什么情况下会导致索引失效？（失效.索引.情况下.导致...）

索引失效主因包括对索引列使用函数、隐式类型转换、LIKE开头通配符、低基数列、复合索引未遵循最左前缀原则及统计信息过期等，导致优化器放弃索引而选全表扫描。

索引失效通常发生在数据库优化器无法有效利用索引来加速查询时，或者当索引本身因数据变更或结构问题而变得不再准确或效率低下时。这并非指索引被物理删除，而是它在特定查询场景下无法提供预期的性能优势，甚至可能因为维护成本而成为负担。

解决方案

索引失效的原因是多方面的，它既可能源于我们编写查询的方式，也可能与数据本身的特性或数据库的内部机制有关。

一个常见的情况是对索引列进行函数操作。当我们在

WHERE

子句中对索引列应用函数（如

YEAR(create_date) = 2023

或

LOWER(username) = 'admin'

）时，数据库在执行查询前需要计算每个行的函数结果，这使得它无法直接使用索引树进行快速查找，相当于放弃了索引的优势。

隐式类型转换也是一个容易被忽视的陷阱。如果一个数字类型的列被索引，但在查询中我们用字符串字面量去比较（例如

WHERE user_id = '123'

），数据库可能会尝试将索引列转换为字符串进行比较，同样会阻止索引的使用。反之，如果字符串列与数字比较，也可能发生类似问题。

通配符在

LIKE

查询的开头，例如

WHERE description LIKE '%关键字%'

，会使得B-tree索引无法通过其排序特性进行快速定位，因为它不知道从哪里开始查找。但如果通配符在末尾（

'关键字%'

），索引通常仍能发挥作用。

当查询需要返回的数据量占总数据量的比例过大时，数据库优化器可能会判断进行全表扫描反而比走索引更高效。因为走索引需要先查找索引，再回表获取数据，如果回表次数过多，其IO开销可能远超一次性的全表扫描。

索引列的基数（Cardinality）过低，即该列的重复值太多，例如一个性别列只有“男”、“女”两个值，那么对这种列建立索引的意义就不大。当查询条件是

WHERE gender = '男'

时，可能要返回表中一半的数据，优化器会认为直接全表扫描更划算。

复合索引（联合索引）的使用不当也是一个常见问题。如果查询条件没有包含复合索引的最左前缀列，那么这个复合索引就无法被有效利用。例如，索引是

(col1, col2, col3)

，但查询条件只有

WHERE col2 = 'X'

，索引就无法发挥作用。

数据库统计信息不准确或过时，是导致优化器做出错误判断的“幕后黑手”。优化器依赖这些统计信息来估算不同查询路径的成本，如果统计信息不准确，它可能会错误地选择全表扫描而不是索引扫描，或者反之。

此外，索引本身可能存在碎片化。随着大量的数据插入、更新和删除，索引页可能会变得不连续，导致物理存储上的碎片，从而增加IO操作，降低索引的效率。虽然这不直接导致“失效”，但会显著降低其性能。

索引失效与查询性能的深层关联：为何优化器会“放弃”你的索引？

我们常常疑惑，明明已经为某个列创建了索引，为什么查询还是那么慢？这背后其实是数据库成本优化器（Cost-Based Optimizer, CBO）在“作祟”。CBO的核心任务是为SQL查询找到一个执行成本最低的执行计划。它会综合考虑多种因素，如表的行数、索引的基数、数据块的大小、CPU和IO的成本模型，甚至还有内存使用情况。

当优化器决定“放弃”一个索引时，它通常是基于一个冷酷的成本计算：它认为使用索引的开销（包括读取索引页、回表获取数据等）比直接扫描整个表还要高。这在几种情况下尤为明显：

首先，数据选择性（Selectivity）是关键。如果一个索引列的选择性很低，比如一个布尔类型的列，其值只有

TRUE

和

FALSE

，那么

WHERE status = TRUE

可能筛选出表中一半的数据。此时，即使有索引，优化器也会认为遍历索引树并进行大量回表操作的成本，可能远高于直接顺序读取整个表的数据块。尤其当表很小，或者查询涉及的列大部分都在索引中（覆盖索引）时，索引的优势才能体现。但对于大量回表操作，CBO会毫不犹豫地选择全表扫描。

其次，表的规模和查询的数据量。对于非常小的表，全表扫描几乎总是最快的，因为读取索引的额外开销（即使很小）也显得不必要。而对于大表，如果查询条件会返回表中很大比例的数据（例如超过20%到30%，具体阈值因数据库和配置而异），CBO会倾向于全表扫描。因为它计算出，通过索引定位少量数据块然后回表，不如一次性顺序读取所有数据块来得高效。顺序读取通常比随机读取更快，因为磁盘预读机制可以发挥作用。

再者，查询条件的复杂性也会影响优化器的决策。复杂的

OR

条件、

NOT IN

、

NOT EXISTS

等，有时会让优化器难以有效地利用单一或复合索引。优化器可能需要生成多个执行路径并进行合并，其复杂性甚至可能导致它退而求其次，选择全表扫描。 PIA

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理解优化器的工作原理，我们才能更好地设计索引和编写SQL，避免那些让优化器“误解”我们意图的情况。它不是在“搞破坏”，而是在尽力寻找它认为的“最优解”，只是这个“最优解”不一定是我们期望的索引加速。

