网站百度seo关键词优化网站建设购物车

网站百度seo关键词优化,网站建设购物车,wordpress路径爆出,做一家视频网站吗一、核心原理#xff1a;B树索引的有序性特性要理解索引失效的原因#xff0c;我们首先需要回顾B树索引的核心特性——有序性。InnoDB存储引擎使用的B树索引结构保持同一层兄弟节点的有序性#xff0c;这是索引能够快速定位数据的根本原因。实际上#xff0c;B树提供的快速…一、核心原理B树索引的有序性特性要理解索引失效的原因我们首先需要回顾B树索引的核心特性——有序性。InnoDB存储引擎使用的B树索引结构保持同一层兄弟节点的有序性这是索引能够快速定位数据的根本原因。实际上B树提供的快速定位能力正是来源于同一层兄弟节点的有序性。当我们执行等值查询或范围查询时优化器可以借助这种有序性快速跳过不符合条件的数据块极大减少需要扫描的数据量。然而当我们对索引字段进行函数操作时下文都默认字段上有索引问题就出现了-- 示例按月份查询订单数据SELECT * FROM orders WHERE MONTH(create_time) 7;这条SQL语句的问题在于B树索引是按照create_time的原始值排序的而不是按照MONTH(create_time)的计算结果排序的。如果计算month()函数你会看到传入7的时候在树的第一层就不知道该怎么办了因为所有月份的日期值都被转换为1-12的数字完全破坏了原有的有序性。也就是说对索引字段做函数操作可能会破坏索引值的有序性因此优化器就决定放弃走树搜索功能转而使用全索引扫描或全表扫描。二、函数操作导致索引失效的详细分析2.1 显式函数操作最常见的索引失效场景就是在索引列上直接使用函数函数类型 失效示例 优化方案日期函数 WHERE YEAR(create_time) 2023 WHERE create_time 2023-01-01 AND create_time 2024-01-01字符串函数 WHERE SUBSTRING(name, 1, 4) Johnoh WHERE name LIKE John%数学函数 WHERE ABS(salary) 5000 避免存储负值或使用salary 5000 OR salary -5000WHERE SUBSTRING(name, 1, 4) Johnoh在 MySQL 中表示筛选出 name 列中「从第 1 个字符开始连续截取 4 个字符结果等于 John」的所有用户记录。2.2 隐式类型转换MySQL的隐式类型转换也会在底层转换为函数操作导致索引失效-- order_no是VARCHAR类型但用数字查询SELECT * FROM orders WHERE order_no 1001;-- MySQL实际执行的是SELECT * FROM orders WHERE CAST(order_no AS SIGNED) 1001;MySQL字符转换默认规则在MySQL中字符串和数字做比较的话是将字符串转换成数字。这个规则可以通过简单查询验证SELECT 10 9; -- 返回1true说明字符串10被转换为数字10如果MySQL将数字转换为字符串按字符串比较10和9应该返回0false因为10的第一个字符1比9小。但实际返回1证实了MySQL的字符串到数字的转换规则。2.3 关键区别索引列 vs 查询值重要区别只有在索引列上做函数操作才会导致索引失效在查询值上做函数操作不会影响索引使用-- 不会导致索引失效在查询值上做操作SELECT * FROM users WHERE id 1000 1;SELECT * FROM users WHERE age 30; -- 字符串转数字SELECT * FROM orders WHERE create_time DATE_ADD(2023-01-01, INTERVAL 7 DAY);-- 会导致索引失效在索引列上做操作SELECT * FROM users WHERE id 1 1001;SELECT * FROM users WHERE CAST(age AS CHAR) 30;SELECT * FROM orders WHERE DATE_FORMAT(create_time, %Y-%m) 2023-06;三、隐式字符编码转换的多表关联问题在多表关联查询中如果关联字段的字符集不同也会导致隐式转换和索引失效-- 订单表使用utf8mb4字符集CREATE TABLE orders (id INT PRIMARY KEY,order_no VARCHAR(20) CHARACTER SET utf8mb4,KEY idx_order_no (order_no));-- 订单详情表使用utf8字符集CREATE TABLE order_details (id INT PRIMARY KEY,order_no VARCHAR(20) CHARACTER SET utf8,product_name VARCHAR(100),KEY idx_order_no (order_no));-- 关联查询SELECT o.