我要评论在 mysql 中，字段包含 null 值本身不会直接导致索引失效，但 查询条件中涉及 null 的操作可能影响索引的使用，具体取决于数据分布和优化器的选择。
以下是详细分析：
一、索引对 null 值的处理机制
索引存储 null 值
- 如果字段允许为 null 且有索引，null 值会被记录在索引中。
- innodb 的 b+tree 索引将 null 视为一个特殊值，与其他非 null 值共存于索引结构中。
唯一索引的例外
- 对于唯一索引（
unique），mysql 允许插入多个 null 值，因为 null 被视为“未知值”，彼此不冲突。 - 例如，唯一索引
unique(email)允许多行email为 null。
二、查询条件中涉及 null 的场景
1. is null 或 is not null
是否使用索引：
取决于 null 值的分布比例。优化器会根据统计信息（如索引基数）决定是否使用索引。
- 高 null 比例：若某列大部分值为 null，优化器可能认为全表扫描比索引扫描更快，从而放弃索引。
- 低 null 比例：若 null 值较少，优化器可能选择通过索引定位数据。
示例：
-- 假设 `address` 列有索引且 90% 的值为 null explain select * from users where address is null;
结果：type 列为 all（全表扫描），索引未生效。
2. 等值查询（= null 或 = value）
= null 无效：
sql 标准中 = null 会返回 unknown，应使用 is null。
非 null 等值查询：
select * from users where email = 'user@example.com'; -- 若 email 有索引且非 null，索引生效
3. 范围查询或比较操作符
<, >, between：
若查询条件中包含 null 值，可能导致优化器放弃索引。
例如：
-- 假设 `price` 有索引且部分值为 null select * from products where price > 100; -- null 值会被过滤，但索引是否生效取决于非 null 值的分布
三、数据分布对索引使用的影响
优化器通过统计信息（如 cardinality）评估查询成本。以下场景可能导致索引失效：
高 null 比例：
若某列大部分值为 null，优化器认为全表扫描更快。
低区分度：
即使列非 null，但值重复率高（如性别列），优化器也可能放弃索引。
四、验证索引是否生效的方法
使用 explain 分析查询计划：
explain select * from users where address is null;
关键字段：
type：ref或range表示使用索引，all表示全表扫描。key：显示实际使用的索引。extra：若显示using index condition，表示索引下推（icp）生效。
五、优化建议
避免在索引列中存储大量 null：
如果 null 无实际意义，可设置字段为 not null 并赋予默认值（如空字符串、0）。
例如：
alter table users modify address varchar(100) not null default '';
- 覆盖索引优化
is null查询：
create index idx_address on users (address) include (name); -- mysql 8.0+ 支持 include
若需频繁查询 is null，可创建覆盖索引包含查询字段，避免回表。
- 强制使用索引：
select * from users use index (idx_address) where address is null;
- 定期更新统计信息：
analyze table users; -- 更新索引统计信息，帮助优化器更准确决策
六、示例分析
1. 数据表结构
create table employees ( id int primary key, name varchar(50), salary int, bonus int, -- 允许 null，且 80% 的值为 null index idx_bonus (bonus) );
2. 查询场景
-- 查询 bonus 为 null 的员工 explain select * from employees where bonus is null;
可能结果：优化器选择全表扫描（type: all），因为 null 值占比过高。
3. 优化方案
- 方案 1：为
bonus设置默认值 0，减少 null 比例。 - 方案 2：强制使用索引（需测试性能是否提升）：
select * from employees use index (idx_bonus) where bonus is null;
总结
- 索引不会因字段存在 null 值而失效，但查询条件涉及 null 时，优化器可能因数据分布放弃索引。
- 关键因素：null 值的比例、查询条件类型、索引设计。
- 优化方向：减少 null 值、合理设计索引、利用覆盖索引或统计信息更新。
通过合理设计表结构和索引，可显著提升包含 null 值字段的查询性能。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持代码网。
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