導入MySQL の SQL クエリ ステートメントで is null、is not null、!= を使用すると、インデックスには影響しません。また、where 条件で is null、is not null、!= を使用したためにインデックスが無効化されたり、テーブル全体がスキャンされたりすることはありません。 MySQL の公式ドキュメントでも、null はインデックスの使用に影響を与えないことが明記されています。
実際、インデックスが失敗し、テーブル全体がスキャンされる理由は、通常、1 つのクエリで返されるテーブルが多すぎるためです。 MySQL では、インデックスを使用する時間コストはテーブル全体のスキャンよりも高いと計算されるため、MySQL はインデックスを使用するよりもテーブル全体をスキャンすることを優先します。 場合テーブル `user_info` を作成します ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(11) デフォルト NULL, `age` int(4) デフォルト NULL, 主キー (`id`)、 キー `index_name` (`name`) BTREE の使用 )ENGINE=InnoDB デフォルト文字セット=utf8mb4; `user_info` (`id`, `name`, `age`) に VALUES ('1', 'tom', '18') を挿入します。 `user_info` (`id`, `name`, `age`) に VALUES ('2', null, '19') を挿入します。 `user_info` (`id`, `name`, `age`) VALUES ('3', 'cat', '20') に INSERT INTO します。 SQL クエリを実行するときに、is null と is not null を使用しましたが、インデックス クエリが引き続き使用され、インデックス無効化の問題は発生しませんでした。 分析する上記の現象を分析するには、MySQL インデックスの動作原理とインデックス データ構造を詳細に理解する必要があります。次に、ツール解析とバイナリ ファイルの直接表示という 2 つの方法を使用して、MySQL インデックス データ構造を分析します。 ツール分析innodb_ruby は非常に強力な MySQL 分析ツールであり、MySQL の .ibd ファイルを簡単に解析し、MySQL のデータ構造をより深く理解するために使用できます。 まず、innodb_ruby ツールをインストールします。 rubygems をインストールします。 gem をインストール innodb_ruby innodb_ruby には多くの機能があります。ここでは MySQL のインデックス構造を解析するためにのみ使用する必要があるため、次のコマンドのみが必要です。その他の機能とコマンドについては、Wiki を参照してください。 innodb_space -s ibdata1 -T sakila/film -I PRIMARY インデックス再帰 主キーインデックスの解析: $ innodb_space -s /usr/soft/mysql-5.6.31/data -T test/user_info -I PRIMARY インデックス再帰 ルートノード #3: 3 レコード、89 バイト 記録: (id=1) → (name="tom", age=18) 記録: (id=2) → (name=:NULL, age=19) 記録: (id=3) → (name="cat", age=20) 共通インデックス index_name を解析します。 $ innodb_space -s /usr/soft/mysql-5.6.31/data -T test/user_info -I index_name インデックス再帰 ルートノード #4: 3 レコード、38 バイト レコード: (name=:NULL) → (id=2) レコード: (name="cat") → (id=3) 記録: (name="tom") → (id=1) mysqlのインデックス構造を分析すると、インデックスツリーにnull値も格納されており、null値は最小値に処理されてindex_nameインデックスツリーの左側に配置されていることがわかります。 バイナリファイルuser_info テーブルに対応する物理ファイル user_info.ibd を見つけ、UltraEdit などのソフトウェアで開き、5 番目のデータ ページを直接見つけます (MySQL のデフォルトのデータ ページは 16 KB です)。 図に示すように、これらのバイナリ データは index_name インデックスに対応するインデックス ページ データです。次のように、インデックス レコードのみが選択され、展開されます。 最小レコード 0x00010063 01 B2 01 00 02 00 29 レコードヘッダー情報 69 6E 66 69 6D 75 6D 最小レコード(固定値下限) 最大レコード 0x00010070 00 04 00 0B 00 00 レコードヘッダー情報 73 75 70 72 65 6D 75 6D 最大レコード(固定値上限) ID 1 インデックス 0x0001007f 03 00 00 00 10 FF F1 レコードヘッダー情報 74 6F 6D フィールド名の値: tom 80 00 00 01 RowID: 主キーIDの値は1です ID 2 インデックス 0x0001008c 01 00 00 18 00 0B レコードヘッダー情報 フィールド名の値: null 80 00 00 02 RowID: 主キーIDの値は2です ID 3 インデックス 0x00010097 03 00 00 00 20 FF E8 レコードヘッダー情報 63 61 74 フィールド名値: cat 80 00 00 03 RowID: 主キーIDの値は3です 最小レコードのレコード ヘッダー情報の最後の 2 バイトは、00 29 -> 0x00010063 オフセット 0x0029 -> 0x0001008C であり、これは ID 2 のインデックス位置です。 ID 2 のレコード ヘッダー情報の最後の 2 バイトは 00 0B -> 0x0001008C オフセット 0x000B -> 0x00010097 であり、これは ID 3 のインデックス位置です。 ID 3 のレコード ヘッダー情報の最後の 2 バイトは、FF E8 -> 0x00010097 オフセット 0xFFE8 -> 0x0001007F であり、これは ID 1 のインデックス位置です。 