避免索引“隐性失效”的策略：常见误区与最佳实践

索引的“隐性失效”比物理删除更具迷惑性，因为它存在却不被使用。避免这种情况需要我们在SQL编写和数据库设计上多加注意。

一个最常见的误区就是在索引列上使用函数。例如，

CREATE_TIME

列有索引，但你写了

WHERE DATE_FORMAT(CREATE_TIME, '%Y-%m-%d') = '2023-01-01'

。为了避免这种情况，我们应该将函数应用到查询值上，而不是索引列上，如

WHERE CREATE_TIME >= '2023-01-01 00:00:00' AND CREATE_TIME < '2023-01-02 00:00:00'

。如果业务逻辑确实需要函数处理，可以考虑创建函数索引（Functional Index），但并非所有数据库都支持，且有其自身维护成本。

隐式类型转换同样是“隐性杀手”。假设

user_id

是

INT

类型且有索引，你却写了

SELECT * FROM users WHERE user_id = '100'

。数据库可能将

user_id

列的每个值转换为字符串再进行比较，导致索引失效。正确的做法是确保数据类型匹配：

SELECT * FROM users WHERE user_id = 100

。在开发中，尤其是在ORM框架或动态SQL生成时，要特别注意参数的类型绑定。

对于

LIKE

查询，最佳实践是避免在模式开头使用通配符

%

。如果业务确实需要模糊搜索，可以考虑使用全文索引（Full-Text Index），它专门为这种场景设计，但配置和维护更为复杂。对于简单的前缀匹配，如

WHERE name LIKE '张%'

，B-tree索引是有效的。

复合索引的“最左前缀原则”是必须牢记的。如果你有一个

(col1, col2, col3)

的复合索引，那么查询条件必须从

col1

开始，才能有效利用索引。例如，

WHERE col1 = 'A' AND col2 = 'B'

会用到索引，但

WHERE col2 = 'B' AND col3 = 'C'

则可能无法使用。如果查询经常只用到

col2

或

col3

，你可能需要单独为它们创建索引，或者调整复合索引的顺序。

此外，避免使用

OR

连接多个索引列，因为这可能导致数据库进行全表扫描。例如，

WHERE col1 = 'A' OR col2 = 'B'

。在这种情况下，可以尝试使用

UNION ALL

来拆分查询，或者如果条件简单，考虑是否能将

OR

转换为

IN

子句。

-- 错误示例：索引可能失效
SELECT * FROM products WHERE YEAR(created_at) = 2023;

-- 优化示例：利用索引
SELECT * FROM products WHERE created_at >= '2023-01-01 00:00:00' AND created_at < '2024-01-01 00:00:00';

-- 错误示例：隐式类型转换
SELECT * FROM users WHERE user_id = '123'; -- user_id 是 INT 类型

-- 优化示例：类型匹配
SELECT * FROM users WHERE user_id = 123;

-- 错误示例：LIKE开头通配符
SELECT * FROM articles WHERE content LIKE '%数据库%';

-- 优化示例：考虑全文索引或业务调整
-- 如果是前缀匹配，B-tree索引有效：
SELECT * FROM articles WHERE title LIKE '数据库%';

这些细节看似微不足道，却能决定索引是成为查询的加速器，还是仅仅占用磁盘空间的“摆设”。

索引维护与监控：确保索引持续有效性的关键步骤

索引并非一劳永逸的解决方案，它需要持续的关注和维护，才能确保其长期的有效性和性能。就像汽车需要定期保养一样，数据库索引也需要“体检”。

定期更新统计信息是重中之重。数据库优化器依赖准确的统计信息来估算数据分布和查询成本。随着数据的不断插入、更新和删除，表的行数、列的基数、数据分布等都会发生变化。如果统计信息没有及时更新，优化器就可能基于过时的数据做出错误的执行计划，导致索引失效。大多数数据库都提供了自动更新统计信息的机制，但对于高并发、数据变化频繁的核心表，可能需要手动或通过定时任务更频繁地进行更新。例如，在MySQL中可以使用

ANALYZE TABLE

命令，在SQL Server中可以使用

UPDATE STATISTICS

。

索引碎片化管理是另一个重要的维护方面。当数据在表中频繁地进行插入、删除和更新操作时，索引的物理存储结构可能会变得不连续，产生碎片。这种碎片会导致索引扫描时需要读取更多的物理页面，从而增加IO开销，降低查询性能。解决索引碎片化通常有两种方法：重建（Rebuild）和重组（Reorganize）。重建索引会完全删除并重新创建索引，通常能更有效地消除碎片，但会占用更多资源并可能导致短暂的锁表。重组索引则是一个更轻量级的操作，它会整理现有索引页的顺序，通常可以在线进行，对系统影响较小。选择哪种方式取决于碎片的程度和业务对可用性的要求。

监控索引使用情况也至关重要。有些索引可能创建后从未被使用过，它们不仅浪费了存储空间，还增加了DML操作的维护成本。通过数据库提供的性能视图（如MySQL的

information_schema.STATISTICS

，SQL Server的

sys.dm_db_index_usage_stats

），我们可以查看哪些索引被频繁使用，哪些索引几乎没有被使用。对于长期未使用的索引，应该审慎评估其必要性，考虑是否可以删除。

最后，性能基线和定期性能测试是发现索引问题的有效手段。通过建立常态化的性能监控体系，我们可以及时发现查询性能的下降，并结合执行计划分析工具（如

EXPLAIN

命令），定位到是哪些索引失效或未被有效利用，从而进行针对性的优化。这并非简单的技术操作，更是一种持续优化的理念，确保数据库索引始终处于最佳工作状态。

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