大家好，我是小林。
在工作中，如果我们想提高一条语句查询速度，通常都会想对字段建立索引。
但是索引并不是万能的。建立了索引，并不意味着任何查询语句都能走索引扫描。
稍不注意，可能你写的查询语句是会导致索引失效，从而走了全表扫描，虽然查询的结果没问题，但是查询的性能大大降低。
今天就来跟大家盘一盘，常见的 6 种会发生索引失效的场景。
不仅会用实验案例给大家说明，也会清楚每个索引失效的原因。
发车！
图片我们先来看看索引存储结构长什么样？因为只有知道索引的存储结构，才能更好的理解索引失效的问题。
索引的存储结构跟 MySQL 使用哪种存储引擎有关，因为存储引擎就是负责将数据持久化在磁盘中，而不同的存储引擎采用的索引数据结构也会不相同。
MySQL 默认的存储引擎是 InnoDB，它采用 B+Tree 作为索引的数据结构，至于为什么选择 B+ 树作为索引的数据结构 ，详细的分析可以看我这篇文章：为什么 MySQL 喜欢 B+ 树？
在创建表时，InnoDB 存储引擎默认会创建一个主键索引，也就是聚簇索引，其它索引都属于二级索引。
MySQL 的 MyISAM 存储引擎支持多种索引数据结构，比如 B+ 树索引、R 树索引、Full-Text 索引。MyISAM 存储引擎在创建表时，创建的主键索引默认使用的是 B+ 树索引。
虽然，InnoDB 和 MyISAM 都支持 B+ 树索引，但是它们数据的存储结构实现方式不同。不同之处在于：
接下来，我举个例子，给大家展示下这两种存储引擎的索引存储结构的区别。
这里有一张 t_user 表，其中 id 字段为主键索引，其他都是普通字段。
图片如果使用的是 MyISAM 存储引擎，B+ 树索引的叶子节点保存数据的物理地址，即用户数据的指针，如下图：
图片如果使用的是 InnoDB 存储引擎， B+ 树索引的叶子节点保存数据本身，如下图所示：
图片InnoDB 存储引擎根据索引类型不同，分为聚簇索引（上图就是聚簇索引）和二级索引。它们区别在于，聚簇索引的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户数据都存放在聚簇索引的叶子节点，而二级索引的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。
如果将 name 字段设置为普通索引，那么这个二级索引长下图这样，叶子节点仅存放主键值。
图片知道了 InnoDB 存储引擎的聚簇索引和二级索引的存储结构后，接下来举几个查询语句，说下查询过程是怎么选择用哪个索引类型的。
在我们使用「主键索引」字段作为条件查询的时候，如果要查询的数据都在「聚簇索引」的叶子节点里，那么就会在「聚簇索引」中的 B+ 树检索到对应的叶子节点，然后直接读取要查询的数据。如下面这条语句：
// id 字段为主键索引
select * from t_user where id=1;
在我们使用「二级索引」字段作为条件查询的时候，如果要查询的数据都在「聚簇索引」的叶子节点里，那么需要检索两颗B+树：
上面这个过程叫做回表，如下面这条语句：
// name 字段为二级索引
select * from t_user where name="林某";
在我们使用「二级索引」字段作为条件查询的时候，如果要查询的数据在「二级索引」的叶子节点，那么只需要在「二级索引」的 B+ 树找到对应的叶子节点，然后读取要查询的数据，这个过程叫做覆盖索引。如下面这条语句：
// name 字段为二级索引
select id from t_user where name="林某";
上面这些查询语句的条件都用到了索引列，所以在查询过程都用上了索引。
但是并不意味着，查询条件用上了索引列，就查询过程就一定都用上索引，接下来我们再一起看看哪些情况会导致索引实现，而发生全表扫描。
首先说明下，下面的实验案例，我使用的 MySQL 版本为 8.0.26。
当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx% 这两种方式都会造成索引失效。
比如下面的 like 语句，查询 name 后缀为「林」的用户，执行计划中的 type=ALL 就代表了全表扫描，而没有走索引。
// name 字段为二级索引
select * from t_user where name like '%林';
图片如果是查询 name 前缀为林的用户，那么就会走索引扫描，执行计划中的 type=range 表示走索引扫描，key=index_name 看到实际走了 index_name 索引：
