MySQL索引的使用是怎麼樣的？5個點輕鬆掌握！
一、前言
在MySQL中進行SQL優化的時候，經常會在一些情況下，對MySQL能否利用索引有一些迷惑。
譬如:
-
MySQL 在遇到範圍查詢條件的時候就停止匹配了，那麼到底是哪些範圍條件？
-
MySQL 在LIKE進行模糊匹配的時候又是如何利用索引的呢？
-
MySQL 到底在怎麼樣的情況下能夠利用索引進行排序？
今天，我將會用一個模型，把這些問題都一一解答，讓你對MySQL索引的使用不再畏懼。
二、知識補充
key_len
EXPLAIN執行計劃中有一列 key_len 用於表示本次查詢中，所選擇的索引長度有多少位元組，通常我們可藉此判斷聯合索引有多少列被選擇了。
在這裡 key_len 大小的計算規則是：
-
一般地，key_len 等於索引列型別位元組長度，例如int型別為4 bytes，bigint為8 bytes；
-
如果是字串型別，還需要同時考慮字符集因素，例如：CHAR(30) UTF8則key_len至少是90 bytes；
-
若該列型別定義時允許NULL，其key_len還需要再加 1 bytes；
-
若該列型別為變長型別，例如 VARCHAR（TEXT\BLOB不允許整列建立索引，如果建立部分索引也被視為動態列型別），其key_len還需要再加 2 bytes;
三、哪些條件能用到索引
首先非常感謝登博，給了我一個很好的啟發，我通過他的文章_，然後結合自己的理解，製作出了這幅圖：
乍一看，是不是很暈，不急，我們慢慢來看
圖中一共分了三個部分：
-
Index Key ：MySQL是用來確定掃描的資料範圍，實際就是可以利用到的MySQL索引部分，體現在Key Length。
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Index Filter：MySQL用來確定哪些資料是可以用索引去過濾，在啟用ICP後，可以用上索引的部分。
-
Table Filter：MySQL無法用索引過濾，回表取回行資料後，到server層進行資料過濾。
下面我們細細展開。
Index Key
Index Key是用來確定MySQL的一個掃描範圍，分為上邊界和下邊界。
MySQL利用=、>=、> 來確定下邊界（first key），利用最左原則，首先判斷第一個索引鍵值在where條件中是否存在，如果存在，則判斷比較符號，如果為(=,>=)中的一種，加入下邊界的界定，然後繼續判斷下一個索引鍵，如果存在且是(>)，則將該鍵值加入到下邊界的界定，停止匹配下一個索引鍵；如果不存在，直接停止下邊界匹配。
exp:
idx_c1_c2_c3(c1,c2,c3)
where c1>=1 and c2>2 and c3=1
--> first key (c1,c2)
--> c1為 '>=' ，加入下邊界界定，繼續匹配下一個
-->c2 為 '>'，加入下邊界界定，停止匹配
上邊界（last key）和下邊界（first key）類似，首先判斷是否是否是(=,<=)中的一種，如果是，加入界定，繼續下一個索引鍵值匹配，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為 '<='，加入上邊界界定，繼續匹配下一個
--> c2為 '='加入上邊界界定，繼續匹配下一個
--> c3 為 '<'，加入上邊界界定，停止匹配
注：這裡簡單的記憶是，如果比較符號中包含'='號，'>='也是包含'='，那麼該索引鍵是可以被利用的，可以繼續匹配後面的索引鍵值；如果不存在'='，也就是'>','<'，這兩個，後面的索引鍵值就無法匹配了。同時，上下邊界是不可以混用的，哪個邊界能利用索引的的鍵值多，就是最終能夠利用索引鍵值的個數。
Index Filter
字面理解就是可以用索引去過濾。也就是欄位在索引鍵值中，但是無法用去確定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
這裡為什麼index key 只是c1呢？因為c2 是用來確定上邊界的，但是上邊界的c1沒有出現(<=,=)，而下邊界中，c1是>=,c2沒有出現，因此index key 只有c1欄位。c2,c3 都出現在索引中，被當做index filter.
Table Filter
無法利用索引完成過濾，就只能用table filter。此時引擎層會將行資料返回到server層，然後server層進行table filter。
四、Between 和Like 的處理
那麼如果查詢中存在between 和like，MySQL是如何進行處理的呢？
Between
where c1 between 'a' and 'b' 等價於 where c1>='a' and c1 <='b'，所以進行相應的替換，然後帶入上層模型，確定上下邊界即可
Like
首先需要確認的是%不能是最在最左側，where c1 like '%a' 這樣的查詢是無法利用索引的，因為索引的匹配需要符合最左字首原則
where c1 like 'a%' 其實等價於 where c1>='a' and c1<'b' 大家可以仔細思考下。
五、索引的排序
在資料庫中，如果無法利用索引完成排序，隨著過濾資料的資料量的上升，排序的成本會越來越大，即使是採用了limit，但是資料庫是會選擇將結果集進行全部排序，再取排序後的limit 記錄，而且MySQL 針對可以用索引完成排序的limit 有優化，更能減少成本。
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)
存在一張表，c1,c2,c3上面有索引，select c1,c2,c3 from t1; 查詢走的是索引全掃描，因此呈現的資料相當於在沒有索引的情況下select c1,c2,c3 from t1 order by c1,c2,c3; 的結果。
因此，索引的有序性規則是怎麼樣的呢？
c1=3 —> c2 有序，c3 無序
c1=3,c2=2 — > c3 有序
c1 in(1,2) —> c2 無序 ，c3 無序
有個小規律，idx_c1_c2_c3，那麼如何確定某個欄位是有序的呢？c1 在索引的最前面，肯定是有序的，c2在第二個位置，只有在c1 唯一確定一個值的時候，c2才是有序的，如果c1有多個值，那麼c2 將不一定有序，同理，c3也是類似
六、小結
針對MySQL索引，我這邊只是提到了在單表查詢情況下的模型，通過這篇文章，想必大家應該瞭解到MySQL大部分情況下是如何利用索引的。
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