*, od.*FROM orders oJOIN order_details od ON o.order_no od.order_no;MySQL实际执行的是SELECT o.*, od.*FROM orders oJOIN order_details od ON CONVERT(od.order_no USING utf8mb4) o.order_no;由于在order_details表的索引字段order_no上进行了CONVERT函数操作导致该表的索引无法使用。到这里你终于明确了字符集不同只是条件之一连接过程中要求在被驱动表的索引字段上加函数操作是直接导致对被驱动表做全表扫描的原因。四、MySQL优化器的保守行为MySQL的优化器确实有偷懒的嫌疑即使简单地把where id11000改写成where id1000-1就能够用上索引快速查找也不会主动做这个语句重写。这意味着开发者需要主动优化查询语句而不是依赖优化器自动优化-- 优化器不会重写这个查询导致全表扫描SELECT * FROM users WHERE id 1 1001;-- 需要手动重写为可以使用索引SELECT * FROM users WHERE id 1001 - 1;这种保守行为提醒我们作为开发者需要具备主动优化意识不能完全依赖数据库优化器。前面4种情况其实说的都是同一个事情对索引字段做函数操作可能会破坏索引值的有序性因此优化器就决定放弃走树搜索功能导致索引失效。五、其他常见索引失效场景除了函数操作还有多种情况会导致索引无法有效使用5.1 违反最左前缀原则对于复合索引 (col1, col2, col3)以下查询无法充分利用索引查询条件 索引使用情况 优化建议WHERE col2 a AND col3 b 无法使用索引 调整查询条件或创建新索引WHERE col1 a AND col3 b 仅使用col1部分 如果可以请加上col2部分WHERE col1 a AND col2 LIKE %b AND col3 c 使用col1部分 避免在中间列使用通配符最左前缀原则要求查询必须从复合索引的最左边列开始并且不能跳过中间的列。这是因为B树索引是按照索引定义的列顺序构建的如果跳过前面的列就无法利用索引的有序性。5.2 LIKE查询以通配符开头-- 无法使用索引SELECT * FROM products WHERE name LIKE %apple%;SELECT * FROM products WHERE name LIKE %apple;-- 可以使用索引SELECT * FROM products WHERE name LIKE apple%;当LIKE模式以通配符开头时优化器无法利用索引的有序性进行快速定位因为无法确定匹配值的前缀。这种情况下优化器只能进行全表扫描逐行比较是否匹配模式。对于%%全模糊匹配可以考虑使用搜索引擎如Elasticsearch。如果必须使用前导通配符%apple可以考虑使用反转字符串并建立反转索引的技巧。5.3 OR条件使用不当当OR条件中包含未索引列时整个查询可能无法使用索引-- 假设age字段没有索引SELECT * FROM users WHERE name john OR age 30;-- 优化方案使用UNION或确保所有OR条件都有索引但是需要注意union可能会使用临时表SELECT * FROM users WHERE name johnUNIONSELECT * FROM users WHERE age 30;MySQL处理OR条件时如果OR的各个条件都使用独立的索引可以使用index_merge优化。但如果其中一个条件没有索引优化器就无法使用任何索引只能选择全表扫描。5.4 IN和NOT IN滥用当IN列表中的值过多时优化器可能选择全表扫描-- 当value_list包含大量值时可能导致全表扫描SELECT * FROM products WHERE category_id IN (1, 2, 3, ..., 1000);-- 最简单的方案就是分批次查询拆成5批SELECT * FROM products WHERE category_id IN (1, 2, ..., 200);当IN列表包含大量值时优化器需要评估回表查询的代价。如果IN列表过大优化器可能判断全表扫描更高效。一般来说当IN列表包含的值超过表中总行数的30%时优化器倾向于选择全表扫描。