MySQL bit类型增加索引后查询结果不正确案例浅析-每日运维

昨天同事遇到的一个案例，这里简单描述一下：一个表里面有一个bit类型的字段，同事在优化相关SQL的过程中，给这个表的bit类型的字段新增了一个索引，然后测试验证
时，居然发现SQL语句执行结果跟不加索引不一样。加了索引后，SQL语句没有查询出一条记录，删除索引后，SQL语句就能查询出几十条记录。下面我们构造一个简单
的例子，重现一下这个案例

我们先创建表student_attend，初始化一些数据。这篇文章的测试环境为MySQL 8.0.35社区版。

CREATE TABLE `student_attend` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增编号', `std_id` int DEFAULT NULL COMMENT '学号', `class_id` int DEFAULT NULL COMMENT '课程编号', `is_attend` bit(1) DEFAULT b'1' COMMENT '是否缺陷考勤', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB;


insert into student_attend(std_id, class_id, is_attend)
select 1001, 1, 1 from dual union all
select 1001, 2, 0 from dual union all
select 1001, 3, 1 from dual union all
select 1001, 4, 1 from dual union all
select 1001, 5, 1 from dual union all
select 1001, 6, 0 from dual union all
select 1002, 1, 1 from dual union all
select 1002, 2, 1 from dual union all
select 1003, 1, 0 from dual union all
select 1003, 2, 0 from dual;

如下所示，假设我们要查询is_attend=1的所有学生信息，那么可以有下面三种写法

mysql> select * from student_attend where is_attend=1; +----+--------+----------+----------------------+ | id | std_id | class_id | is_attend | +----+--------+----------+----------------------+ | 1 | 1001 | 1 | 0x01 | | 3 | 1001 | 3 | 0x01 | | 4 | 1001 | 4 | 0x01 | | 5 | 1001 | 5 | 0x01 | | 7 | 1002 | 1 | 0x01 | | 8 | 1002 | 2 | 0x01 | +----+--------+----------+----------------------+ 6 rows in set (0.00 sec)


mysql> select * from student_attend where is_attend=b'1';
+----+--------+----------+----------------------+
| id | std_id | class_id | is_attend            |
+----+--------+----------+----------------------+
|  1 |   1001 |        1 | 0x01                 |
|  3 |   1001 |        3 | 0x01                 |
|  4 |   1001 |        4 | 0x01                 |
|  5 |   1001 |        5 | 0x01                 |
|  7 |   1002 |        1 | 0x01                 |
|  8 |   1002 |        2 | 0x01                 |
+----+--------+----------+----------------------+
6 rows in set (0.00 sec)
#遇到问题的SQL写法
mysql> select * from student_attend where is_attend='1';
+----+--------+----------+----------------------+
| id | std_id | class_id | is_attend            |
+----+--------+----------+----------------------+
|  1 |   1001 |        1 | 0x01                 |
|  3 |   1001 |        3 | 0x01                 |
|  4 |   1001 |        4 | 0x01                 |
|  5 |   1001 |        5 | 0x01                 |
|  7 |   1002 |        1 | 0x01                 |
|  8 |   1002 |        2 | 0x01                 |
+----+--------+----------+----------------------+
6 rows in set (0.00 sec)
mysql>

接下来，我们在字段is_attend上创建索引ix_student_attend_n1,如下所示

create index ix_student_attend_n1 on student_attend(is_attend);

然后我们继续测试验证，就能出现我前文所说的情况,如需所示，最后一个SQL，它的返回记录数为0.


mysql> select * from student_attend where is_attend=b'1';
+----+--------+----------+----------------------+
| id | std_id | class_id | is_attend            |
+----+--------+----------+----------------------+
|  1 |   1001 |        1 | 0x01                 |
|  3 |   1001 |        3 | 0x01                 |
|  4 |   1001 |        4 | 0x01                 |
|  5 |   1001 |        5 | 0x01                 |
|  7 |   1002 |        1 | 0x01                 |
|  8 |   1002 |        2 | 0x01                 |
+----+--------+----------+----------------------+
6 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from student_attend where is_attend='1';
Empty set (0.00 sec)

mysql>

其实第一次见到这种情况的时候，我还是有点震惊的，因为在我的观念中，索引只会影响执行计划，不会影响查询结果，但是现在的情况是
索引的存在影响了SQL的查询结果。那么为什么会出现这种情况呢？

首先看了一下执行计划，如下所示，从执行计划看，它既没有走全表扫描也没有走索引，仅仅有"message": "no matching row in const table"提示，如果仅仅分析
执行计划，我们得不到更多的有用信息


mysql> 
mysql> explain format=json
    -> select * from student_attend where is_attend='1'\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: {
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "message": "no matching row in const table"
  } /* query_block */
}
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings\G
*************************** 1. row ***************************
  Level: Note
   Code: 1003
Message: /* select#1 */ select `kerry`.`student_attend`.`id` AS `id`,`kerry`.`student_attend`.`std_id` AS `std_id`,`kerry`.`student_attend`.`class_id` AS `class_id`,`kerry`.`student_attend`.`is_attend` AS `is_attend` from `kerry`.`student_attend` where (`kerry`.`student_attend`.`is_attend` = '1')
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

