导致MySQL做全表扫描的几种情况

这两天看到了两种可能会导致全表扫描的sql,这里给大家看一下,希望可以避免踩坑:

情况1:

强制类型转换的情况下,不会使用索引,会走全表扫描。

举例如下:

首先我们创建一个表

 CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `score` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_score` (`score`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8

我们可以看到,这个表有三个字段,其中两个int类型,一个varchar类型。varchar类型的字段score是一个索引,而id是主键。

然后我们给这个表里面插入一些数据,插入数据之后的表如下:

mysql:yeyztest 21:43:12>>select * from test;
+----+------+-------+
| id | age  | score |
+----+------+-------+
|  1 |    1 | 5     |
|  2 |    2 | 10    |
|  5 |    5 | 25    |
|  8 |    8 | 40    |
|  9 |    2 | 45    |
| 10 |    5 | 50    |
| 11 |    8 | 55    |
+----+------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

这个时候,我们使用explain语句来查看两条sql的执行情况,分别是:

explain select * from test where score ='10';

explain select * from test where score =10;

结果如下:

mysql:yeyztest 21:42:29>>explain select * from test where score ='10';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key       | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | ref  | idx_score     | idx_score | 62      | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql:yeyztest 21:43:06>>explain select * from test where score =10;  
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | ALL  | idx_score     | NULL | NULL    | NULL |    7 |    14.29 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 3 warnings (0.00 sec)

可以看到,如果我们使用的是varchar类型的值,那么结果中扫描的行数rows就是1,而当我们使用的是整数值10的时候,扫描行数变为了7,证明,如果出现了强制类型转换,则会导致索引失效。

情况2:

反向查询不能使用索引,会导致全表扫描。

创建一个表test1,它的主键是score,然后插入6条数据:

CREATE TABLE `test1` (
  `score` varchar(20) not null default '' ,
  PRIMARY KEY (`score`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

mysql:yeyztest 22:09:37>>select * from test1;
+-------+
| score |
+-------+
| 111   |
| 222   |
| 333   |
| 444   |
| 555   |
| 666   |
+-------+
6 rows in set (0.00 sec)

当我们使用反向查找的时候,不会使用到索引,来看下面两条sql:

explain select * from test1 where score='111';

explain select * from test1 where score!='111';
mysql:yeyztest 22:13:01>>explain select * from test1 where score='111';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | test1 | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 62      | const |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql:yeyztest 22:13:08>>explain select * from test1 where score!='111';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | test1 | NULL       | index | PRIMARY       | PRIMARY | 62      | NULL |    6 |   100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

可以看到,使用!=作为条件的时候,扫描的行数是表的总记录行数。因此如果想要使用索引,我们就不能使用反向匹配规则。

情况3:

某些or值条件可能导致全表扫描。

首先我们创建一个表,并插入几条数据:

CREATE TABLE `test4` (
  `id` int(11) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  KEY `idx_id` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

mysql--dba_admin@127.0.0.1:yeyztest 22:23:44>>select * from test4;
+------+------+
| id   | name |
+------+------+
|    1 | aaa  |
|    2 | bbb  |
|    3 | ccc  |
|    4 | yeyz |
| NULL | yeyz |
+------+------+
5 rows in set (0.00 sec)

其中表test4包含两个字段,id字段是一个索引,而name字段是varchar类型,我们来看下面三个语句的扫描行数:

explain select * from test4 where id=1;

explain select * from test4 where id is null;

explain select * from test4 where id=1 or id is null;
mysql:yeyztest 22:24:12>>explain select * from test4 where id is null;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key    | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | test4 | NULL       | ref  | idx_id        | idx_id | 5       | const |    1 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql:yeyztest 22:24:17>>explain select * from test4 where id=1;                      
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key    | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | test4 | NULL       | ref  | idx_id        | idx_id | 5       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql:yeyztest 22:24:28>>explain select * from test4 where id=1 or id is null;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | test4 | NULL       | ALL  | idx_id        | NULL | NULL    | NULL |    5 |    40.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

可以看到单独使用id=1和id is null,都只会扫描一行记录,而使用or将二者连接起来就会导致扫描全表而不使用索引。

简单总结一下:

1.强制类型转换的情况下,不会使用索引,会走全表扫描

2.反向查询不能使用索引,会导致全表扫描。

3.某些or值条件可能导致全表扫描。

以上就是导致MySQL做全表扫描的几种情况的详细内容,更多关于MySQL 全表扫描的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Mysql如何避免全表扫描的方法

    在以下几种条件下,MySQL就会做全表扫描: 1>数据表是在太小了,做一次全表扫描比做索引键的查找来得快多了.当表的记录总数小于10且记录长度比较短时通常这么做. 2>没有合适用于 ON 或 WHERE 分句的索引字段. 3>让索引字段和常量值比较,MySQL已经计算(基于索引树)到常量覆盖了数据表的很大部分,因此做全表扫描应该会来得更快. 4>通过其他字段使用了一个基数很小(很多记录匹配索引键值)的索引键.这种情况下,MySQL认为使用索引键需要大量查找,还不如全表扫描来得更快.