ID 1 のレコード ヘッダー情報の最後の 2 バイトは FF F1 -> 0x0001007F、オフセット 0xFFF1 -> 0x00010070、最大レコードのレコード位置です。 インデックス レコードは一方向のリンク リストを介して直列に接続され、インデックス値によってソートされ、null 値は最小値に処理されてインデックス リンク リストの先頭、つまりインデックス ツリーの左端の位置に配置されていることがわかります。結果は、innodb_ruby ツールによって解析された結果と一致しています。 誤解の理由なぜ人々は、is null、is not null、!= などの判定条件によってインデックスが失敗し、テーブル全体がスキャンされると誤解するのでしょうか? インデックスが失敗し、テーブル全体がスキャンされる理由は、通常、1 つのクエリで返されるテーブルが多すぎるためです。 MySQL では、インデックスを使用する時間コストはテーブル全体のスキャンよりも高いと計算されるため、MySQL はインデックスを使用するよりもテーブル全体をスキャンすることを優先します。インデックスを使用する時間コストは、完全なテーブルスキャンの臨界値よりも高くなります。これは、簡単に言えば約 20% です。 詳細な分析プロセスについては、著者の別のブログ投稿「MySQL テーブルの戻りによりインデックス障害が発生する」を参照してください。 つまり、クエリ ステートメントによって返されるテーブルの範囲が全レコードの 20% を超えると、インデックスは無効になります。返されるテーブルの範囲が大きいシナリオでは、is null、is not null、!= などの判定条件がよく出現し、これらの判定条件によってインデックスが無効になると誤解されることがあります。 繰り返し発生するインデックス障害インデックスの失敗を再現するには、すべてのレコードの 20% を超えるテーブル範囲を返すだけで済みます。次のように、null 以外のレコードを 1000 個挿入します。 区切り文字 // プロシージャ init_user_info() を作成する 始める indexNo INT を宣言します。 インデックス番号を 0 に設定します。 インデックス番号が1000未満の場合 トランザクションを開始します。 user_info(name,age) に値を挿入します (concat(floor(rand()*1000000000)),floor(rand()*100)); SET インデックス番号 = インデックス番号 + 1; 専念; 終了しながら; 終わり // 区切り文字 ; init_user_info() を呼び出します。 現時点では、user_info テーブルには合計 1003 件のレコードがあり、そのうち name 値が null になっているレコードは 1 件だけです。すると、is null 判定ステートメントによって返されるレコードのうち、臨界値を超えないのは 1/1003 のみで、is not null 判定ステートメントによって返されるレコードのうち、1002/1003 は臨界値を大幅に超過し、インデックス エラーが発生します。 次の 2 つの図からわかるように、is null の場合は通常どおりインデックスを使用しますが、is not null の場合は、予想どおり、テーブル戻り率が高いため、インデックスを使用するのではなく、完全なテーブル スキャンを優先します。 MySQL のオプティマイザー トレース (MySQL 5.6 でサポート) を使用して、SQL 実行プランを分析します。 optimizer_trace を「有効 = オン」に設定します。 select * from user_info where name is not null; を説明します。 INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE から * を選択します。 オプティマイザー トレースによって出力された実行プランによると、このクエリの場合、フル テーブル スキャンを使用した場合の時間コストは 206.9 ですが、インデックスを使用した場合の時間コストは 1203.4 であり、フル テーブル スキャンよりもはるかに高いことがわかります。したがって、MySQL は最終的にテーブル全体をスキャンすることを選択し、インデックスが失敗します。 { "行推定": [ { "テーブル": "`user_info`", "範囲分析": { "テーブルスキャン": { "rows": 1004, // フルテーブルスキャンには 1004 レコードのスキャンが必要です "cost": 206.9 // フルテーブルスキャンには 206.9 のコストが必要です }, 「潜在的範囲指標」: [ { "インデックス": "プライマリ", 「使用可能」: false、 「原因」: 「該当なし」 }, { "インデックス": "インデックス名", 「使用可能」:true、 "キーパーツ": [ "名前"、 「ID」 ] } ]、 "設定範囲条件": [], "グループインデックス範囲": { 「選択」:偽、 「原因」: 「グループ化または区別されない」 }, 「範囲の代替案を分析する」: { "範囲スキャンの代替": [ { "インデックス": "インデックス名", 「範囲」: [ 「NULL < 名前」 ]、 "index_dives_for_eq_ranges": true、 "rowid_ordered": 偽、 "using_mrr": 偽、 "index_only": 偽、 "rows": 1002, // インデックスは 1002 レコードをスキャンする必要があります "cost": 1203.4, // インデックスのコストは 1203.4 です 「選択」:偽、 「原因」:「コスト」 } ]、 「行順序の交差を分析する」: { 「使用可能」: false、 「原因」: 「行順序スキャンが少なすぎる」 } } } } ] } mysql IS NULL インデックスケースの使用に関するこの記事はこれで終わりです。mysql IS NULL の使用に関するより関連性の高いコンテンツについては、123WORDPRESS.COM の以前の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。今後とも 123WORDPRESS.COM をよろしくお願いいたします。 以下もご興味があるかもしれません:
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