mysql什么时候不会用到索引简介：

MySQL何时不会用到索引：深入剖析与优化策略 在数据库管理系统中，索引是提高查询性能的关键工具

    它们通过创建数据的快速查找路径，显著减少了数据检索所需的时间

    然而，索引并非万能的解决方案，在某些情况下，MySQL可能会选择不使用索引，这反而会导致查询性能下降

    理解这些场景，对于优化数据库性能至关重要

    本文将深入探讨MySQL在什么情况下不会用到索引，并提供相应的优化策略

     1.使用函数或表达式 当查询条件中包含对列的函数调用或表达式计算时，MySQL通常无法使用索引

    例如，假设有一个包含日期列的表`orders`，如果查询条件是`WHERE YEAR(order_date) =2023`，即使`order_date`列上有索引，MySQL也无法利用它，因为索引是基于原始数据的，而不是基于函数处理后的结果

     优化策略：尽量避免在查询条件中对列使用函数或表达式

    可以通过预处理数据或创建额外的计算列（如`year_order_date`）并为其建立索引来解决这一问题

    例如，可以在插入数据时同时计算并存储年份信息，然后在查询时直接使用这个预计算的列

     2.隐式类型转换 当查询条件中的数据类型与列的数据类型不匹配时，MySQL可能会进行隐式类型转换，这通常会导致索引失效

    例如，如果`user_id`列是整数类型，而查询条件是`WHERE user_id = 123`（注意字符串引号），MySQL需要将字符串转换为整数以进行比较，这一转换过程使得索引无法被有效利用

     优化策略：确保查询条件中的数据类型与列的数据类型完全一致

    在上面的例子中，应使用`WHERE user_id =123`（无引号）来确保类型匹配

     3.前缀匹配非固定长度 对于文本类型的列（如VARCHAR），如果索引是基于前缀的（如使用`CREATE INDEX idx_name ON table(name(5))`创建的前缀索引），当查询条件中的前缀长度不固定或超过索引定义的前缀长度时，索引将无法被使用

    例如，如果索引是基于前5个字符创建的，而查询条件是`WHERE name LIKE %abcdef%`，由于通配符`%`出现在开头，索引无法被利用

     优化策略：对于需要频繁进行前缀搜索的文本列，可以考虑创建全文索引（FULLTEXT INDEX）或使用更长的前缀长度来创建索引，但需权衡索引大小和查询性能之间的平衡

     4.不等于和NULL判断 MySQL在处理`<>`（不等于）、`NOT IN`、`IS NULL`或`IS NOT NULL`等条件时，往往不会使用索引，因为这些操作需要扫描表中的每一行来进行判断

     优化策略：尽量避免在WHERE子句中使用这些条件，或者尝试通过重构查询逻辑来绕过这些限制

    例如，对于`IS NOT NULL`的情况，可以考虑将非空值存储在一个单独的表中，从而减少主表的扫描范围

     5.LIKE模式匹配 虽然LIKE模式匹配在某些情况下可以利用索引（如前缀匹配`LIKE abc%`），但当通配符`%`出现在字符串的开始位置时，索引将失效

    这是因为索引是按顺序存储的，而前缀未知的匹配需要扫描整个索引

     优化策略：对于需要频繁进行复杂模式匹配的列，可以考虑使用全文索引，或者通过数据库设计（如将经常搜索的关键词拆分为单独的列）来优化查询

     6.OR条件 当查询条件包含多个OR逻辑时，MySQL可能会选择不使用索引，尤其是当这些OR条件涉及不同的列时

    这是因为索引通常是为单个列设计的，处理多个列的OR条件需要复杂的逻辑和额外的开销

     优化策略：尽量将OR条件转换为IN查询（如果适用），或者通过UNION ALL合并多个单独的查询，每个查询只针对一个列使用索引

    此外，考虑使用覆盖索引（covering index），即索引包含了查询所需的所有列，以减少回表操作

     7.低选择性列 选择性是指索引列中不同值的数量与表中总行数之比

    对于选择性很低的列（如性别、布尔状态），即使创建了索引，MySQL也可能选择全表扫描，因为通过索引查找的行数可能接近或等于全表扫描的行数

     优化策略：对于低选择性的列，可以考虑与其他高选择性列组合创建复合索引，或者根本不使用索引，而是依赖其他优化手段（如分区、缓存等）

     8.数据分布不均 当表中数据分布极不均匀时，MySQL的查询优化器可能会判断使用索引并不比全表扫描更有效

    例如，如果某个索引列的值高度集中于少数几个值，那么使用索引可能意味着仍然需要访问大量数据页

     优化策略：分析数据分布，考虑是否需要重新设计索引或调整表结构

    对于极端不均匀的数据分布，可以考虑使用分区表或分库分表策略来优化查询性能

     结论 索引是MySQL性能优化的重要工具，但并非所有情况下都能发挥其效用

    理解MySQL不使用索引的场景，并采取针对性的优化策略，是提升数据库性能的关键

    通过避免在查询条件中使用函数、确保数据类型匹配、合理设计索引、优化LIKE查询、重构OR条件、考虑数据选择性以及应对数据分布不均等问题，可以显著提高MySQL查询的效率

    最终，数据库性能的优化是一个持续的过程，需要结合实际应用场景和数据特点进行不断调整和优化