mysql全文索引 很慢，速度不如like的百分之一

从explain开始说起吧，很显然第一个sql语句压根没用任何索引（key列内什么都没有）！第二个倒是用到索引，却是主键索引，并非你添加的fulltext索引！接下来，分析下原因：sql1：执行步骤：先s_a和s_a_t两表笛卡尔集，然后筛选满足on条件的，接着在从结果集中筛选满足where字句的；该过程中处理的记录条目为69*105479，并且未用到任何索引，未用到的原因可能是你先定义了一个复合索引a_concent_split（a_title_split，a_content_split），然后又定义了一个a_content_split2（a_content_split），当引擎执行查找优化时候会先用到a_content_split，可是又由于复合索引是从最左边开始（不能跳过第一个字段），而你却忽略了a_title_split字段，故未能正常使用索引。sql2：执行步骤：先调用where字句对s_a表进行筛选形成新的s_a表，然后与s_a_t表笛卡尔积，再利用on字句筛选，最后再次利用where字句形成最终结果集；经过第一个where，该过程处理结果集会大幅少于sql1，并且该过程还用到了主键索引。你所设置的fulltext索引再次没有用到，原因是like字句中开始部分为模糊匹配%时候用不了全文索引，这与fulltext存储机制有关。另，你说的删除速度慢，原因：设置fulltext字段设置太多，fulltext索引在更新删除大量数据时候，需要同步更改索引，你的三个fulltext压力太大！改进方法：1、删除a_content_split索引重试 2、在删除时候打开delay_key_write变量有关fulltext比较复杂，用的时候要谨慎设置，还有很多参数也对其有影响另外sql语句中外连接有关on where字句也是个比较绕的地方，两者你都占了，唉，所以我写的略复杂，前天看到该问题，思忖两天这才作答望有结果了予以回复交流！

1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？

2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？

a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。

那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；

b. 再看执行计划中的 type:index，"index" 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。

Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，得保证 type 至少达到 range 级别，最好能达到 ref。

在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；

c. 关于执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。

4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)

优化过程：

TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：

select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+

在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：

select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+

由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：

select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+

在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)

添加索引后执行计划：

这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >>AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'

执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：

1 row in set (0.00 sec)

结论

一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。

如果要删除的数据量比较小的话对索引以及性能是微乎其微的，但是一旦需要删除的数据很大（比如总数据1KW，500W是需要删除的数据）就会对造成整体查询变慢，新数据的插入也会因为数据量比较多，构建索引变慢。

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