KingBaseES 索引失效场景

索引失效是数据库性能优化中常见的问题，指的是查询优化器在执行查询时没有选择使用预期的索引，导致查询性能下降。本文将详细介绍 KingBaseES 中索引失效的常见场景、原因和解决方案，帮助 DBA 识别和解决索引失效问题。

索引失效的影响

1. 查询性能下降

全表扫描替代索引扫描
查询响应时间增加
系统资源消耗增加

2. 系统负载升高

CPU 使用率增加
磁盘 I/O 操作增加
内存使用增加

3. 影响其他查询

长时间运行的查询占用系统资源
锁竞争加剧
影响系统整体吞吐量

常见索引失效场景

1. 最左前缀原则违反

场景描述：

对复合索引的非最左列进行查询
跳过复合索引的前缀列

示例：

sql

-- 创建复合索引
CREATE INDEX idx_user_name_age ON users (name, age);

-- 违反最左前缀原则，索引失效
SELECT * FROM users WHERE age = 30;

-- 符合最左前缀原则，索引生效
SELECT * FROM users WHERE name = '张三';
SELECT * FROM users WHERE name = '张三' AND age = 30;

解决方案：

重新设计索引，将常用查询列放在前面
为单独的列创建索引
调整查询条件，使用索引的最左前缀

2. 索引列上的函数操作

场景描述：

在索引列上使用函数
在索引列上进行计算
使用类型转换

示例：

sql

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_user_create_time ON users (create_time);

-- 索引列上使用函数，索引失效
SELECT * FROM users WHERE DATE(create_time) = '2023-01-01';

-- 索引列上进行计算，索引失效
SELECT * FROM users WHERE create_time + INTERVAL '1 day' > NOW();

-- 类型转换导致索引失效
SELECT * FROM users WHERE create_time = '2023-01-01';

解决方案：

将函数操作移到等号右边
使用表达式索引
避免在索引列上进行计算
确保类型匹配

优化示例：

sql

-- 使用表达式索引
CREATE INDEX idx_user_create_time_date ON users (DATE(create_time));

-- 将函数操作移到等号右边
SELECT * FROM users WHERE create_time > NOW() - INTERVAL '1 day';

-- 确保类型匹配
SELECT * FROM users WHERE create_time = TIMESTAMP '2023-01-01';

3. 索引列上的比较操作

场景描述：

使用 != 或 <> 操作符
使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 操作符
使用 NOT IN 操作符

示例：

sql

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_user_status ON users (status);

-- 使用 != 操作符，索引可能失效
SELECT * FROM users WHERE status != 'active';

-- 使用 IS NULL，索引可能失效
SELECT * FROM users WHERE status IS NULL;

-- 使用 NOT IN，索引可能失效
SELECT * FROM users WHERE status NOT IN ('active', 'inactive');

解决方案：

考虑业务逻辑，是否可以转换为 = 操作
对于 IS NULL，可以考虑使用默认值
对于 NOT IN，可以考虑使用 EXISTS 或 LEFT JOIN 替代

4. 模糊查询的使用

场景描述：

以通配符开头的 LIKE 查询
复杂的正则表达式

示例：

sql

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_user_email ON users (email);

-- 以通配符开头，索引失效
SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%@example.com';

-- 以常量开头，索引生效
SELECT * FROM users WHERE email LIKE 'user%@example.com';

解决方案：

避免以通配符开头的模糊查询
使用全文搜索替代模糊查询
考虑使用反转字符串索引

优化示例：

sql

-- 使用全文搜索
CREATE INDEX idx_user_email_fts ON users USING GIN (to_tsvector('english', email));
SELECT * FROM users WHERE to_tsvector('english', email) @@ to_tsquery('english', 'example.com');

-- 使用反转字符串索引
CREATE INDEX idx_user_email_reverse ON users (REVERSE(email));
SELECT * FROM users WHERE REVERSE(email) LIKE REVERSE('%@example.com');

