阿里二面：条件字段有索引，为什么查询也这么慢？

前言

最近公司在代码评审时，在使用DATE_FORMAT函数的问题上有了点不同的观点。具体DATE_FORMAT对索引会不会产生影响？哪种情况下会产生影响呢？周末无事，通过mysql的执行计划测试一波。

使用 explain 分析

执行计划就是展示Mysql如何执行一条Sql语句,使用 EXPLAIN 。输出包括Sql查询的顺序、是否使用索引、以及使用的索引信息等内容, 展示如图

阿里二面：条件字段有索引，为什么查询也这么慢？

id : 表示查询中select操作表的顺序,按顺序从大到依次执行

select_type :该表示选择的类型,可选值有: SIMPLE(简单的)

阿里二面：条件字段有索引，为什么查询也这么慢？

type :该属性表示访问类型,有很多种访问类型。最常见的其中包括以下几种: ALL(全表扫描), index(索引扫描),range(范围扫描),ref (非唯一索引扫描),eq_ref(唯一索引扫描,),(const)常数引用, 访问速度依次由慢到快。其中 : range(范围)常见与 between and …, 大于 and 小于这种情况。提示 : 慢SQL是否走索引,走了什么索引,也就可以通过该属性查看了。

阿里二面：条件字段有索引，为什么查询也这么慢？

table : 表示该语句查询的表

possible_keys : 顾名思义,该属性给出了,该查询语句,可能走的索引,(如某些字段上索引的名字)这里提供的只是参考,而不是实际走的索引,也就导致会有possible_Keys不为null,key为空的现象。

key :显示MySQL实际使用的索引,其中就包括主键索引(PRIMARY),或者自建索引的名字。

key_len : 表示索引所使用的字节数，

ref : 连接匹配条件,如果走主键索引的话,该值为: const, 全表扫描的话,为null值

rows : 扫描行数,也就是说，需要扫描多少行,才能获取目标行数,一般情况下会大于返回行数。通常情况下,rows越小,效率越高, 也就有大部分SQL优化，都是在减少这个值的大小。注意: 理想情况下扫描的行数与实际返回行数理论上是一致的,但这种情况及其少,如关联查询,扫描的行数就会比返回行数大大增加)

Extra ：这个属性非常重要,该属性中包括执行SQL时的真实情况信息,如上面所属,使用到的是”using where”，表示使用where筛选得到的值,常用的有: “Using temporary”: 使用临时表 “using filesort”: 使用文件排序

表语句及数据插入sql如图：

阿里二面：条件字段有索引，为什么查询也这么慢？

如果有伙伴需要验证，也附上SQL，和上面图片内容一致：

-- ----------------------------
-- Table structure for user
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `age` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `birth_date` date NULL DEFAULT NULL,
  `is_delete` tinyint(1) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `name`(`name`) USING BTREE,
  INDEX `age`(`age`) USING BTREE,
  INDEX `birth_date`(`birth_date`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 22 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of user
-- ----------------------------
INSERT INTO `user` VALUES (1, '小明1', 1, '2000-01-01', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (2, '小明2', 2, '2001-01-02', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (3, '小明3', 3, '2002-01-03', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (4, '小明4', 4, '2003-01-04', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (5, '小明5', 5, '2004-01-05', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (6, '小明6', 6, '2005-01-06', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (7, '小明7', 7, '2006-01-07', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (8, '小明8', 8, '2007-01-08', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (9, '小明9', 9, '2008-01-09', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (10, '小明1', 10, '2009-01-10', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (11, '小明11', 11, '2010-01-11', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (12, '小明12', 12, '2011-01-12', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (13, '小明13', 13, '2012-01-13', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (14, '小明14', 14, '2013-01-14', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (15, '小明15', 15, '2014-01-15', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (16, '小明16', 16, '2015-01-16', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (17, '小明17', 17, '2016-01-17', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (18, '小明18', 18, '2017-01-18', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (19, '小明19', 19, '2018-01-19', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (20, '小明20', 20, '2019-01-20', 0);
INSERT INTO `user` VALUES (21, '小明21', 21, '2020-01-21', 0);

验证过程

注意：本文中采用的数据库为mysql：5.7.24。

1、不用DATE_FORMAT函数

第一种方式：

explain select * from user where birth_date <= '2009-10-10';

阿里二面：条件字段有索引，为什么查询也这么慢？

如上图所示可能用到 key： birth_date 。

第二种方式：

EXPLAIN SELECT * FROM USER WHERE birth_date <= '2009-10-10' and birth_date >= '2009-10-10';

阿里二面：条件字段有索引，为什么查询也这么慢？

如上图所示用到 key： birth_date 。

2、使用DATE_FORMAT函数

第一种方式：

EXPLAIN
SELECT
 *
FROM
 USER
WHERE
 birth_date >= DATE_FORMAT('2019-10-10', '%Y-%m-%d');

EXPLAIN
SELECT
 *
FROM
 USER
WHERE
 birth_date >= DATE_FORMAT('2019-10-10', '%Y-%m-%d')
AND birth_date <= DATE_FORMAT('2020-12-10', '%Y-%m-%d');

阿里二面：条件字段有索引，为什么查询也这么慢？

第二种方式：

EXPLAIN
SELECT
 *
FROM
 USER
WHERE
 DATE_FORMAT(birth_date, '%Y-%m-%d') >= '2019-10-10';

EXPLAIN
SELECT
 *
FROM
 USER
WHERE
 DATE_FORMAT(birth_date, '%Y-%m-%d') >= '2019-10-10'
AND DATE_FORMAT(birth_date, '%Y-%m-%d') <= '2020-12-10';

阿里二面：条件字段有索引，为什么查询也这么慢？

以上两组SQL分别在字段和参数上加了DATE_FORMAT进行测试，结果如图，birth_date的索引均未生效， 主要看字段 key。

所以，在开发过程中，应避免使用该类函数，否则可能会导致索引失效，全表扫描。

总结

根据实际情况进行选择：

①使用 DATE_FORMAT 中的第一种方式，在查询参数使用DATE_FORMAT，而不是查询字段使用。

EXPLAIN
SELECT
 *
FROM
 USER
WHERE
 birth_date >= DATE_FORMAT('2019-10-10', '%Y-%m-%d')
AND birth_date <= DATE_FORMAT('2020-12-10', '%Y-%m-%d');

②不用DATE_FORMAT中的第二种方式，按照范围进行查询，如查询一

-- 举例：
EXPLAIN SELECT
 *
FROM
 USER
WHERE
 create_time >= '2026-10-24 00:00:00'
AND create_time <= '2026-10-24 23:59:59';

写在最后

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