MySQL中Explain的Extra字段值Using index和Using where;Using index和Using where以及Using index condition的区别

本文详细介绍了MySQL中Explain的Extra字段中Using index、Using where、Using index condition的区别。Using index表示索引覆盖查询,无需回表;Using where;Using index适用于索引覆盖但需要where条件筛选;Using where则表示需要回表查询。Using index condition是MySQL 5.6引入的优化特性,用于在存储引擎层利用索引过滤数据,减少回表操作。

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        在用explain对select语句进行执行计划分析时,我们常常会其中的Extra字段中出现Using index或Using index;Using where或Using where或Using index condition,那么这四者有什么区别呢?哪个检索的性能更好呢?

        其实顾名思义,Extra是补充说明的意思,也就是说,Extra中的值补充说明了MySQL的搜索引擎(默认为InnoDB)对当前的select语句的执行计划。因而并不是说Using index的效率就一定比Using where;Using index要好。

        在分别介绍以上四个值之前,我们需要知道,MySQL的架构分成了server层和存储引擎层(storage engine),server层通过调用存储引擎层来返回数据。       

        其中Using index表示查询的列被索引覆盖,因而无需再回表(如果你不知道啥叫回表,请参见第3篇博客)查询,因而效率较高。例如:select id from test where id = 5;其中id为主键。

        Using where;Using index表示查询的列被索引覆盖,且where筛选条件是索引列前导列的一个范围,或者是索引列的非前导列,例如:select id from test where id > 5;。很明显,效率也很高。

        Using where表示查询的列未被索引覆盖,且where筛选条件是索引列前导列的一个范围,或者是索引列的非前导列,或者是非索引列,例如:select * from test where id > 30; 。因为未被索引覆盖,所以需要回表,因而性能比前两者差。