5. OR 条件的使用

场景描述：

使用 OR 连接多个条件
其中一个条件没有索引

示例：

sql

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_user_name ON users (name);
CREATE INDEX idx_user_age ON users (age);

-- 使用 OR 条件，索引可能失效
SELECT * FROM users WHERE name = '张三' OR age = 30;

-- 使用 UNION 替代 OR，索引生效
SELECT * FROM users WHERE name = '张三'
UNION
SELECT * FROM users WHERE age = 30;

解决方案：

使用 UNION 替代 OR
确保所有 OR 条件的列都有索引
考虑使用复合索引覆盖所有 OR 条件

6. 数据分布不均匀

场景描述：

索引列的选择性低
数据分布不均匀
查询结果集过大

示例：

sql

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_user_gender ON users (gender);

-- 性别列选择性低，索引可能失效
SELECT * FROM users WHERE gender = '男';

解决方案：

评估索引的选择性，选择性低的列不适合单独创建索引
考虑使用复合索引提高选择性
对于大结果集查询，考虑是否真的需要使用索引

7. 统计信息过时

场景描述：

索引的统计信息过时
数据分布发生变化
新插入大量数据

示例：

sql

-- 大量数据插入后，统计信息过时
INSERT INTO users SELECT * FROM temp_users;

-- 查询优化器可能选择错误的执行计划
SELECT * FROM users WHERE status = 'active';

解决方案：

定期更新统计信息
大量数据操作后手动更新统计信息
使用 ANALYZE 命令更新统计信息

优化示例：

sql

-- 更新表的统计信息
ANALYZE users;

-- 更新特定索引的统计信息
ANALYZE users (status);

8. 查询优化器的成本估算错误

场景描述：

查询优化器对查询成本估算错误
索引扫描成本估算过高
全表扫描成本估算过低

示例：

sql

-- 查询优化器选择了错误的执行计划
SELECT * FROM users WHERE name = '张三';

解决方案：

更新统计信息
使用 EXPLAIN ANALYZE 分析查询计划
考虑使用索引提示
调整查询优化器参数

优化示例：

sql

-- 使用索引提示
SELECT * FROM users USE INDEX (idx_user_name) WHERE name = '张三';

-- 分析查询计划
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE name = '张三';

9. 隐式类型转换

场景描述：

查询条件中的值与索引列类型不匹配
发生隐式类型转换

示例：

sql

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_user_id ON users (id);

-- 隐式类型转换，索引失效
SELECT * FROM users WHERE id = '123';

-- 显式类型转换，索引生效
SELECT * FROM users WHERE id = CAST('123' AS INT);

解决方案：

确保查询条件中的值与索引列类型匹配
使用显式类型转换
避免隐式类型转换

10. NULL 值处理

场景描述：

索引列包含大量 NULL 值
查询条件涉及 NULL 值比较

示例：

sql

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_user_phone ON users (phone);

-- 索引列包含大量 NULL 值，查询可能不使用索引
SELECT * FROM users WHERE phone IS NOT NULL;

解决方案：

为 NULL 值设置默认值
使用部分索引排除 NULL 值
考虑业务逻辑，是否可以避免 NULL 值

优化示例：

sql

-- 使用部分索引
CREATE INDEX idx_user_phone_not_null ON users (phone) WHERE phone IS NOT NULL;

索引失效的诊断方法

1. 使用 EXPLAIN ANALYZE

作用：

显示查询计划
显示实际执行时间
显示索引使用情况
显示扫描行数

示例：

sql

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE name = '张三';

输出解读：

Index Scan：使用索引扫描
Seq Scan：使用全表扫描
Index Only Scan：仅使用索引即可获取所需数据

2. 检查索引使用统计

作用：

查看索引的使用情况
识别未使用的索引
分析索引的使用频率

示例：

sql

-- 查看索引使用统计
SELECT 
    schemaname,
    relname AS table_name,
    indexrelname AS index_name,
    idx_scan AS scan_count,
    idx_tup_read AS tuples_read,
    idx_tup_fetch AS tuples_fetched,
    pg_size_pretty(pg_relation_size(indexrelid)) AS index_size
FROM 
    pg_stat_user_indexes
ORDER BY 
    idx_scan ASC;

