经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。
另外插入一个题外话，个人认为团队要合理的使用ORM，可以参考 ORM的权衡和抉择。合理利用的是ORM在面向对象和写操作方面的优势，避免联合查询上可能产生的坑(当然如果你的Linq查询能力很强另当别论)，因为ORM屏蔽了太多的DB底层的知识内容，对程序员不是件好事，对性能有极致追求，但是ORM理解不透彻的团队更加要谨慎。
案例剖析
言归正传，为了实验，我创建了如下表：
CREATE TABLE `T`(
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAUT NULL,
PRIMARY KEY(`id`),
KEY `a`(`a`)
) ENGINE=InnoDB;
该表有三个字段，其中用id是主键索引，a是普通索引。
首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。他把语句执行时间跟long_query_time这个系统参数作比较，如果语句执行时间比它还大，就会把这个语句记录到慢查询日志里面，这个参数的默认值是10秒。当然在生产上，我们不会设置这么大，一般会设置1秒，对于一些比较敏感的业务，可能会设置一个比1秒还小的值。
语句执行过程中有没有用到表的索引，可以通过explain一个语句的输出结果来看KEY的值不是NULL。
我们看下 explain select * from t;的KEY结果是NULL
（图一）
explain select * from t where id=2;的KEY结果是PRIMARY，就是我们常说的使用了主键索引
（图二）
explain select a from t;的KEY结果是a，表示使用了a这个索引。
（图三）
虽然后两个查询的KEY都不是NULL，但是最后一个实际上扫描了整个索引树a。
假设这个表的数据量有100万行，图二的语句还是可以执行很快，但是图三就肯定很慢了。如果是更极端的情况，比如，这个数据库上CPU压力非常的高，那么可能第2个语句的执行时间也会超过long_query_time，会进入到慢查询日志里面。
所以我们可以得出一个结论：是否使用索引和是否进入慢查询之间并没有必然的联系。使用索引只是表示了一个SQL语句的执行过程，而是否进入到慢查询是由它的执行时间决定的，而这个执行时间，可能会受各种外部因素的影响。换句话来说，使用了索引你的语句可能依然会很慢。
全索引扫描的不足
那如果我们在更深层次的看这个问题，其实他还潜藏了一个问题需要澄清，就是什么叫做使用了索引。
我们都知道，InnoDB是索引组织表，所有的数据都是存储在索引树上面的。比如上面的表t，这个表包含了两个索引，一个主键索引和一个普通索引。在InnoDB里，数据是放在主键索引里的。如图所示：
可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，你觉得这个语句有用上索引吗？
我们看上面这个语句的explain的输出结果显示的是PRIMARY。其实从数据上你是知道的，这个语句一定是做了全面扫描。但是优化器认为，这个语句的执行过程中，需要根据主键索引，定位到第1个满足ID>0的值，也算用到了索引。
所以即使explain的结果里写的KEY不是NULL，实际上也可能是全表扫描的，因此InnoDB里面只有一种情况叫做没有使用索引，那就是从主键索引的最左边的叶节点开始，向右扫描整个索引树。
也就是说，没有使用索引并不是一个准确的描述。
你可以用全表扫描来表示一个查询遍历了整个主键索引树；
也可以用全索引扫描，来说明像select a from t;这样的查询，他扫描了整个普通索引树；
而select * from t where id=2这样的语句，才是我们平时说的使用了索引。他表示的意思是，我们使用了索引的快速搜索功能，并且有效的减少了扫描行数。
索引的过滤性要足够好
根据以上解剖，我们知道全索引扫描会让查询变慢，接下来就要来谈谈索引的过滤性。
假设你现在维护了一个表，这个表记录了中国14亿人的基本信息，现在要查出所有年龄在10~15岁之间的姓名和基本信息，那么你的语句会这么写，select * from t_people where age between 10 and 15。
你一看这个语句一定要在age字段上开始建立索引了，否则就是个全面扫描，但是你会发现，在你建立索引以后，这个语句还是执行慢，因为满足这个条件的数据可能有超过1亿行。
我们来看看建立索引以后，这个表的组织结构图：
这个语句的执行流程是这样的:
从索引上用树搜索，取到第1个age等于10的记录，得到它的主键id的值，根据id的值去主键索引取整行的信息，作为结果集的一部分返回；
在索引age上向右扫描，取下一个id的值，到主键索引上取整行信息，作为结果集的一部分返回；
重复上面的步骤，直到碰到第1个age大于15的记录；
你看这个语句，虽然他用了索引，但是他扫描超过了1亿行。所以你现在知道了，当我们在讨论有没有使用索引的时候，其实我们关心的是扫描行数。
对于一个大表，不止要有索引，索引的过滤性还要足够好。
