前言我们已经讲解了SQL优化的大致流程，无论是优化join语句、where语句、聚合函数还是排序操作，核心都是利用索引来优化sql语句，但是大家认为我们为字段创建了索引之后，索引就一定生效了吗？当然不是，因为索引可能会失效。为什么索引会失败？失败的后果是什么？本节我们使用当前的问题，即查询千万级订单表耗时3秒。让我们通过这个问题来一探究竟。至此，我们已经初步确定了问题的原因。说白了，SQL一般是不使用索引的，因为单表几千万条数据，B+树基本也就三四层。如果正常使用索引，sql执行需要几十毫秒。所以这个sql一定不能使用索引。说白了就是索引无效。这时候会发生大量的磁盘IO，最终导致sql查询时间达到3s。索引失败的后果是什么？首先我们来看一下如果索引失效会发生什么情况？让我们以上一篇文章中出现的图表为例。我们可以看到，一个数据表中的数据存放在多个数据页中，数据页之间通过双向链表连接。以订单表为例。如果订单表中的数据达到千万级数据，此时存储订单数据的数据页数量不下100个数据页，可能有几万甚至几千万条数据页。如果不使用索引，就意味着我们要面临加载几万甚至几十万数据页的风险。这个过程也会造成大量的磁盘IO，非常消耗性能，影响我们查询的效率。因此，我们也可以知道，为什么随着表的数据量越来越大，查询速度会越来越慢。这时候，索引就变得越来越重要了。关键在于我们如何优化我们的sql语句，让sql语句在查询数据的时候尽量使用索引来查询数据。sql优化案例实战体验下无索引查询效率在sql优化之前，先来体验一下我们的sql在没有索引的情况下的查询效率。（1）无索引查询效率该表当前数据量2500W，查询时间已消耗65秒（2）无索引执行计划通过explain分析查询sql的执行计划，可以看出这个sql已经执行了全表扫描。(3)sql执行慢会产生什么样的连锁反应？在模拟并发请求时，会发现由于SQL查询时间过长，数据库连接数被快速消耗，最终再次执行后续SQL时连接会被拒绝。体验使用索引的查询效率(1)创建索引，我们可以在order_no字段上加一个索引，如下图：(2)使用索引的查询效率在order_no字段上加一个索引，然后尝试查询以查看它的效率提高了多少。我们可以发现，同一个没有索引的sql和有索引的sql查询效率差距非常大。因此，在大表查询慢的情况下，不妨查看查询字段是否添加了合适的索引。(3)带索引的执行计划通过执行计划可以看到，加了索引后，只需要扫描一行就可以找到需要查询的数据，订单号的类型是String。SQL语句写对了，查询效率是非常快的。(2)隐式转换导致索引失败。查询时间。通过图中的执行情况，执行效率确实相差很大，查询时间足足有24秒！(3)通过explain查看索引失效的执行计划通过explain分析这条SQL的执行计划，我们会发现虽然我们在order_no字段上设置了索引，但是这条查询还是进行了全表扫描。说白了，根本没用。到索引，那么查询效率会大大降低。结束语最后简单说明一下，实际的sql优化是比较复杂的，可能还涉及到锁、内存和网络。这里我们只列出sql优化需要注意的两点，这两点只是sql优化的一小部分。之所以提出这两点，主要是为了达到引玉的效果，即大家遇到问题首先应该把注意力放在SQL优化上，而不是先去想一些高层次的解决方案。