那么我们使用trace跟踪分析一下优化器如何选择执行计划。看看其详细执行过程，如下所示

mysql> SET OPTIMIZER_TRACE="enabled=on",END_MARKERS_IN_JSON=on; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)


mysql> SET OPTIMIZER_TRACE_MAX_MEM_SIZE=1000000;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student_attend where is_attend='1';
Empty set (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE \G;
*************************** 1. row ***************************
                            QUERY: select * from student_attend where is_attend='1'
                            TRACE: {
  "steps": [
    {
      "join_preparation": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "expanded_query": "/* select#1 */ select `student_attend`.`id` AS `id`,`student_attend`.`std_id` AS `std_id`,`student_attend`.`class_id` AS `class_id`,`student_attend`.`is_attend` AS `is_attend` from `student_attend` where (`student_attend`.`is_attend` = '1')"
          }
        ] /* steps */
      } /* join_preparation */
    },
    {
      "join_optimization": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "condition_processing": {
              "condition": "WHERE",
              "original_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')",
              "steps": [
                {
                  "transformation": "equality_propagation",
                  "resulting_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')"
                },
                {
                  "transformation": "constant_propagation",
                  "resulting_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')"
                },
                {
                  "transformation": "trivial_condition_removal",
                  "resulting_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')"
                }
              ] /* steps */
            } /* condition_processing */
          },
          {
            "substitute_generated_columns": {
            } /* substitute_generated_columns */
          },
          {
            "table_dependencies": [
              {
                "table": "`student_attend`",
                "row_may_be_null": false,
                "map_bit": 0,
                "depends_on_map_bits": [
                ] /* depends_on_map_bits */
              }
            ] /* table_dependencies */
          },
          {
            "ref_optimizer_key_uses": [
              {
                "table": "`student_attend`",
                "field": "is_attend",
                "equals": "'1'",
                "null_rejecting": true
              }
            ] /* ref_optimizer_key_uses */
          },
          {
            "rows_estimation": [
              {
                "table": "`student_attend`",
                "range_analysis": {
                  "table_scan": {
                    "rows": 10,
                    "cost": 3.35
                  } /* table_scan */,
                  "potential_range_indexes": [
                    {
                      "index": "PRIMARY",
                      "usable": false,
                      "cause": "not_applicable"
                    },
                    {
                      "index": "ix_student_attend_n1",
                      "usable": true,
                      "key_parts": [
                        "is_attend",
                        "id"
                      ] /* key_parts */
                    }
                  ] /* potential_range_indexes */,
                  "setup_range_conditions": [
                    {
                      "impossible_condition": {
                        "cause": "value_out_of_range"
                      } /* impossible_condition */
                    }
                  ] /* setup_range_conditions */,
                  "impossible_range": true
                } /* range_analysis */,
                "rows": 0,
                "cause": "impossible_where_condition"
              }
            ] /* rows_estimation */
          }
        ] /* steps */,
        "empty_result": {
          "cause": "no matching row in const table"
        } /* empty_result */
      } /* join_optimization */
    },
    {
      "join_execution": {
        "select#": 1,
        "steps": [
        ] /* steps */
      } /* join_execution */
    }
  ] /* steps */
}
MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 0
          INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 0
1 row in set (0.00 sec)
ERROR: 
No query specified
mysql> 
mysql> SET optimizer_trace="enabled=off";
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

从trace的详细信息看，这个过程中发生了隐式转换：下面这个过程就是发生了类型转换

MySQL bit类型增加索引后查询结果不正确案例浅析-1

由于发生类型转换过程中(字符串转换为bit类型)遇到了数据截断错误(从value_out_of_range等信息就可以看出),如下截图所示

MySQL bit类型增加索引后查询结果不正确案例浅析-2

而优化器应该是根据一定的逻辑判断，得到这个值不存在索引中，从而就判断没有匹配的记录，直接返回空的结果集了，根本不去走扫描全表或走索引查找等操作。

"empty_result": { "cause": "no matching row in const table" } /* empty_result */

当然这里仅仅是根据trace的信息做的一个判断，如有错误或不谨慎的地方，敬请谅解。毕竟没有深入分析过源码。

那么为什么没有索引的话，SQL语句的结果就是正确的呢？难道没有发生类型转换吗？难道没有发生数据截断错误吗？那么我们就继续trace跟踪分析看看，如下所示

mysql> drop index ix_student_attend_n1 on student_attend; Query OK, 0 rows affected (0.03 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0


