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解决mysql模糊查询索引失效问题的几种方法

来源:脚本之家

时间:2022-12-28 16:58:22 213浏览 收藏

IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《解决mysql模糊查询索引失效问题的几种方法》,聊聊索引失效、mysql模糊查询,我们一起来看看吧!

我们在使用like %通配符时常常会引起索引失效的问题。
这里,我们讨论一下like使用%的几种情况:

下列例子用到的索引(VC_STUDENT_NAME)

一、like ‘xx%'

EXPLAIN select * from t_student where VC_STUDENT_NAME like ‘王%'

在这里插入图片描述

我们发现使用%不放在开头的时候,索引是有效的

二、like ‘%xx'

EXPLAIN select * from t_student where VC_STUDENT_NAME like ‘%王'

在这里插入图片描述

我们发现%放在开头时,索引便失效了。

上述两个例子说明,在使用通配符时,%放在开头会引起索引失效。
但在现实问题里,往往需要把%放在开头作模糊匹配。这是我们可以通过覆盖索引的方式即索引覆盖查询,来解决索引失效的问题。

EXPLAIN select * from t_student where VC_STUDENT_NAME like ‘%王'


在这里插入图片描述

把查询列换成索引与之相应的列,索引失效问题得以解决。

补充:

1.索引不存储null值

更准确的说,单列索引不存储null值,复合索引不存储全为null的值。索引不能存储Null,所以对这列采用is null条件时,因为索引上根本

没Null值,不能利用到索引,只能全表扫描。

为什么索引列不能存Null值?

将索引列值进行建树,其中必然涉及到诸多的比较操作。Null值的特殊性就在于参与的运算大多取值为null。

这样的话,null值实际上是不能参与进建索引的过程。也就是说,null值不会像其他取值一样出现在索引树的叶子节点上。

2.不适合键值较少的列(重复数据较多的列)

假如索引列TYPE有5个键值,如果有1万条数据,那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。

再加上访问索引块,一共要访问大于200个的数据块。

如果全表扫描,假设10条数据一个数据块,那么只需访问1000个数据块,既然全表扫描访问的数据块

少一些,肯定就不会利用索引了。

3.前导模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')

假如有这样一列code的值为'AAA','AAB','BAA','BAB' ,如果where code like '%AB'条件,由于前面是

模糊的,所以不能利用索引的顺序,必须一个个去找,看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫

描。如果是这样的条件where code like 'A % ',就可以查找CODE中A开头的CODE的位置,当碰到B开头的

数据时,就可以停止查找了,因为后面的数据一定不满足要求。这样就可以利用索引了。

4.索引失效的几种情况

1.如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)

要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引

2.对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引

3.like查询以%开头

4.如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引

5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

5.MySQL主要提供2种方式的索引:B-Tree索引,Hash索引

B树索引具有范围查找和前缀查找的能力,对于有N节点的B树,检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。

哈希索引只能做等于查找,但是无论多大的Hash表,查找复杂度都是O(1)。

显然,如果值的差异性大,并且以等值查找(=、 、in)为主,Hash索引是更高效的选择,它有O(1)的查找复杂度。

如果值的差异性相对较差,并且以范围查找为主,B树是更好的选择,它支持范围查找。

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《解决mysql模糊查询索引失效问题的几种方法》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识,快来关注吧!

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