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Mysql 从 5.0 当前，索引的应用就相当智能了，甚至还反对索引聚合（一次查问应用多条索引），但昨天一次业务查问中，一条 where 子句 (例如 where user_id=1000) 明明能够应用联结索引，把扫描行限度在数千范畴内的 select 语句，居然应用了全主键索引扫描，导致破费将近 40s 秒才返回后果集。更神奇的是，该 where 子句只有特定的数据才会导致误用主键，大部分数据（比方 user_id = 18 或其余值）都能够在几百毫秒内实现。
通过 explain 的初步判断，应该是 order by id limit x 子句影响了索引的抉择。
这里把这个问题复现一下。
建设数据表
首先筹备一份不多不少的数据：足以让 mysql 对索引做出优化，又不至于查问很慢。从 Kaggle 找到一份现成的图书数据 Good read books，创立一张 book 表，并导入文件 ”books.csv”。
CREATE TABLE `NewTable` (`bookID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` varchar(256) NULL DEFAULT NULL ,
`authors` varchar(128) NULL DEFAULT NULL ,
`average_rating` decimal(10,2) NULL DEFAULT NULL ,
`isbn13` varchar(20) NULL DEFAULT NULL ,
`language_code` varchar(10) NULL DEFAULT NULL ,
`num_pages` int(11) NULL DEFAULT NULL ,
`ratings_count` int(11) NULL DEFAULT NULL ,
`text_reviews_count` int(11) NULL DEFAULT NULL ,
`publication_date` date NULL DEFAULT NULL ,
`publisher` varchar(256) NULL DEFAULT NULL ,
`create_time` datetime NULL DEFAULT NULL ,
`update_time` datetime NULL DEFAULT NULL ,
`count` int(11) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`bookID`),
INDEX `idx_book_title` (`title`) USING BTREE ,
INDEX `idx_book_author` (`authors`) USING BTREE ,
INDEX `idx_book_avg_rating` (`average_rating`) USING BTREE ,
INDEX `idx_book_isbn` (`isbn13`) USING BTREE ,
INDEX `idx_book_num_pages` (`num_pages`) USING BTREE ,
INDEX `idx_book_lan_code_pub_create` (`language_code`, `publisher`, `create_time`) USING BTREE
);检查数据
总数
select count(*) from book能够看到全表数据约 7500 条：
数据记录
数据表前几条大抵是如下的样子：
索引
其中有一条 idx_book_lan_code_pub_create的联结索引，是为测试语句筹备的，它首列 language_code 区分度不是很高，而且很不均衡，正好适宜测试。
用 show index 查看一下索引统计信息的话:
能够看到它的基数只有 22
测试索引应用
简略首列查问
select * from book where language_code='en-US'
很简略地应用了联结索引第一列，扫描 919 行即失去全副后果（也是 919 行）
加 order by
select * from book where language_code='en-US' order by bookID
显然，仅仅 order by 并不会影响索引的应用，但在 Extra 信息中，呈现了Using filesort，后果集在内存中排序，这通常是影响性能的提醒，不过对于 900 多个后果来说，也不算事儿。
加 limit
select * from book where language_code='en-US' order by bookID limit 5
戏剧性的后果呈现了：mysql 抉择了 PRIMARY，也就是主键索引，而摈弃了 where 子句实用的联结索引，Extra 字段中呈现 Using where，意味着在内存中做筛选，同时Using filesort 隐没了。
此时 mysql 优化器应该是看到了：总共须要才返回 5 条数据，联结索引的扫描数可能不低，那还不如罗唆用主键，按程序顺次取数据，取出来再看是否满足 where 子句要求，满足的就留下，不满足的放弃（就是所谓 Using where），果然才取了 40 条（rows=40）就找到了全副记录。
调整 limit 数量
那么是不是只有加 limit，就会导致应用主键索引呢？也不会。这次咱们把限度调整到 50：
select * from book where language_code='en-US' order by bookID limit 50
果然又退回到应用联结索引，并且 Using filesort 了。
通过测试，临界点在 35，小于这个数，才应用主键索引——阐明优化器外部有个估算：先通过 where 子句取得后果集再排序，或者从排序后果一一检索后果集，那种更值得？当然这种估算未必精确，比方这里 limit 50 的状况，如果咱们强制应用 PRIMARY 索引，其实成果更好：
select * from book where language_code='en-US' order by bookID limit 50
能够看到只须要 50 行扫描，而且真正执行的话，应用主键索引只需 3ms，而缺省的联结索引须要 5ms。
调整 language_code 值
如果把 language_code 从总数第二的 ’en-US’，换成最多的 ’eng’ 会怎么呢？
索引切换的临界点会变为 145，阐明 mysql 优化器会先从联结索引先大抵确认给定数据的检索量，再决定用哪种索引，这也解释了为什么在理论业务环境中，user_id 的不同取值，会影响查问打算。
通常优化器的抉择是正确的，但也会呈现文章一开始提到的误判，这有可能是索引基数（cardinality）更新不及时造成的。
解决方案
强制指定索引
应用 force index 强制指定，无论如何 limit 都不会用主键索引了：
select * from book force index(idx_book_lan_code_pub_create) where language_code='en-US' order by bookID limit 5
长处是牢靠：指定的索引肯定能用上；毛病是死板：未来 SQL 语句变了，可能影响优化，指定的索引也不能改名，而且用了数据库方言
改用非主键字段排序
这里用 bookID 排序，根本相当于按插入程序，那么跟 create_time 是统一的，改成 order by create_time，必定也不会用主键索引了：
select * from book where language_code='en-US' order by create_time limit 5
这个办法的长处很显著：还是一般 SQL，没有数据库依赖性，未来 SQL 的扭转，不影响优化器；惟一的毛病是：对于那些真的用主键索引更快的数据，就享受不到优化的益处了。
尝试优化索引基数
后面说过，索引基数不是实时更新的，可能导致优化器误判，那么能够尝试用 analyze 命令从新计算索引统计信息，看看是否会影响优化器的抉择：
analyze table book