mysql> SET OPTIMIZER_TRACE="enabled=on",END_MARKERS_IN_JSON=on;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SET OPTIMIZER_TRACE_MAX_MEM_SIZE=1000000;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student_attend where is_attend='1';
+----+--------+----------+----------------------+
| id | std_id | class_id | is_attend            |
+----+--------+----------+----------------------+
|  1 |   1001 |        1 | 0x01                 |
|  3 |   1001 |        3 | 0x01                 |
|  4 |   1001 |        4 | 0x01                 |
|  5 |   1001 |        5 | 0x01                 |
|  7 |   1002 |        1 | 0x01                 |
|  8 |   1002 |        2 | 0x01                 |
+----+--------+----------+----------------------+
6 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE \G;
*************************** 1. row ***************************
                            QUERY: select * from student_attend where is_attend='1'
                            TRACE: {
  "steps": [
    {
      "join_preparation": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "expanded_query": "/* select#1 */ select `student_attend`.`id` AS `id`,`student_attend`.`std_id` AS `std_id`,`student_attend`.`class_id` AS `class_id`,`student_attend`.`is_attend` AS `is_attend` from `student_attend` where (`student_attend`.`is_attend` = '1')"
          }
        ] /* steps */
      } /* join_preparation */
    },
    {
      "join_optimization": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "condition_processing": {
              "condition": "WHERE",
              "original_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')",
              "steps": [
                {
                  "transformation": "equality_propagation",
                  "resulting_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')"
                },
                {
                  "transformation": "constant_propagation",
                  "resulting_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')"
                },
                {
                  "transformation": "trivial_condition_removal",
                  "resulting_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')"
                }
              ] /* steps */
            } /* condition_processing */
          },
          {
            "substitute_generated_columns": {
            } /* substitute_generated_columns */
          },
          {
            "table_dependencies": [
              {
                "table": "`student_attend`",
                "row_may_be_null": false,
                "map_bit": 0,
                "depends_on_map_bits": [
                ] /* depends_on_map_bits */
              }
            ] /* table_dependencies */
          },
          {
            "ref_optimizer_key_uses": [
            ] /* ref_optimizer_key_uses */
          },
          {
            "rows_estimation": [
              {
                "table": "`student_attend`",
                "table_scan": {
                  "rows": 10,
                  "cost": 0.25
                } /* table_scan */
              }
            ] /* rows_estimation */
          },
          {
            "considered_execution_plans": [
              {
                "plan_prefix": [
                ] /* plan_prefix */,
                "table": "`student_attend`",
                "best_access_path": {
                  "considered_access_paths": [
                    {
                      "rows_to_scan": 10,
                      "access_type": "scan",
                      "resulting_rows": 10,
                      "cost": 1.25,
                      "chosen": true
                    }
                  ] /* considered_access_paths */
                } /* best_access_path */,
                "condition_filtering_pct": 100,
                "rows_for_plan": 10,
                "cost_for_plan": 1.25,
                "chosen": true
              }
            ] /* considered_execution_plans */
          },
          {
            "attaching_conditions_to_tables": {
              "original_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')",
              "attached_conditions_computation": [
              ] /* attached_conditions_computation */,
              "attached_conditions_summary": [
                {
                  "table": "`student_attend`",
                  "attached": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')"
                }
              ] /* attached_conditions_summary */
            } /* attaching_conditions_to_tables */
          },
          {
            "finalizing_table_conditions": [
              {
                "table": "`student_attend`",
                "original_table_condition": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')",
                "final_table_condition   ": "(`student_attend`.`is_attend` = '1')"
              }
            ] /* finalizing_table_conditions */
          },
          {
            "refine_plan": [
              {
                "table": "`student_attend`"
              }
            ] /* refine_plan */
          }
        ] /* steps */
      } /* join_optimization */
    },
    {
      "join_execution": {
        "select#": 1,
        "steps": [
        ] /* steps */
      } /* join_execution */
    }
  ] /* steps */
}
MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 0
          INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 0
1 row in set (0.00 sec)
ERROR: 
No query specified

mysql> SET optimizer_trace="enabled=off"; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

从上面trace信息来看，似乎执行计划先进行全表扫描，然后过滤记录，输出信息里面没有value_out_of_range这类信息，似乎没有发生数据截断。具体步骤跟之前的trace信息有很大不同。具体只看到了下面这些信息，但是更多信息我也看不出来。不清楚底层到底做了啥。

MySQL bit类型增加索引后查询结果不正确案例浅析-3

小结

关于bit类型的字段，我们写SQL的时候，不要使用字符串，避免发生隐式类型转换。正确的写法应该是下面这种方式

`select * from student_attend where is_attend=b'1'; 或 select * from student_attend where is_attend=1;`
DBA在给bit类型创建索引的时候也必须谨慎处理，跟开发和Support人员多协商沟通，告知他们可能出现这种情况，因为你可能没法控制开发人员写出这样的SQL。

MySQL bit类型增加索引后查询结果不正确案例浅析

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