQL索引部分，体现在Key Length。
Index Filter：MySQL用来确定哪些数据是可以用索引去过滤，在启用ICP后，可以用上索引的部分。
Table Filter：MySQL无法用索引过滤，回表取回行数据后，到server层进行数据过滤。
下面我们细细展开。
Index Key
Index Key是用来确定MySQL的一个扫描范围，分为上边界和下边界。
MySQL利用=、>=、> 来确定下边界（first key），利用最左原则，首先判断第一个索引键值在where条件中是否存在，如果存在，则判断比较符号，如果为(=,>=)中的一种，加入下边界的界定，然后继续判断下一个索引键，如果存在且是(>)，则将该键值加入到下边界的界定，停止匹配下一个索引键；如果不存在，直接停止下边界匹配。
exp:
idx_c1_c2_c3(c1,c2,c3)
where c1>=1 and c2>2 and c3=1
--> first key (c1,c2)
--> c1为 '>=' ，加入下边界界定，继续匹配下一个
-->c2 为 '>'，加入下边界界定，停止匹配
上边界（last key）和下边界（first key）类似，首先判断是否是否是(=,<=)中的一种，如果是，加入界定，继续下一个索引键值匹配，如果是(<)，加入界定，停止匹配
exp:
idx_c1_c2_c3(c1,c2,c3)
where c1<=1 and c2=2 and c3<3
--> last key (c1,c2,c3)
--> c1为 '<='，加入上边界界定，继续匹配下一个
--> c2为 '='加入上边界界定，继续匹配下一个
--> c3 为 '<'，加入上边界界定，停止匹配
Index Filter
字面理解就是可以用索引去过滤。也就是字段在索引键值中，但是无法用去确定Index Key的部分。
exp:
idex_c1_c2_c3
where c1>=1 and c2<=2 and c3 =1
index key --> c1
index filter--> c2 c3
这里为什么index key 只是c1呢？因为c2 是用来确定上边界的，但是上边界的c1没有出现(<=,=)，而下边界中，c1是>=,c2没有出现，因此index key 只有c1字段。c2,c3 都出现在索引中，被当做index filter.
Table Filter
无法利用索引完成过滤，就只能用table filter。此时引擎层会将行数据返回到server层，然后server层进行table filter。
四、Between 和Like 的处理
那么如果查询中存在between 和like，MySQL是如何进行处理的呢？点击这里获取一份 MySQL 开发军规，关注公众号Java技术栈获取更多 MySQL 系列教程。
Between
where c1 between 'a' and 'b' 等价于 where c1>='a' and c1 <='b'，所以进行相应的替换，然后带入上层模型，确定上下边界即可
Like
首先需要确认的是%不能是最在最左侧，where c1 like '%a' 这样的查询是无法利用索引的，因为索引的匹配需要符合最左前缀原则
where c1 like 'a%' 其实等价于 where c1>='a' and c1<'b' 大家可以仔细思考下。
五、索引的排序
在数据库中，如果无法利用索引完成排序，随着过滤数据的数据量的上升，排序的成本会越来越大，即使是采用了limit，但是数据库是会选择将结果集进行全部排序，再取排序后的limit 记录，而且MySQL 针对可以用索引完成排序的limit 有优化，更能减少成本。
CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`c2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`c3` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`c4` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`c5` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_c1_c2_c3` (`c1`,`c2`,`c3`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
select * from t1;
+----+----+----+----+----+----+
| id | c1 | c2 | c3 | c4 | c5 |
+----+----+----+----+----+----+
| 1 | 3 | 3 | 2 | 0 | 0 |
| 2 | 2 | 4 | 5 | 0 | 0 |
| 3 | 3 | 2 | 4 | 0 | 0 |
| 4 | 1 | 3 | 2 | 0 | 0 |
| 5 | 1 | 3 | 3 | 0 | 0 |
| 6 | 2 | 3 | 5 | 0 | 0 |
| 7 | 3 | 2 | 6 | 0 | 0 |
+----+----+----+----+----+----+
7 rows in set (0.00 sec)
select c1,c2,c3 from t1;
+----+----+----+
| c1 | c2 | c3 |
+----+----+----+
| 1 | 3 | 2 |
| 1 | 3 | 3 |
| 2 | 3 | 5 |
| 2 | 4 | 5 |
| 3 | 2 | 4 |
| 3 | 2 | 6 |
| 3 | 3 | 2 |
+----+----+----+
7 rows in set (0.00 sec)
存在一张表，c1,c2,c3上面有索引，select c1,c2,c3 from t1; 查询走的是索引全扫描，因此呈现的数据相当于在没有索引的情况下select c1,c2,c3 from t1 order by c1,c2,c3; 的结果。
因此，索引的有序性规则是怎么样的呢？
c1=3 —> c2 有序，c3 无序
c1=3,c2=2 — > c3 有序
c1 in(1,2) —> c2 无序 ，c3 无序
六、小结
针对MySQL索引，我这边只是提到了在单表查询情况下的模型，通过这篇文章，想必大家应该了解到MySQL大部分情况下是如何利用索引的。关注公众号Java技术栈获取更多 MySQL 系列教程。
作者：Harvey
来源：https://www.fordba.com/spend-10-min-to-understand-how-mysql-use-index.html
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