5.5 SELECT * 的性能影响虽然SELECT *不会直接导致索引失效但会带来其他性能问题无法使用覆盖索引除非索引字段全覆盖正常都不会网络传输浪费返回不必要的数据增加了网络传输开销内存占用增加需要缓存更大的结果集可能挤占其他查询的内存资源影响内存命中率增加了排序和临时表的使用当需要排序或分组时更大的行尺寸会增加临时表的使用-- 不推荐SELECT * FROM users WHERE age 30;-- 推荐只选择需要的字段SELECT id, name, email FROM users WHERE age 30;-- 使用覆盖索引优化CREATE INDEX idx_users_age_covering ON users(age) INCLUDE (id, name, email);SELECT id, name, email FROM users WHERE age 30;六、诊断与优化使用EXPLAIN深入分析查询要深入诊断索引是否被正确使用EXPLAIN命令是最重要的工具。EXPLAIN执行计划包含6个关键字段每个字段都承载着优化器决策的关键信息字段 说明 优化意义type 访问类型性能排序system const eq_ref ref range index ALL SQL优化的核心指标决定数据检索效率key 实际使用的索引 验证优化器最终选择的索引key_len 索引使用的字节数 计算复合索引中使用到的字段长度验证索引利用率rows 预估扫描行数 数值越小性能越好大数值需优化filtered 存储引擎层过滤后的剩余比例 查询效率核心指标100%表示完美过滤Extra 额外执行信息 揭示潜在性能问题如Using temporary, Using filesort等-- 分析查询执行计划EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE MONTH(create_time) 6;对于这条查询EXPLAIN结果可能显示type: ALL表示全表扫描key: NULL表示没有使用索引rows: 1000000表示需要扫描100万行Extra: Using where表示需要逐行判断条件这表明索引没有被使用需要进行优化。如果想深入学习EXPLAIN的详细用法和所有字段含义推荐阅读我的另一篇文章《MySQL EXPLAIN执行计划SQL性能翻倍的秘密武器》七、总结与最佳实践通过本文的分析我们可以看到大多数索引失效场景都源于同一个根本原因对索引字段进行了某种形式的操作破坏了索引值的有序性导致优化器无法使用索引的快速定位能力。以下是详细的总结和优化建议7.1 索引失效场景及解决方案总结表失效场景 根本原因 示例 解决方案索引列函数操作 破坏索引有序性 WHERE MONTH(create_time)6 重写为范围查询WHERE create_time BETWEEN...隐式类型转换 MySQL自动转换类型 WHERE varchar_col123 确保类型匹配WHERE varchar_col123字符集不一致 关联查询隐式转换 多表关联字符集不同 统一字符集或显式转换违反最左前缀 复合索引使用不当 索引(a,b,c)但查询只用b,c 调整查询条件或创建新索引LIKE前导通配符 无法利用索引有序性 WHERE name LIKE %abc 避免前导通配符或使用全文索引OR条件无索引 其中一个条件无索引 WHERE a1 OR b2(b无索引) 使用UNION或为b字段添加索引IN列表过大 优化器判断全表更快 WHERE id IN(1,2,...,1000) 分拆查询SELECT * 滥用 无法使用覆盖索引 SELECT * FROM large_table 明确指定所需字段数据分布倾斜 优化器误判扫描成本 某值占比过高 使用FORCE INDEX或优化统计信息统计信息过期 优化器做出错误决策 数据变化后未分析表 定期执行ANALYZE TABLE数据分布倾斜、统计信息过期出现概率较小因此全文未具体介绍。核心原因在于MySQL使用采样统计的方法导致索引统计信息不准确及优化器存在误判的情况。7.2 核心优化原则保持索引原始性避免在索引列上进行任何函数计算、类型转换或表达式运算注意隐式转换MySQL的隐式类型转换和字符集转换可能导致意外的函数操作统一设计规范保持表结构设计的一致性避免字符集和排序规则的不匹配主动优化意识MySQL优化器不会自动重写所有低效查询需要开发者主动优化使用EXPLAIN验证对关键查询使用EXPLAIN分析执行计划确保索引被正确使用7.3 结语索引优化是数据库性能调优的核心技能也是一个需要持续学习和实践的过程。通过本文的系统分析希望你已经理解了各种索引失效场景背后的原理并掌握了相应的优化方法。在实际工作中建议养成以下良好习惯在编写SQL时就要考虑索引使用情况定期使用EXPLAIN分析关键查询的执行计划监控慢查询日志及时发现性能问题建立数据库设计规范避免常见的设计陷阱数据库优化之路永无止境但每一步的探索都会带来实实在在的性能提升和更好的用户体验。希望本文能成为你索引优化路上的有力助手帮助你在工作中解决更多的性能挑战。