3. 监控查询性能

作用：

监控查询响应时间
识别慢查询
分析查询性能趋势

方法：

使用慢查询日志
使用性能监控工具
使用 KingBaseES Manager (KEM)

版本差异

V8 R6 索引失效特性

查询优化器的成本估算模型相对简单
对复杂查询的索引选择可能不准确
统计信息收集机制有限
缺乏一些高级索引类型的支持

V8 R7 增强功能

改进的查询优化器成本估算模型
增强的统计信息收集机制
更好的索引选择算法
支持更多高级索引类型
增强的查询计划分析工具

版本兼容性考虑

V8 R6 环境中，可能需要更频繁地更新统计信息
V8 R7 环境中，查询优化器的索引选择更智能
跨版本迁移时，需重新评估索引策略

实际生产场景案例

场景 1：电商平台商品搜索

背景：

商品表包含大量数据
搜索功能使用模糊查询
索引失效导致搜索性能差

解决方案：

使用全文搜索：替换模糊查询
创建 GIN 索引：提高搜索效率
优化查询条件：避免以通配符开头
定期更新统计信息：确保查询优化器做出正确选择

实施效果：

搜索响应时间从秒级降低到毫秒级
系统负载降低 50%
用户体验显著提升

场景 2：金融系统交易查询

背景：

交易表包含大量历史数据
查询条件复杂，使用多个 OR 条件
索引失效导致查询超时

解决方案：

使用 UNION 替代 OR：提高索引使用率
创建复合索引：覆盖常用查询条件
分区表设计：按时间分区，减少扫描范围
使用索引提示：确保查询优化器使用正确索引

实施效果：

查询超时问题解决
查询响应时间降低 70%
系统吞吐量提高 40%

最佳实践

1. 合理设计索引

索引设计原则

考虑查询的最左前缀原则
选择选择性高的列创建索引
避免创建过多索引
合理设计复合索引

索引设计步骤

分析查询日志，识别频繁查询
分析查询条件，确定索引列
考虑索引的维护成本
测试索引效果

2. 优化查询语句

查询优化原则

避免在索引列上使用函数
避免违反最左前缀原则
避免以通配符开头的模糊查询
合理使用 OR 条件

查询优化技巧

使用 JOIN 替代子查询
避免 SELECT *，只选择需要的列
使用 LIMIT 限制结果集大小
避免在 WHERE 子句中进行计算

3. 定期维护索引

维护内容

更新统计信息
重建或重组索引
删除未使用的索引
监控索引使用情况

维护频率

每日：更新统计信息
每周：检查索引使用情况
每月：重建高碎片索引
每季度：全面索引评估

4. 监控和诊断

监控内容

慢查询日志
索引使用统计
查询计划
系统性能指标

诊断工具

EXPLAIN ANALYZE
pg_stat_user_indexes
KingBaseES Manager (KEM)
第三方监控工具

常见问题（FAQ）

Q1: 如何判断索引是否失效？

A1: 可以通过以下方法判断索引是否失效：

使用 EXPLAIN ANALYZE 分析查询计划，查看是否使用了预期的索引
检查索引的使用统计，查看索引扫描次数
比较查询响应时间，判断是否符合预期

Q2: 为什么有时候索引明明存在，但查询优化器不使用？

A2: 查询优化器不使用索引的常见原因：

索引选择性低
统计信息过时
查询结果集过大
查询优化器成本估算错误
违反最左前缀原则

Q3: 如何解决 OR 条件导致的索引失效？

A3: 解决 OR 条件索引失效的方法：

使用 UNION 替代 OR
确保所有 OR 条件的列都有索引
创建覆盖所有 OR 条件的复合索引
调整查询优化器参数

Q4: 如何解决模糊查询导致的索引失效？

A4: 解决模糊查询索引失效的方法：

避免以通配符开头的模糊查询
使用全文搜索替代模糊查询
创建表达式索引
使用反转字符串索引

Q5: 如何避免隐式类型转换导致的索引失效？

A5: 避免隐式类型转换的方法：

确保查询条件中的值与索引列类型匹配
使用显式类型转换
在应用程序中确保类型一致
避免将字符串值与数字类型列比较

总结

索引失效是数据库性能优化中常见的问题，了解常见的索引失效场景和解决方案对于提高查询性能至关重要。DBA 应该定期监控索引使用情况，分析查询计划，优化查询语句，确保索引的有效使用。

