MySQL的这6大雷区，大部分人都会踩中！

前言

有些小伙伴在工作中，可能经常遇到这样的场景：系统上线初期运行良好，随着数据量增长，突然某天接口超时、CPU飙升、甚至整个系统瘫痪。
排查半天，发现是某个SQL语句写的有问题，或者是数据库配置不当导致的。
今天这篇文章我就从浅入深，带你彻底避开MySQL的6大常见雷区，希望的对你会有所帮助。
为什么MySQL雷区如此之多？

在深入具体雷区之前，我们先聊聊为什么MySQL这么容易踩坑。
这背后有几个深层次原因：

• 看似简单：MySQL语法简单，入门容易，让很多人低估了它的复杂性
  
• 默认配置坑多：MySQL的默认配置往往不是最优的，需要根据业务场景调整
  
• 渐进式问题：很多问题在数据量小的时候不会暴露，等到暴露时已经为时已晚
  
• 知识更新快：从5.6到5.7再到8.0，每个版本都有重要变化，需要持续学习
  

有些小伙伴在工作中，可能直接用默认配置部署MySQL，或者在写SQL时只关注功能实现，忽略了性能问题。
这就是为什么我们需要系统性地了解这些雷区。
好了，让我们开始今天的主菜。我将从最常见的索引失效，逐步深入到复杂的死锁问题，确保每个雷区都讲透、讲懂。
雷区一：索引失效的常见场景

索引是MySQL性能的基石，但错误的使用方式会让索引失效，导致全表扫描。
这是最常见的性能雷区。
为什么索引会失效？

索引失效的本质是MySQL优化器认为使用索引的成本高于全表扫描。
了解这些场景，可以帮助我们写出更高效的SQL。
示例场景

1. -- 创建测试表
2. CREATE TABLE user (
3.     id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
4.     name VARCHAR(50),
5.     age INT,
6.     email VARCHAR(100),
7.     created_time DATETIME,
8.     INDEX idx_name (name),
9.     INDEX idx_age (age),
10.     INDEX idx_created_time (created_time)
11. );
13. -- 雷区1.1：对索引列进行函数操作
14. -- 错误写法：索引失效
15. EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE DATE(created_time) = '2023-01-01';
17. -- 正确写法：使用范围查询
18. EXPLAIN SELECT * FROM user
19. WHERE created_time >= '2023-01-01 00:00:00'
20. AND created_time < '2023-01-02 00:00:00';
22. -- 雷区1.2：隐式类型转换
23. -- 错误写法：name是字符串，但用了数字，导致索引失效
24. EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name = 123;
26. -- 正确写法：类型匹配
27. EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name = '123';
29. -- 雷区1.3：前导模糊查询
30. -- 错误写法：LIKE以%开头，索引失效
31. EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%三%';
33. -- 正确写法：非前导模糊查询，可以使用索引
34. EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE '苏%';
36. -- 雷区1.4：OR条件使用不当
37. -- 错误写法：age有索引，email无索引，导致整个查询无法使用索引
38. EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age = 25 OR email = 'test@example.com';
40. -- 正确写法：使用UNION优化OR查询
41. EXPLAIN
42. SELECT * FROM user WHERE age = 25
43. UNION
44. SELECT * FROM user WHERE email = 'test@example.com';

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深度剖析

有些小伙伴在工作中可能会疑惑：为什么这些写法会导致索引失效？

• 函数操作破坏索引有序性
  
  
  
  • 索引是按照列值的原始顺序存储的
    
  • 对列使用函数后，MySQL无法利用索引的有序性
    
  • 必须扫描所有索引项，计算函数值后再比较
    
  
  
• 隐式类型转换的本质
  
  
  
  • 当类型不匹配时，MySQL会进行隐式转换
    
  • 实际上相当于：CAST(name AS SIGNED) = 123
    
  • 对索引列进行了函数操作，导致失效
    
  
  
• 前导模糊查询的B+树遍历
  
  
  
  • B+树索引按照前缀排序
    
  • LIKE '苏%'可以利用前缀匹配
    
  • LIKE '%三'无法确定前缀，必须全表扫描
    
  
  

避坑指南

• 避免对索引列进行函数操作
  
• 确保查询条件与索引列类型匹配
  
• 谨慎使用前导模糊查询
  
• 使用UNION优化复杂的OR查询
  

雷区二：事务隔离级别与幻读

事务隔离级别是MySQL中比较复杂的概念，理解不当会导致数据不一致和性能问题。
为什么事务隔离级别重要？

不同的隔离级别在数据一致性、性能、并发性之间做出不同权衡。
选择不当会出现脏读、不可重复读、幻读等问题。
示例场景

1. -- 查看当前事务隔离级别
2. SELECT @@transaction_isolation;
4. -- 设置隔离级别为REPEATABLE-READ（默认）
5. SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
7. -- 场景：转账业务中的幻读问题
8. -- 会话1：事务A
9. START TRANSACTION;
10. SELECT COUNT(*) FROM account WHERE user_id = 1001; -- 返回2
12. -- 会话2：事务B  
13. START TRANSACTION;
14. INSERT INTO account (user_id, balance) VALUES (1001, 500);
15. COMMIT;
17. -- 会话1：事务A继续
18. SELECT COUNT(*) FROM account WHERE user_id = 1001; -- 仍然返回2（可重复读）
19. UPDATE account SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 1001; -- 影响3行！
20. SELECT COUNT(*) FROM account WHERE user_id = 1001; -- 返回3，出现幻读！
21. COMMIT;

