本文主要是介绍MySQL实战45讲 10，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

10 | MySQL为什么有时候会选错索引？

使用哪个索引是由 MySQL 来确定的

可能遇到的情况：一条本来可以执行得很快的语句，却由于 MySQL 选错了索引，而导致执行速度变得很慢

先建一个简单的表，表里有 a、b 两个字段，并分别建上索引：

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`),
  KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB；

然后，我们往表 t 中插入 10 万行记录，取值按整数递增，即：(1,1,1)，(2,2,2)，(3,3,3) 直到 (100000,100000,100000)。

分析一条 SQL 语句：

select * from t where a between 10000 and 20000;

使用explain查看命令执行情况：

这条查询语句的执行也确实符合预期，key 这个字段值是’a’，表示优化器选择了索引 a。

接着做如下操作：

session A 开启了一个事务。随后，session B 把数据都删除后，又调用了 idata 这个存储过程，插入了 10 万行数据

这时候，session B 的查询语句 select * from t where a between 10000 and 20000 就不会再选择索引 a 了

使用对照 force index(a) 证明优化器真的选错了索引

set long_query_time=0;
select * from t where a between 10000 and 20000; /*Q1*/
select * from t force index(a) where a between 10000 and 20000;/*Q2*/

• 第一句，是将慢查询日志的阈值设置为 0，表示这个线程接下来的语句都会被记录入慢查询日志中；
• 第二句，Q1 是 session B 原来的查询；
• 第三句，Q2 是加了 force index(a) 来和 session B 原来的查询语句执行情况对比。

如果使用索引 a，每次从索引 a 上拿到一个值，都要回到主键索引上查出整行数据，这个代价优化器也要算进去的。

而如果选择扫描 10 万行，是直接在主键索引上扫描的，没有额外的代价。

优化器会估算这两个选择的代价，从结果看来，优化器认为直接扫描主键索引更快。然后就错了

例子对应的是我们平常不断地删除历史数据和新增数据的场景

优化器的逻辑

优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句

在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。

扫描行数并不是唯一的判断标准，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。

扫描行数是怎么判断的？

MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数。

这个统计信息就是索引的“区分度”。一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。

下图为表 t 的 show index 的结果 。虽然这个表的每一行的三个字段值都是一样的，但是在统计信息中，这三个索引的基数值并不同，而且其实都不准确。

MySQL 是怎样得到索引的基数

MySQL 使用采样统计的方法，因为把整张表取出来一行行统计，虽然可以得到精确的结果，但是代价太高了，所以只能选择“采样统计”。

采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 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，就得到了这个索引的基数S。

数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数X，X/S超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

• 设置为 on 的时候，表示统计信息会持久化存储。这时，默认的 N 是 20，M 是 10。
• 设置为 off 的时候，表示统计信息只存储在内存中。这时，默认的 N 是 8，M 是 16。

索引统计只是一个输入，对于一个具体的语句来说，优化器还要判断，执行这个语句本身要扫描多少行。考虑回表。

如果发现 explain 的结果预估的 rows 值跟实际情况差距比较大，使用analyze table t来重新统计索引信息

不是由于索引统计信息不准确导致索引选错的情况：

依然是基于表 t，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;

从条件上看，这个查询没有符合条件的记录，因此会返回空集合。

人工判断会选择哪一个索引？

如果使用索引 a 进行查询，那么就是扫描索引 a 的前 1000 个值，然后取到对应的 id，再到主键索引上去查出每一行，然后根据字段 b 来过滤。显然这样需要扫描 1000 行。

如果使用索引 b 进行查询，那么就是扫描索引 b 的最后 50001 个值，与上面的执行过程相同，也是需要回到主键索引上取值再判断，所以需要扫描 50001 行。

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

key 字段显示，这次优化器选择了索引 b，而 rows 字段显示需要扫描的行数是 50198。

修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引。

法一：

把“order by b limit 1” 改成 “order by b,a limit 1” ，语义的逻辑是相同的。

之前优化器选择使用索引 b，是因为它认为使用索引 b 可以避免排序（b 本身是索引，已经是有序的了，如果选择索引 b 的话，不需要再做排序，只需要遍历），所以即使扫描行数多，也判定为代价更小。

现在 order by b,a 这种写法，要求按照 b,a 排序，就意味着使用这两个索引都需要排序。因此，扫描行数成了影响决策的主要条件，于是此时优化器选了只需要扫描 1000 行的索引 a。

！注意：

这种修改并不是通用的优化手段，只是刚好在这个语句里面有 limit 1，因此如果有满足条件的记录， order by b limit 1 和 order by b,a limit 1 都会返回 b 是最小的那一行，逻辑上一致，才可以这么做。

法二：

select * from  (select * from t where (a between 1 and 1000)  and (b between 50000 and 100000) order by b limit 100)alias limit 1;

在这个例子里，我们用 limit 100 让优化器意识到，使用 b 索引代价是很高的。其实是我们根据数据特征诱导了一下优化器，也不具备通用性。

法三：

在有些场景下，我们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。

总结：

由于索引统计信息不准确导致行数判断失误的问题，你可以用 analyze table 来解决。

对于其他优化器误判的情况，你可以在应用端用 force index 来强行指定索引，也可以通过修改语句来引导优化器，还可以通过增加或者删除索引来绕过这个问题。

Q:在构造第一个例子的过程中，通过 session A 的配合，让 session B 删除数据后又重新插入了一遍数据，然后就发现 explain 结果中，rows 字段从 10001 变成 37000 多。

而如果没有 session A 的配合，只是单独执行 delete from t 、call idata()、explain 这三句话，会看到 rows 字段其实还是 10000 左右。这是什么原因呢？

A:

delete 语句删掉了所有的数据，然后再通过 call idata() 插入了 10 万行数据，看上去是覆盖了原来的 10 万行。

但是，session A 开启了事务并没有提交，所以之前插入的 10 万行数据是不能删除的。这样，之前的数据每一行数据都有两个版本，旧版本是 delete 之前的数据，新版本是标记为 deleted 的数据。这样，索引 a 上的数据其实就有两份。

但是主键索引不是通过采样生成的，是直接按照表的行数来估计的。而表的行数，优化器直接用的是show table status 的值。

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