MySQL索引不支持问题探究（MySQL不支持索引）
MySQL索引是一种提高查询效率的重要手段，但有时候我们会发现MySQL索引不支持的问题，导致查询效率大大降低。本文将探究MySQL索引不支持的原因，并提供相应解决方法。
一、MySQL索引不支持的原因
在使用MySQL索引时，我们可能会遇到以下情况：
1. 使用了不支持索引的函数
MySQL索引只能识别函数的左前缀。如果我们使用了不支持索引的函数，如RAND()、CURDATE()等，就会导致MySQL无法使用索引加速查询。
2. 数据类型不匹配
索引的数据类型必须与查询条件相匹配，否则MySQL也无法使用索引。例如，如果将字符串和数字类型混合在索引列和查询条件中使用，则会导致索引不支持。
3. LIKE查询不匹配前缀
当使用LIKE查询时，如果不使用前缀匹配，MySQL也无法使用索引。例如，如果将LIKE查询语句中的通配符放在前面，如“%abc”，MySQL就无法使用索引。
4. 使用OR关键字
当使用多个OR关键字链接查询条件时，MySQL也无法使用索引。这是因为OR条件是多个条件的合集，无法确定具体的索引使用规则。
5. 基数过高
当所查询的字段基数过高时，MySQL也可能无法使用索引。基数是一个表中不同值的个数。当基数过高时，MySQL需要扫描更多的索引，导致查询变慢。
二、解决方法
针对以上MySQL索引不支持的原因，我们可以采取如下解决方法：
1. 避免使用不支持索引的函数
当需要使用函数时，我们可以将函数的结果存储在一个字段中，然后使用该字段进行查询。
2. 数据类型匹配
在创建索引时，选择与查询条件相匹配的数据类型，可以保证MySQL能够使用索引。如果已创建的索引不匹配，可以重新定义索引数据类型。
3. 使用前缀匹配LIKE查询
在LIKE查询时，使用前缀匹配，如“abc%”，可以让MySQL使用索引进行查询。
4. 尽量避免使用OR关键字
当需要使用OR关键字时，可以使用UNION ALL将多个查询结果合并。
5. 减小基数
通过对字段进行分类、合并等方式，可以减小基数，提高查询效率。
三、代码示例
下面以减小基数为例，演示如何通过代码减小基数。
示例表结构如下：
CREATE TABLE `user` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) NOT NULL,
`age` tinyint(4) NOT NULL,
`gender` tinyint(4) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `age` (`age`),
KEY `gender` (`gender`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
我们使用如下语句查询年龄在25-30岁之间、性别为1的用户：
SELECT * FROM `user` WHERE `age` BETWEEN 25 AND 30 AND `gender` = 1;
经过EXPLN分析后，我们可以发现MySQL使用了gender索引，但没有使用age索引，原因是age索引的基数过高。
我们可以通过将年龄分段来减小age索引的基数，如下所示：
CREATE TABLE `user_age_range` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) NOT NULL,
`age_range` varchar(10) NOT NULL,
`gender` tinyint(4) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `age_range` (`age_range`),
KEY `gender` (`gender`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
INSERT INTO user_age_range(`name`, `age_range`, `gender`)
SELECT `name`,
CASE
WHEN `age`
WHEN `age` >= 20 AND `age`
WHEN `age` > 25 AND `age`
ELSE ’30以上’
END AS `age_range`,
`gender`
FROM `user`;
然后，我们使用如下语句查询年龄在25-30岁之间、性别为1的用户：
SELECT * FROM `user_age_range` WHERE `age_range` = ’25-30′ AND `gender` = 1;
经过EXPLN分析后，我们可以发现MySQL同时使用了age_range和gender索引，查询速度大大提高。
四、总结
本文介绍了MySQL索引不支持的原因，并提供了相应的解决方法。在使用MySQL索引时，我们需要避免使用不支持索引的函数，保证索引和查询条件的数据类型匹配，使用前缀匹配LIKE查询，尽可能避免使用OR关键字，减小基数等。通过合理使用MySQL索引，我们能够提高查询效率，提升系统性能。