KingBaseES V8 R7 在查询优化器和索引支持方面有明显增强，能够更好地处理复杂查询和索引选择。在实际生产环境中，DBA 应该根据具体情况选择合适的索引策略，定期维护索引，确保数据库系统的高性能运行。

通过遵循本文介绍的最佳实践，DBA 可以有效识别和解决索引失效问题，提高数据库查询性能，为业务系统提供更好的支持。

KingBaseES 索引失效场景 ​

索引失效的影响 ​

1. 查询性能下降 ​

2. 系统负载升高 ​

3. 影响其他查询 ​

常见索引失效场景 ​

1. 最左前缀原则违反 ​

2. 索引列上的函数操作 ​

3. 索引列上的比较操作 ​

4. 模糊查询的使用 ​

5. OR 条件的使用 ​

6. 数据分布不均匀 ​

7. 统计信息过时 ​

8. 查询优化器的成本估算错误 ​

9. 隐式类型转换 ​

10. NULL 值处理 ​

索引失效的诊断方法 ​

1. 使用 EXPLAIN ANALYZE ​

2. 检查索引使用统计 ​

3. 监控查询性能 ​

版本差异 ​

V8 R6 索引失效特性 ​

V8 R7 增强功能 ​

版本兼容性考虑 ​

实际生产场景案例 ​

场景 1：电商平台商品搜索 ​

场景 2：金融系统交易查询 ​

最佳实践 ​

1. 合理设计索引 ​

索引设计原则 ​

索引设计步骤 ​

2. 优化查询语句 ​

查询优化原则 ​

查询优化技巧 ​

3. 定期维护索引 ​

维护内容 ​

维护频率 ​

4. 监控和诊断 ​

监控内容 ​

诊断工具 ​

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何判断索引是否失效？ ​

Q2: 为什么有时候索引明明存在，但查询优化器不使用？ ​

Q3: 如何解决 OR 条件导致的索引失效？ ​

Q4: 如何解决模糊查询导致的索引失效？ ​

Q5: 如何避免隐式类型转换导致的索引失效？ ​

总结 ​

KingBaseES 索引失效场景

索引失效的影响

1. 查询性能下降

2. 系统负载升高

3. 影响其他查询

常见索引失效场景

1. 最左前缀原则违反

2. 索引列上的函数操作

3. 索引列上的比较操作

4. 模糊查询的使用

5. OR 条件的使用

6. 数据分布不均匀

7. 统计信息过时

8. 查询优化器的成本估算错误

9. 隐式类型转换

10. NULL 值处理

索引失效的诊断方法

1. 使用 EXPLAIN ANALYZE

2. 检查索引使用统计

3. 监控查询性能

版本差异

V8 R6 索引失效特性

V8 R7 增强功能

版本兼容性考虑

实际生产场景案例

场景 1：电商平台商品搜索

场景 2：金融系统交易查询

最佳实践

1. 合理设计索引

索引设计原则

索引设计步骤

2. 优化查询语句

查询优化原则

查询优化技巧

3. 定期维护索引

维护内容

维护频率

4. 监控和诊断

监控内容

诊断工具

常见问题（FAQ）

Q1: 如何判断索引是否失效？

Q2: 为什么有时候索引明明存在，但查询优化器不使用？

Q3: 如何解决 OR 条件导致的索引失效？

Q4: 如何解决模糊查询导致的索引失效？

Q5: 如何避免隐式类型转换导致的索引失效？

总结