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<think>好的,用户的问题是关于MySQL中使用IN查询时没有走索引,导致性能问题。需要理解原因并提供优化方法。EXPLAIN结果显示Using where,涉及fc_orderfp_order_info两个表。 首先,我需要回忆一下MySQL中索引使用的基本原理。IN查询有时候会走索引,有时候不会,这取决于很多因素。比如IN里面的数量、表的统计信息、索引的选择性等等。用户提到EXPLAIN显示Using where,这意味着MySQL需要在存储引擎返回行后,再应用WHERE条件过滤数据。这可能是因为索引没有被有效利用,导致全表扫描或者部分扫描,然后在服务器层进行过滤。 接下来,我需要考虑可能的原因。常见的原因可能有以下几个: 1. IN列表中的过多,导致优化器认为全表扫描更高效。比如当IN的超过一定数量,MySQL可能会放弃使用索引。 2. 索引的选择性不高。如果索引列的数据重复率很高,优化器可能觉得走索引不如全表扫描快。 3. 统计信息不准确。MySQL的优化器依赖统计信息来决定执行计划,如果统计信息过期,可能导致错误的选择。 4. 查询涉及多个表,连接方式或者索引设计不合理,导致索引无法被使用。 5. 数据类型不匹配,导致隐式类型转换,进而无法使用索引。比如字段是varchar,但IN里面的是数字,可能会引发类型转换。 然后,用户提到了两个表fc_orderfp_order_info,可能需要检查这两个表的索引情况,以及查询的具体写法。比如,是否在连接条件或者WHERE条件中的列上有合适的索引,以及索引的类型是否匹配。 接下来需要思考优化方法。可能的优化手段包括: 1. 减少IN列表中的数量,或者分批次查询。 2. 确保相关列上有合适的索引,并且索引的选择性足够高。 3. 使用JOIN代替IN查询,尤其是当子查询返回的结果集较大时,JOIN可能更高效。 4. 更新统计信息,使用ANALYZE TABLE命令。 5. 检查是否有数据类型不匹配的问题,确保比较的双方类型一致。 6. 使用覆盖索引,避免回表操作。 7. 调整优化器参数,比如设置optimizer_switch或者使用FORCE INDEX提示强制使用索引。 现在,需要将这些思路整理成结构化的回答,并生成相关问题。同时要注意引用用户提供的参考内容,不过看起来用户的引用可能不太相关,但需要尽量关联。 可能还需要考虑EXPLAIN结果中的其他信息,比如type列的是range还是ALL,key列是否显示使用了索引,rows列估计的行数等。这些信息有助于更准确地判断问题所在。 比如,如果type是ALL,说明是全表扫描,而key为NULL表示没有使用索引。这时候就需要检查为什么优化器没有选择索引。如果rows的很大,说明需要扫描大量行,性能自然差。 此外,可能还需要考虑索引的列顺序是否符合查询条件。比如,复合索引中列的顺序是否正确,是否满足最左前缀原则。 对于多表关联的情况,可能还需要检查连接字段是否有索引,以及连接顺序是否合理。 最后,生成相关问题的时候,可以围绕索引优化、执行计划分析、查询重写等方面提问。</think>### MySQL IN 查询不走索引的原因及优化方法 #### 一、核心原因分析 1. **IN 列表过多** MySQL 优化器默认对`IN`列表长度有阈判断(由`eq_range_index_dive_limit`参数控制,默认200)。若`IN`列表长度超过该阈,优化器会改用统计信息估算成本,可能错误选择全表扫描[^1]。 2. **索引选择性不足** 若索引列重复过多(如状态字段),优化器可能认为全表扫描比索引回表更高效。选择性计算公式为: $$ \text{选择性} = \frac{\text{唯一数量}}{\text{总行数}} $$ 若结果接近0,说明选择性差。 3. **统计信息不准确** 自动更新的统计信息可能未及时反映真实数据分布,导致优化器误判执行计划。可通过以下命令更新: ```sql ANALYZE TABLE fc_order, fp_order_info; ``` 4. **隐式类型转换** 若`IN`中的与索引列类型不一致(如字段为`VARCHAR`但传入数),会触发隐式转换,导致索引失效。例如: ```sql -- 错误示例(字段为VARCHAR) SELECT * FROM fc_order WHERE order_id IN (1001, 1002); ``` 5. **复合索引未匹配最左前缀** 若查询条件未使用复合索引的最左列,索引无法生效。例如索引`(a,b,c)`,查询条件仅使用`b``c`。 --- #### 二、优化方案 1. **控制IN列表长度** 将长列表拆分为多个短查询,分批处理: ```sql (SELECT * FROM fc_order WHERE id IN (1,2...200)) UNION ALL (SELECT * FROM fc_order WHERE id IN (201,202...400)) ``` 2. **使用JOIN替代IN** 对于子查询型`IN`,改用`JOIN`优化: ```sql SELECT o.* FROM fc_order o JOIN (SELECT DISTINCT order_id FROM fp_order_info WHERE ...) tmp ON o.id = tmp.order_id; ``` 3. **强制索引提示** 明确指定使用索引(需验证实际效果): ```sql SELECT * FROM fc_order FORCE INDEX(index_name) WHERE id IN (...); ``` 4. **覆盖索引优化** 确保查询字段全部包含在索引中,避免回表: ```sql ALTER TABLE fc_order ADD INDEX idx_cover(id, status, create_time); ``` 5. **参数调优** 调整优化器行为(需在测试环境验证): ```sql SET optimizer_switch='condition_fanout_filter=off'; SET eq_range_index_dive_limit=300; ``` --- #### 三、诊断工具 通过`EXPLAIN`观察以下关键字段: - **type**: `range`表示索引范围扫描,`ALL`表示全表扫描 - **key**: 实际使用的索引名称 - **rows**: 预估扫描行数 - **Extra**: `Using where`表示服务器层过滤数据 --- #### 示例表结构优化建议 ```sql -- 检查fc_order表的索引 SHOW INDEX FROM fc_order; -- 添加复合索引(根据实际查询条件) ALTER TABLE fc_order ADD INDEX idx_query(status, create_time); ``` ---
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