面试题：MySQL函数与索引结合的深度优化问题

Question

有一个`products`表，包含`product_name`（字符串类型）、`price`（数值类型）和`category_id`（整数类型）字段。并且在`category_id`和`price`字段上分别建有单列索引。现在要查询某个特定类别中价格大于某个值的产品名称，使用函数`CONCAT(category_id, '_', price)`进行模糊查询，例如`LIKE CONCAT(1, '_', '%')`（假设1为特定类别ID），分析该函数使用如何影响查询速度？如何重新设计索引或查询来提高性能？

Answer 1

函数使用对查询速度的影响

1. 索引失效：在WHERE子句中使用函数CONCAT(category_id, '_', price)，数据库无法使用已有的category_id和price单列索引。因为索引是基于列的原始值建立的，函数操作会改变列值，导致数据库必须全表扫描products表来满足LIKE CONCAT(1, '_', '%')这样的查询条件，查询速度显著降低。

提高性能的方法

重新设计索引

1. 联合索引：可以创建一个联合索引(category_id, price)。这是因为联合索引的顺序很重要，最左前缀原则决定了查询时如果WHERE子句的条件从左到右匹配联合索引的列顺序，索引才能有效利用。对于查询特定类别中价格大于某个值的情况，category_id和price的顺序能满足需求。例如：

CREATE INDEX idx_category_price ON products (category_id, price);

2. 覆盖索引：如果查询只需要product_name字段，可以考虑创建覆盖索引。覆盖索引包含查询所需的所有字段，这样数据库可以直接从索引中获取数据，避免回表操作。例如：

CREATE INDEX idx_covering ON products (category_id, price, product_name);

重新设计查询

1. 拆分查询：避免在WHERE子句中使用函数，可以先根据category_id过滤数据，然后再对价格进行过滤，最后通过应用层代码拼接字符串进行模糊查询。例如在SQL中可以这样写：

SELECT product_name, CONCAT(category_id, '_', price) AS combined
FROM products
WHERE category_id = 1 AND price > some_value;

然后在应用层代码中对combined字段进行LIKE操作。这样利用了已有的category_id和price索引，提高了查询效率。