• in用不用索引,啥时候能用啥时候不能用,一文说清


    in/or到底能不能用索引应该是肯定的,但有时生效有时不生效,这个能不能量化计算?这是本文想讨论和解答的问题。


    in到底用不用索引感觉像一桩悬疑片!古早时期的面经,统一说不走索引,在一些程序员脑海中从此留下不可磨灭的印记。
    有些从业时间较长的程序员脑子里的第一反应就是不走索引,上个月我就曾经被同事这样质疑过。

    但是那是mysql5.5以前的老黄历了,现在都到8.0+了,5.5(甚至更早)以后可以肯定的是它会走索引。
    但必然走索引吗?不一定。

    我搜索引擎上搜索关键词 in/or索引,出来一大片文章,一般都会说,in/or能走索引,但后面跟的条件个数多了就不走索引了。
    但问题就来了,这个多了到底是多少才算多?
    对于一个动态查询的SQL,我咋知道到底走不走索引?
    如何量化计算呢?

    这时候就语焉不详或者直接跳过。

    大名鼎鼎的《阿里巴巴JAVA开发手册》倒是一刀切。
    最好不超过1000。

    人家这规范只是推荐,也不是强制,是吧,不能吐槽。

    而且超过1000就算用上了range级别的查询,那可能也快不到哪里去啊,对于要求快速响应的互联网需求来说这推荐好像没毛病。


    但这不是重点,今天的重点在于,我一定要搞清楚,在保证explain 的type为range而不是ALL全表扫描的前提下,到底select * from table where id in (1,2,3.....x)这个x能到多少。

    问题

    首先建一张测试表,来一步复现一下,走与不走索引的情况。


    mysql

    版本:5.7.19
    引擎:innodb


    创建一个测试表

    CREATE TABLE `t_person` (
      `id` int(11) NOT NULL,
      `name` varchar(10) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
    

    使用SQL

    EXPLAIN SELECT id, NAME FROM t_person WHERE id IN (1)

    查看执行计划

    此时表里无数据,显示的是no matching row in const table.


    少量数据


    插入一条数据insert t_person (id,name) values(1,'张三')

    使用SQL

    EXPLAIN SELECT id, NAME FROM t_person WHERE id IN (1)

    查看执行计划

    使用了索引,还是效率最高的const(system生产环境不可能的吧),此时id in(1)相当于 id = 1


    在in里增加点条件。

    sql变成EXPLAIN SELECT id, NAME FROM t_person WHERE id IN (1, 2)

    查看执行计划

    使用了索引,但级别下降到了range,即范围索引。


    继续在in里增加条件。

    sql变成EXPLAIN SELECT id, NAME FROM t_person WHERE id IN (1, 2,3)

    查看执行计划

    索引级别变成了ALL,即全表扫描,其实是索引失效了。


    再往表里插入两条数据。此时总共3条数据。

    insert t_person (id,name) values(2,'李四')
    insert t_person (id,name) values(3,'王五')
    

    再使用sqlEXPLAIN SELECT id, NAME FROM t_person WHERE id IN (1, 2,3)

    查看执行计划

    可以看到,随时表数据的增加,同样的sql执行计划从ALL变回了range,索引又生效了。

    同样地,再增加一个in条件,EXPLAIN SELECT id, NAME FROM t_person WHERE id IN (1,2,3,4)的执行计划又变回了ALL,这里就不放图了。



    多点数据


    以上只是小打小闹撒撒水啦,总共几条数据,in的条件都快超过表数据了,执行计算都不用预估就知道全表扫描还好一点啦。

    我再往表里插入100万条数据。

    我先按照阿里的开发规范推荐的1000这个值作为临界值,先使用900个条件

    再使用1100个条件

    上图表明,这两种情况都使用到了range范围索引呢。

    再加大剂量,直接上10万。

    步子迈大了,咔,这下终于全表扫描了。

    但是还是没找到临界值。

    官网上寻找答案

    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-system-variables.html

    我在这里寻找到了一个参数,描述的倒像是相似的问题。

    这个方法说的是当使用in或or查询时,比如where in(1,2,3),执行引擎会先预估表中的数量,表中的数量将决定使用的查询方式,比如,如果表中只有3条数据,那么很明显,这时候直接全表扫描。

    而这个预估的方法有2种,一是dive到index中即利用索引完成元组数的估算,简称index dive; 二是使用索引的统计数值,进行估算.

    相比这2种方式,在效果上:

    • index dive: 速度慢,但能得到精确的值(MySQL的实现是数索引对应的索引项个数,所以精确)

    • index statistics: 速度快,但得到的值未必精确.

    eq_range_index_dive_limit这个参数确实跟今天的主题相关系数不大。很明显,这个值在mysql 5.7是200, 一开始的in后面的条件个数就是900,依然是走了range索引的。


    stackoverflow


    于是我找到了stackoverflow,在上面把msyql in count 这些关键词搜了一下,没有找到相关的问题。

    然后我把问题详细描述了一下,提了一个新的问题,没想到啊,半个小时不到,人家就直接给我点踩,并给出了相似的已解答问题。


    尴尬了。
    我超喜欢stackoverflow,这里的人个个都是人才。


    相似的问题在这里。

    https://stackoverflow.com/questions/72361880/mysql-in-operator-on-large-number-of-values

    这位仁兄也在in的使用中也有很多问号,in的条件卡在14000左右,超过就失去了range索引。


    下面高赞答案提到了一个参数,range_optimizer_max_mem_size ,一看就很有搞头啊。


    转到mysql官网,凭我的渣渣英语也能看明白,我知道,大概我找到答案了。

    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/range-optimization.html#equality-range-optimization

    要控制范围优化器可用的内存,使用range_optimizer_max_mem_size系统变量:

    • 值为0表示“没有限制”。

    • 当值大于0时,优化器将跟踪在考虑范围访问方法时所消耗的内存。如果即将超过指定的限制,则放弃范围访问方法,转而考虑其他方法,包括全表扫描。这可能不太理想。如果发生这种情况,会出现以下警告(其中N是当前的range_optimizer_max_mem_size值)。



    现在事情就很简单了。

    range_optimizer_max_mem_size默认是8M,使用同样的SQL,in后面同样的条件为固定的19900个,
    range_optimizer_max_mem_size=8M,range_optimizer_max_mem_size=8情况下分别执行一下看效果。

    range_optimizer_max_mem_size=8M时,走range索引。

    range_optimizer_max_mem_size=8时,走ALL全表扫描。


    破案了!

    明明官网上就有答案,我却三过家门而不入。


    结论


    in两种情况会走全表扫描。

    • in后面条件导致sql大小超过range_optimizer_max_mem_size。
    • in后面条件个数接近或者等于表数量,执行引擎认为此时全表扫描更加合适。

    推而广之,or也是一样的道理。
    其它> >= < <= BETWEEN AND应该也是同样的道理。
    归根结底都是范围查询。

    • or 的情况


    • > <的情况

    当然,总体来说,in后面条件越少越好,假设一张表有1000万条数据,in后面的条件有10000个,这时候就算走了range索引,估计效率也好不到哪里。


  • 相关阅读:
    react redux demo
    ElasticSearch快速入门
    Linux目录
    初识进程~
    Redis 内存优化神技,小内存保存大数据
    网络安全(黑客)自学
    基于人工智能(AI)的蛋白结构预测工具合集
    Kubernetes HPA:基于 kafka_consumergroup_lag 指标实现 Consumer Pod 水平弹性伸缩
    【性能测试】Jmeter+InfluxDB+Grafana 搭建性能监控平台
    mysql case when 不命中缓存
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/eryuan/p/17488732.html