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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：

1. 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。

2. 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。

3. 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

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