// name 字段为二级索引
select * from t_user where name like '林%';
图片为什么 like 关键字左或者左右模糊匹配无法走索引呢？
因为索引 B+ 树是按照「索引值」有序排列存储的，只能根据前缀进行比较。
举个例子，下面这张二级索引图，是以 name 字段有序排列存储的。
图片假设我们要查询 name 字段前缀为「林」的数据，也就是 name like '林%'，扫描索引的过程：
如果使用 name like '%林' 方式来查询，因为查询的结果可能是「陈林、张林、周林」等之类的，所以不知道从哪个索引值开始比较，于是就只能通过全表扫描的方式来查询。
想要更详细了解 InnoDB 的 B+ 树查询过程，可以看我写的这篇：B+ 树里的节点里存放的是什么呢？查询数据的过程又是怎样的？
有时候我们会用一些 MySQL 自带的函数来得到我们想要的结果，这时候要注意了，如果查询条件中对索引字段使用函数，就会导致索引失效。
比如下面这条语句查询条件中对 name 字段使用了 LENGTH 函数，执行计划中的 type=ALL，代表了全表扫描：
// name 为二级索引
select * from t_user where length(name)=6;
图片为什么对索引使用函数，就无法走索引了呢？
因为索引保存的是索引字段的原始值，而不是经过函数计算后的值，自然就没办法走索引了。
不过，从 MySQL 8.0 开始，索引特性增加了函数索引，即可以针对函数计算后的值建立一个索引，也就是说该索引的值是函数计算后的值，所以就可以通过扫描索引来查询数据。
举个例子，我通过下面这条语句，对 length(name) 的计算结果建立一个名为 idx_name_length 的索引。
alter table t_user add key idx_name_length ((length(name)));
然后我再用下面这条查询语句，这时候就会走索引了。
图片在查询条件中对索引进行表达式计算，也是无法走索引的。
比如，下面这条查询语句，执行计划中 type = ALL，说明是通过全表扫描的方式查询数据的：
explain select * from t_user where id + 1 = 10;
图片但是，如果把查询语句的条件改成 where id = 10 - 1，这样就不是在索引字段进行表达式计算了，于是就可以走索引查询了。
图片为什么对索引进行表达式计算，就无法走索引了呢？
原因跟对索引使用函数差不多。
因为索引保存的是索引字段的原始值，而不是 id + 1 表达式计算后的值，所以无法走索引，只能通过把索引字段的取值都取出来，然后依次进行表达式的计算来进行条件判断，因此采用的就是全表扫描的方式。
有的同学可能会说，这种对索引进行简单的表达式计算，在代码特殊处理下，应该是可以做到索引扫描的，比方将 id + 1 = 10 变成 id = 10 - 1。
是的，是能够实现，但是 MySQL 还是偷了这个懒，没有实现。
我的想法是，可能也是因为，表达式计算的情况多种多样，每种都要考虑的话，代码可能会很臃肿，所以干脆将这种索引失效的场景告诉程序员，让程序员自己保证在查询条件中不要对索引进行表达式计算。
如果索引字段是字符串类型，但是在条件查询中，输入的参数是整型的话，你会在执行计划的结果发现这条语句会走全表扫描。
我在原本的 t_user 表增加了 phone 字段，是二级索引且类型是 varchar。
图片然后我在条件查询中，用整型作为输入参数，此时执行计划中 type = ALL，所以是通过全表扫描来查询数据的。
select * from t_user where phone = 1300000001;
图片但是如果索引字段是整型类型，查询条件中的输入参数即使字符串，是不会导致索引失效，还是可以走索引扫描。
我们再看第二个例子，id 是整型，但是下面这条语句还是走了索引扫描的。
explain select * from t_user where id = '1';
图片为什么第一个例子会导致索引失效，而第二例子不会呢？
要明白这个原因，首先我们要知道 MySQL 的数据类型转换规则是什么？就是看 MySQL 是会将字符串转成数字处理，还是将数字转换成字符串处理。
我在看《mysql45讲的时候》看到一个简单的测试方式，就是通过 select “10” > 9 的结果来知道MySQL 的数据类型转换规则是什么：