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深度剖析

有些小伙伴在工作中可能遇到过：明明查询时不存在的数据，更新时却影响到了。这就是典型的幻读问题。
幻读的本质：

• 在可重复读隔离级别下，普通SELECT看不到其他事务的插入
  
• 但UPDATE/DELETE会看到所有已提交的数据
  
• 这导致同一个事务内，查询和更新看到的数据不一致
  

MySQL的解决方案：

• Next-Key Lock：MySQL通过间隙锁防止幻读
  
• 在REPEATABLE-READ级别，MySQL不仅锁住记录，还锁住记录之间的间隙
  

为了理解间隙锁的工作原理，我画了一个锁范围示意图：

这个图展示了当查询id > 8时，MySQL会锁定[5,10]的间隙、ID=10的记录，以及[10,∞]的间隙，防止其他事务插入ID>8的数据。
避坑指南

• 理解不同隔离级别的特性
  
• 在REPEATABLE-READ下，注意UPDATE可能产生幻读
  
• 对于需要绝对一致性的场景，使用SERIALIZABLE隔离级别
  
• 合理设计事务边界，避免长事务
  

雷区三：大数据量下的分页优化

分页查询是Web应用中最常见的操作，但在大数据量下性能急剧下降。
为什么分页会变慢？

LIMIT offset, size在offset很大时，需要扫描并跳过大量记录，造成性能瓶颈。
示例场景

1. -- 创建测试表，假设有1000万数据
2. CREATE TABLE order (
3.     id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
4.     user_id INT,
5.     amount DECIMAL(10,2),
6.     status TINYINT,
7.     created_time DATETIME,
8.     INDEX idx_created_time (created_time)
9. );
11. -- 雷区：传统的分页写法
12. -- 当offset达到500万时，性能急剧下降
13. EXPLAIN SELECT * FROM order
14. ORDER BY created_time DESC
15. LIMIT 5000000, 20;
17. -- 优化方案1：游标分页（推荐）
18. -- 第一页
19. SELECT * FROM order
20. ORDER BY created_time DESC, id DESC
21. LIMIT 20;
23. -- 第二页：记住上一页最后一条记录的created_time和id
24. SELECT * FROM order
25. WHERE created_time < '2023-06-01 10:00:00'
26.    OR (created_time = '2023-06-01 10:00:00' AND id < 1000000)
27. ORDER BY created_time DESC, id DESC
28. LIMIT 20;
30. -- 优化方案2：子查询优化（适用于非游标场景）
31. SELECT * FROM order
32. WHERE id >= (
33.     SELECT id FROM order
34.     ORDER BY created_time DESC
35.     LIMIT 5000000, 1
36. )
37. ORDER BY created_time DESC
38. LIMIT 20;

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深度剖析

有些小伙伴在工作中可能发现，为什么offset越大查询越慢？
传统分页的性能瓶颈：

• 大量无效IO：需要读取并跳过offset条记录
  
• 回表成本：对于非覆盖索引，需要回表查询完整数据
  
• 排序开销：大数据量的排序可能在磁盘进行
  

游标分页的优势：

• 直接定位到起始位置，无需跳过大量记录
  
• 利用索引的有序性，避免排序操作
  
• 性能稳定，不随数据量增长而下降
  

为了理解传统分页与游标分页的区别，我画了一个对比图：

避坑指南

• 优先使用游标分页（基于游标或时间戳）
  
• 如果必须使用传统分页，使用子查询优化
  
• 确保排序字段有索引
  
• 前端配合使用无限滚动或游标分页UI
  

雷区四：字符集与排序规则陷阱

字符集问题经常在系统国际化或多语言支持时暴露，处理不当会导致乱码、排序错误、索引失效。
为什么字符集如此重要？

不同的字符集支持不同的字符范围，排序规则影响字符串比较和排序结果。
示例场景

[code]-- 查看字符集配置SHOW VARIABLES LIKE 'character_set%';SHOW VARIABLES LIKE 'collation%';-- 雷区：UTF8不是真正的UTF-8-- MySQL的utf8最多支持3字节，无法存储emoji等4字节字符CREATE TABLE user_utf8 (    id INT PRIMARY KEY,    name VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8);-- 插入emoji表情失败INSERT INTO user_utf8 VALUES (1, '张三
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