背景
最近工作上遇到一个”神奇”的问题, 或许对大家有帮助, 因此形成本文.
问题大概是, 我有两个表 TableA, TableB, 其中 TableA 表大概百万行级别(存量业务数据), TableB 表几行(新业务场景, 数据还未膨胀起来), 语义上 
TableA.columnA = TableB.columnA
, 其中 
columnA
 上建立了索引, 但查询的时候确巨慢无比, 基本上到 5-6 秒, 明显跟预期不符合.
下面我以一个具体的例子来说明吧, 模拟其中的 SQL 查询场景.场景重现
  • user_info
     表, 为了场景尽量简单, 我只 mock 了其中的三列数据.
  • user_score
     表, 其中 
    uid
     和 
    user_info.uid
     语义一致.

/uploads/fox/16101919_0.jpg
 
  • 其中数据情况如下, 都是很常见的场景.

/uploads/fox/16101919_1.jpg
 
  • 索引情况是

/uploads/fox/16101919_2.jpg
 
  • 查询业务场景: 已知 
    user_score.id
    , 需要关联查询对应
    user_info
    的信息, (大家先忽略这个具体业务场景是否合理哈). 那么对应的 SQL 很自然的如下:

/uploads/fox/16101919_3.jpg
 
请忽略其中的数据, 我刚开始 mock 了 100W, 然后又重复导入了两遍, 因此数据有一些重复. 300W 数据, 最后查询出来也是 1.18 秒. 按道理应该更快的. 老规矩 
explain
 看看啥情况?/uploads/fox/16101919_4.jpg
 
发现 
user_info
表没用上索引, 全表扫描近 300W 数据? 现象是这样, 为什么呢?
你不妨思考一下, 如果你遇到这种场景, 应该怎么去排查?/uploads/fox/16101919_5.jpg图片分割线, 花 10 秒想想?
 
我当时也是”一顿操作猛如虎”, 然并卵? 尝试了什么多种 sql 写法来完成这个操作. 比如更换Join表的顺序(驱动表/被驱动表), 再比如用子查询. 最终, 还是没有结果. 但直接单表查询写 SQL 确能用上索引./uploads/fox/16101919_6.jpg
 问题解决
尝试更换检索条件, 比如更换 uid 直接关联查询, 索引仍然用不上, 差点放弃了都. 在准备求助 DBA 前, 看了下表的建表语句./uploads/fox/16101919_7.jpg
完全有理由怀疑因为字符集不一致的问题导致索引失效的问题了.
于是修改了小表(真实线上环境可别乱操作)的字符集与大表一致, 再测试下.
[code]mysql> select * from user_score us
-> inner join user_info ui on us.uid = ui.uid
-> where us.id = 5;
+----+-----------+-------+---------+-----------+---------+
| id | uid | score | id | uid | name |
+----+-----------+-------+---------+-----------+---------+
| 5 | 111111111 | 100 | 1 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685399 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685400 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685401 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685402 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685403 | 111111111 | tanglei |
+----+-----------+-------+---------+-----------+---------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain
-> select * from user_score us
-> inner join user_info ui on us.uid = ui.uid
-> where us.id = 5;
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | us | const | PRIMARY,index_uid | PRIMARY | 4 | const | 1 | NULL |
| 1 | SIMPLE | ui | ref | index_uid | index_uid | 194 | const | 6 | NULL |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+-------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
[/code]
果然 work 了.挖掘根因
其实深究原因, 就是网上各种 MySQL军规/规约所提到的, “索引列不要参与计算”. 这次这个 case, 如果知道 
explain extended + show warnings
 这个工具的话, (以前都不知道
explain
后面还能加 
extended
 参数), 可能就尽早”恍然大悟”了. (最新的 MySQL 8.0版本貌似不需要另外加这个关键字).
看下效果. (啊, 我还得把字符集改回去!!!)
[code]mysql> explain extended select * from user_score us  inner join user_info ui on us.uid = ui.uid where us.id = 5;
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+---------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | us | const | PRIMARY,index_uid | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL |
| 1 | SIMPLE | ui | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2989934 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+---------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings;
+-------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Level | Code | Message |
+-------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Note | 1003 | /* select#1 */ select '5' AS `id`,'111111111' AS `uid`,'100' AS `score`,`test`.`ui`.`id` AS `id`,`test`.`ui`.`uid` AS `uid`,`test`.`ui`.`name` AS `name` from `test`.`user_score` `us` join `test`.`user_info` `ui` where (('111111111' = convert(`test`.`ui`.`uid` using utf8mb4))) |
+-------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
[/code]
(滑动看右边)
索引列参与计算了, 每次都要根据字符集去转换, 全表扫描, 你说能快得起来么?
至于这个问题为什么会发生? 综合来看, 就是因为历史原因, 老业务场景中的原表是假 
utf8
, 新业务新表采用了真 
utf8mb4
.
  1. 考虑新表的时候, 忽略和原库字符集的比较. 其实, 发现库里面的不同表可能都有不同的字符集, 不同人建的时候可能都依据个人喜好去选择了不同的字符集. 由此可见, 开发规范有多重要.
  2. 虽然知道索引列不能参与计算, 但这个场景下都是相同的类型, 
    varchar(64)
     最终查询过程中仍然发生了类型转换. 因此需要把字段字符集不一致等同于字段类型不一致.
  3. 如果这个 case, 利用 
    fail-fast
     的理念的话, 发现不一致, 直接不让 join 会不会更好 (就像 
    char v.s varchar
     不能 join 一样).

 
说明: 本文测试场景基于 MySQL 5.6, 另外, 本文案例只是为了说明问题, 其中的 SQL 并不规范(例如尽量别用 select * 之类的), 请勿模仿(模仿了我也不负责). 为了写本文, 可花了不少时间, 建 DB, mock数据, 包括排版公众号(啊,公众号后台对代码格式还是不友好, markdown 转来代码格式还是有问题)等等, 如果觉得有用, 还望你帮忙"在看", "转发". 最后留一个思考题供讨论, 欢迎留言说出你的看法.留一道思考题
你能解释如下情况吗? 查询结果表现为何不一致? 注意一下 SQL 的执行顺序, 查询优化器工作流程, 以及其中的 Using join buffer (Block Nested Loop), 可以多看看 [MySQL 官方手册](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/) 深入了解背后的过程和原理.