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企业网站空间多大,信息网站大全,做富集的网站,随身wifi网站设置警惕!这些场景会让你的 B-tree 索引失效(PostgreSQL/MySQL 避坑指南) 在 PostgreSQL 和 MySQL 中,‌B-tree 索引‌是优化查询性能的利器,但若使用不当,索引可能无法被数据库优化器命中,导致查询…

警惕!这些场景会让你的 B-tree 索引失效(PostgreSQL/MySQL 避坑指南)

在 PostgreSQL 和 MySQL 中,‌B-tree 索引‌是优化查询性能的利器,但若使用不当,索引可能无法被数据库优化器命中,导致查询效率骤降。本文将揭秘 10 个常见的 B-tree 索引失效场景,助你避坑!


一、索引失效的十大场景

1️⃣ 违反最左前缀原则

场景‌:联合索引 (a, b, c) 生效需从最左列 a 开始,否则索引失效。
示例‌:

-- 索引失效(未包含 a)
SELECT * FROM table WHERE b = 1 AND c = 2; 
-- 部分失效(跳过 b)
SELECT * FROM table WHERE a = 1 AND c = 2; ```
‌解决‌:确保查询条件包含最左列,并按顺序组合条件。

2️⃣ 对索引列进行运算或函数操作

‌场景‌:对索引列使用函数、表达式或类型转换。
‌示例‌:

-- 索引失效(YEAR 函数)
SELECT * FROM table WHERE YEAR(date_column) = 2023; ```
-- 索引失效(运算)
SELECT * FROM table WHERE price * 0.8 > 100; 
‌解决‌:改写查询,避免对索引列直接运算:
SELECT * FROM table WHERE date_column BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

3️⃣ 隐式类型转换
‌场景‌:查询条件与索引列类型不匹配(如字符串转数值)。
‌示例‌:

-- 索引失效(string_column 是 VARCHAR)
SELECT * FROM table WHERE string_column = 123; 
‌解决‌:保持类型一致:
SELECT * FROM table WHERE string_column = '123';

4️⃣ 混合使用 OR 条件
‌场景‌:OR 连接索引列和非索引列,导致全表扫描。
‌示例‌:

-- 索引失效(b 无索引)
SELECT * FROM table WHERE a = 1 OR b = 2; 
‌解决‌:改用 UNION 或为所有列创建索引:
(SELECT * FROM table WHERE a = 1) UNION (SELECT * FROM table WHERE b = 2);

5️⃣ 模糊查询前导通配符
‌场景‌:LIKE 以 % 或 _ 开头,无法利用索引。
‌示例‌:

-- 索引失效
SELECT * FROM table WHERE name LIKE '%John'; 
-- 有效(后缀匹配)
SELECT * FROM table WHERE name LIKE 'John%'; 
‌解决‌:避免前导通配符,或使用全文索引。

6️⃣ 数据区分度过低
‌场景‌:索引列重复值过多(如性别),优化器放弃索引。
‌示例‌:

-- 可能全表扫描(gender 仅有 'M'/'F')
SELECT * FROM table WHERE gender = 'M'; 
‌解决‌:避免对低区分度列建索引,或强制使用索引:
SELECT * FROM table FORCE INDEX(index_name) WHERE gender = 'M';

7️⃣ 使用否定条件
‌场景‌:!=、NOT IN、NOT EXISTS 等否定操作。
‌示例‌:

-- 可能全表扫描
SELECT * FROM table WHERE a != 1; 
SELECT * FROM table WHERE a NOT IN (1, 2); 
‌解决‌:改写为正向查询或范围查询:
SELECT * FROM table WHERE a > 1;

8️⃣ 覆盖索引未命中
‌场景‌:查询需回表时,优化器可能放弃索引。
‌示例‌:

Copy Code
-- 索引 (a, b),需回表
SELECT * FROM table WHERE a = 1; 
-- 覆盖索引,无需回表
SELECT a, b FROM table WHERE a = 1; 
‌解决‌:尽量使用覆盖索引(查询列包含在索引中)。

9️⃣ 统计信息过期
‌场景‌:表频繁更新后,统计信息未刷新,优化器误判代价。
‌解决‌:手动更新统计信息:

Copy Code
-- PostgreSQL
ANALYZE table_name;
-- MySQL
ANALYZE TABLE table_name;

🔟 全表扫描更优
‌场景‌:查询需要访问大部分数据时,全表扫描更快。
‌示例‌:

-- 无过滤条件,全表扫描
SELECT * FROM table; 
‌解决‌:优化查询条件或分页查询。

二、如何验证索引是否失效?
使用 ‌EXPLAIN‌ 分析执行计划:

-- PostgreSQL/MySQL 通用
EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE condition;
‌MySQL‌:检查 key 字段是否为索引名,type 是否为 ref/range。
‌PostgreSQL‌:查看执行计划中是否出现 Index Scan。

三、最佳实践总结

‌设计索引时‌:
优先满足最左前缀原则。
避免对低区分度列建索引。
‌编写 SQL 时‌:
禁止对索引列进行运算或函数操作。
注意隐式类型转换。
‌维护阶段‌:
定期更新统计信息。
监控慢查询,及时优化索引。
‌提醒‌:索引不是越多越好!过度索引会导致写性能下降。合理设计,方能兼顾读写效率。

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