在 MySQL 中，执行的结果如下图：
图片上面的结果为 1，说明 MySQL 在遇到字符串和数字比较的时候，会自动把字符串转为数字，然后再进行比较。
前面的例子一中的查询语句，我也跟大家说了是会走全表扫描：
//例子一的查询语句
select * from t_user where phone = 1300000001;
这是因为 phone 字段为字符串，所以 MySQL 要会自动把字符串转为数字，所以这条语句相当于：
select * from t_user where CAST(phone AS signed int) = 1300000001;
可以看到，CAST 函数是作用在了 phone 字段，而 phone 字段是索引，也就是对索引使用了函数！而前面我们也说了，对索引使用函数是会导致索引失效的。
例子二中的查询语句，我跟大家说了是会走索引扫描：
//例子二的查询语句
select * from t_user where id = "1";
这时因为字符串部分是输入参数，也就需要将字符串转为数字，所以这条语句相当于：
select * from t_user where id = CAST("1" AS signed int);
可以看到，索引字段并没有用任何函数，CAST 函数是用在了输入参数，因此是可以走索引扫描的。
对主键字段建立的索引叫做聚簇索引，对普通字段建立的索引叫做二级索引。
那么多个普通字段组合在一起创建的索引就叫做联合索引，也叫组合索引。
创建联合索引时，我们需要注意创建时的顺序问题，因为联合索引 (a, b, c) 和 (c, b, a) 在使用的时候会存在差别。
联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配。
比如，如果创建了一个 (a, b, c) 联合索引，如果查询条件是以下这几种，就可以匹配上联合索引：
需要注意的是，因为有查询优化器，所以 a 字段在 where 子句的顺序并不重要。
但是，如果查询条件是以下这几种，因为不符合最左匹配原则，所以就无法匹配上联合索引，联合索引就会失效:
有一个比较特殊的查询条件：where a = 1 and c = 3 ，符合最左匹配吗？
这种其实严格意义上来说是属于索引截断，不同版本处理方式也不一样。
MySQL 5.5 的话，前面 a 会走索引，在联合索引找到主键值后，开始回表，到主键索引读取数据行，然后再比对 c 字段的值。
从 MySQL5.6 之后，有一个索引下推功能，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
大概原理是：截断的字段会被下推到存储引擎层进行条件判断（因为 c 字段的值是在 (a, b, c) 联合索引里的），然后过滤出符合条件的数据后再返回给 Server 层。由于在引擎层就过滤掉大量的数据，无需再回表读取数据来进行判断，减少回表次数，从而提升了性能。
比如下面这条 where a = 1 and c = 0 语句，我们可以从执行计划中的 Extra=Using index condition 使用了索引下推功能。
图片为什么联合索引不遵循最左匹配原则就会失效？
原因是，在联合索引的情况下，数据是按照索引第一列排序，第一列数据相同时才会按照第二列排序。
也就是说，如果我们想使用联合索引中尽可能多的列，查询条件中的各个列必须是联合索引中从最左边开始连续的列。如果我们仅仅按照第二列搜索，肯定无法走索引。
在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。
举个例子，比如下面的查询语句，id 是主键，age 是普通列，从执行计划的结果看，是走了全表扫描。
select * from t_user where id = 1 or age = 18;
图片这是因为 OR 的含义就是两个只要满足一个即可，因此只有一个条件列是索引列是没有意义的，只要有条件列不是索引列，就会进行全表扫描。
要解决办法很简单，将 age 字段设置为索引即可。
图片可以看到 type=index merge， index merge 的意思就是对 id 和 age 分别进行了扫描，然后将这两个结果集进行了合并，这样做的好处就是避免了全表扫描。
今天给大家介绍了 6 种会发生索引失效的情况：
like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；