像刚才这个例子的age，它的过滤性就不够好，在设计表结构的时候，我们要让所有的过滤性足够好，也就是区分度足够高。
回表的代价
那么过滤性好了，是不是表示查询的扫描行数就一定少呢？
我们再来看一个例子：
如果你的执行语句是 select * from t_people where name='张三' and age=8
t_people表上有一个索引是姓名和年龄的联合索引，那这个联合索引的过滤性应该不错，可以在联合索引上快速找到第1个姓名是张三，并且年龄是8的小朋友，当然这样的小朋友应该不多，因此向右扫描的行数很少，查询效率就很高。
但是查询的过滤性和索引的过滤性可不一定是一样的，如果现在你的需求是查出所有名字的第1个字是张，并且年龄是8岁的所有小朋友，你的语句会怎么写呢？
你的语句要怎么写？很显然你会这么写：select * from t_people where name like '张%' and age=8;
在MySQL5.5和之前的版本中，这个语句的执行流程是这样的:
首先从联合索引上找到第1个年龄字段是张开头的记录，取出主键id，然后到主键索引树上，根据id取出整行的值；
判断年龄字段是否等于8，如果是就作为结果集的一行返回，如果不是就丢弃。
在联合索引上向右遍历，并重复做回表和判断的逻辑，直到碰到联合索引树上名字的第1个字不是张的记录为止。
我们把根据id到主键索引上查找整行数据这个动作，称为回表。你可以看到这个执行过程里面，最耗费时间的步骤就是回表，假设全国名字第1个字是张的人有8000万，那么这个过程就要回表8000万次，在定位第一行记录的时候，只能使用索引和联合索引的最左前缀，最称为最左前缀原则。
你可以看到这个执行过程，它的回表次数特别多，性能不够好，有没有优化的方法呢？
在MySQL5.6版本，引入了index condition pushdown的优化。我们来看看这个优化的执行流程：
首先从联合索引树上，找到第1个年龄字段是张开头的记录，判断这个索引记录里面，年龄的值是不是8，如果是就回表，取出整行数据，作为结果集的一部分返回，如果不是就丢弃；
在联合索引树上，向右遍历，并判断年龄字段后，根据需要做回表，直到碰到联合索引树上名字的第1个字不是张的记录为止；
这个过程跟上面的差别，是在遍历联合索引的过程中，将年龄等于8的条件下推到所有遍历的过程中，减少了回表的次数，假设全国名字第1个字是张的人里面，有100万个是8岁的小朋友，那么这个查询过程中在联合索引里要遍历8000万次，而回表只需要100万次。
虚拟列
可以看到这个优化的效果还是很不错的，但是这个优化还是没有绕开最左前缀原则的限制，因此在联合索引你还是要扫描8000万行，那有没有更进一步的优化方法呢？
我们可以考虑把名字的第一个字和age来做一个联合索引。这里可以使用MySQL5.7引入的虚拟列来实现。对应的修改表结构的SQL语句:
alter table t_people add name_first varchar(2) generated (left(name,1)),add index(name_first,age);
我们来看这个SQL语句的执行效果:
CREATE TABLE `t_people`(
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` varchar(20) DEFAUT NULL,
`name_first` varchar(2) GENERATED ALWAYS AS (left(`name`,1)) VIRTUAL,KEY `name_first`(`name_first`,'age')
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
首先他在people上创建一个字段叫name_first的虚拟列，然后给name_first和age上创建一个联合索引，并且，让这个虚拟列的值总是等于name字段的前两个字节，虚拟列在插入数据的时候不能指定值，在更新的时候也不能主动修改，它的值会根据定义自动生成，在name字段修改的时候也会自动修改。
有了这个新的联合索引，我们在找名字的第1个字是张，并且年龄为8的小朋友的时候，这个SQL语句就可以这么写：select * from t_people where name_first=‘张’ and age=8。
这样这个语句的执行过程，就只需要扫描联合索引的100万行，并回表100万次，这个优化的本质是我们创建了一个更紧凑的索引，来加速了查询的过程。
总结
本文给你介绍了索引的基本结构和一些查询优化的基本思路，你现在知道了，使用索引的语句也有可能是慢查询，我们的查询优化的过程，往往就是减少扫描行数的过程。
慢查询归纳起来大概有这么几种情况：
- 全表扫描
- 全索引扫描
- 索引过滤性不好
- 频繁回表的开销
思考
假设业务要求的就是要统计年龄在10-15岁的14亿人的数量，不能增加过滤因子，那该怎么办？(select * from t_people where age between 10 and 15)
假设该统计必须是OLTP，实时展示统计数据，又该怎么解决？