  • 大幅提升MySQL中InnoDB的全表扫描速度的方法

     在 InnoDB中更加快速的全表扫描  一般来讲,大多数应用查询的时候都会用索引,查找很少的几行数据(主键查找或百行内的查询),但有时候我们需要全表查询.典型的全表扫描就是逻辑备份  (mysqldump) 和 online schema changes( 注:在线上对大表 schema 的操作,也是 facebook 的一个开源项目) (SELECT ... INTO OUTFILE). 在 Facebook我们用 mysqldump 来备份数据库. 正如你所知MySql提供两种备份方式,提

  • MySQL查询优化:LIMIT 1避免全表扫描提高查询效率

    在某些情况下,如果明知道查询结果只有一个,SQL语句中使用LIMIT 1会提高查询效率. 例如下面的用户表(主键id,邮箱,密码): 复制代码 代码如下: create table t_user( id int primary key auto_increment, email varchar(255), password varchar(255) ); 每个用户的email是唯一的,如果用户使用email作为用户名登陆的话,就需要查询出email对应的一条记录. SELECT * FROM t

  • 导致MySQL做全表扫描的几种情况

    这两天看到了两种可能会导致全表扫描的sql,这里给大家看一下,希望可以避免踩坑: 情况1: 强制类型转换的情况下,不会使用索引,会走全表扫描. 举例如下: 首先我们创建一个表  CREATE TABLE `test` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `age` int(11) DEFAULT NULL,   `score` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',   PRIMARY KEY (`id`),   KE

  • MySQL中的全表扫描和索引树扫描 的实例详解

    目录 引言 实例 引言 在学习mysql时,我们经常会使用explain来查看sql查询的索引等优化手段的使用情况.在使用explain时,我们可以观察到,explain的输出有一个很关键的列,它就是type属性,type表示的是扫描方式,代表 MySQL 使用了哪种索引类型,不同的索引类型的查询效率是不一样的. 在type这一列,有如下一些可能的选项: system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IOconst:常量连接eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(u

  • PostgreSQL 禁用全表扫描的实现

    PostgreSQL可以通过一些设置来禁用全表扫描(FULL SCAN/Seq Scan) 注意: 设置此功能后不是完全避免全表扫描,而是只要有不通过全表扫描能得出结果的就不走全表扫描. 如果什么路都不通,那肯定得全表扫描,不然怎么获取数据. 而且并不是不走全表扫描性能就一定好. 下面展示下这个功能: 查询表结构: highgo=# \d test Table test Column | Type | Modifiers -------------+-----------------------

  • SQL中WHERE变量IS NULL条件导致全表扫描问题的解决方法

    复制代码 代码如下: SET @SQL = 'SELECT * FROM Comment with(nolock) WHERE 1=1    And (@ProjectIds Is Null or ProjectId = @ProjectIds)    And (@Scores is null or Score =@Scores)' 印象中记得,以前在做Oracle开发时,这种写法是会导致全表扫描的,用不上索引,不知道Sql Server里是否也是一样呢,于是做一个简单的测试1.建立测试用的表结

  • LINQ to SQL:处理char(1)字段的方式会引起全表扫描问题

    如果表中的字段类型为 char(1) 时,Linq to SQL生成char (System.Char)的属性,如下图 表定义 生成的实体 2. 如果要查询LineCode=='A'的记录,可以这样定义Linq查询语句 var test1 = from p in db.ProductLines             where p.LineCode =='A'             select p; 生成的SQL语句是这样的 SELECT [t0].[LineCode], [t0].[Li

  • PHP自动补全表单的两种方法

    效果图: 第一种:从数据库中检索之后补全 第二种:邮箱等纯前端的补全 先说第二种,使用开源的插件,所以相对简单. github上面的项目 completer. https://github.com/fengyuanchen/completer 做法特别容易,github上面有详细的文档. 一开始尝试用这个来配上自己的后台代码,做成第一种的自动补全,搞了半天失败了.可能本人js太差,改动太多的话,代码很复杂,除非认真研究上面这个开源项目. 主要失败在我在后台数据库找出来的完整的模糊查询得到的数据,

  • 浅谈mysql增加索引不生效的几种情况

    增加索引可以提高查询效率. 增加索引就是增加一个索引文件,存放的是数据的地址,类似与我们文档的目录,在查找过程中可以不用从书的内容查找,直接根据目录对应的页码查找.索引是根据地址查找. 创建索引,索引使用的数据结构也有很多种.常见的是B-tree,哈希等.mysql默认使用的数据库索引是innerDB,innerDB的索引结构是B-tree. 但是在使用过程中哪些情况增加索引无法达到预期的效果呢?下面列举几种常见情况: 假设name age address 都已经加了索引.索引名字分别为 ind

随机推荐