最近工作上遇到一个“神奇”的问题，或许对大家有帮助，因此形成本文。
问题大概是，我有两个表 TableA，TableB，其中 TableA 表大概百万行级别（存量业务数据），TableB 表几行（新业务场景，数据还未膨胀起来）。
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语义上 TableA.columnA=TableB.columnA，其中 columnA 上建立了索引，但查询的时候确巨慢无比，基本上到 5-6 秒，明显跟预期不符合。
下面我以一个具体的例子来说明，模拟其中的 SQL 查询场景。
场景重现
user_info 表，为了场景尽量简单，我只 mock 了其中的三列数据。user_score 表，其中 uid 和 user_info.uid 语义一致。
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其中数据情况如下, 都是很常见的场景：
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索引情况如下图：
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查询业务场景：已知 user_score.id，需要关联查询对应 user_info 的信息，（大家先忽略这个具体业务场景是否合理哈）。
那么对应的 SQL 很自然的如下：
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请忽略其中的数据，我刚开始 mock 了 100W，然后又重复导入了两遍，因此数据有一些重复。
300W 数据，最后查询出来也是 1.18 秒，按道理应该更快的，老规矩 explain 看看啥情况？
image.png
发现 user_info 表没用上索引，全表扫描近 300W 数据？现象是这样，为什么呢？
你不妨思考一下，如果你遇到这种场景，应该怎么去排查？
image.png
我当时也是“一顿操作猛如虎”，然并卵？尝试了什么多种 SQL 写法来完成这个操作。
比如更换 Join 表的顺序（驱动表/被驱动表），再比如用子查询。最终，还是没有结果。但直接单表查询写 SQL 确能用上索引。
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问题解决
尝试更换检索条件，比如更换 uid 直接关联查询，索引仍然用不上，差点放弃了都。
在准备求助 DBA 前，我看了下表的建表语句：
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完全有理由怀疑因为字符集不一致的问题导致索引失效的问题。
于是修改了小表（真实线上环境可别乱操作）的字符集与大表一致，再测试下：
mysql> select * from user_score us
-> inner join user_info ui on us.uid = ui.uid
-> where us.id = 5;
+----+-----------+-------+---------+-----------+---------+
| id | uid | score | id | uid | name |
+----+-----------+-------+---------+-----------+---------+
| 5 | 111111111 | 100 | 1 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685399 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685400 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685401 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685402 | 111111111 | tanglei |
| 5 | 111111111 | 100 | 3685403 | 111111111 | tanglei |
+----+-----------+-------+---------+-----------+---------+
6 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain
-> select * from user_score us
-> inner join user_info ui on us.uid = ui.uid
-> where us.id = 5;
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | us | const | PRIMARY,index_uid | PRIMARY | 4 | const | 1 | NULL |
| 1 | SIMPLE | ui | ref | index_uid | index_uid | 194 | const | 6 | NULL |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+-------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
果然 Work 了。
挖掘根因
其实深究原因，就是网上各种 MySQL 军规/规约所提到的， “索引列不要参与计算”。
这次这个 case，如果知道 explain extended+show warnings 这个工具的话，（以前都不知道 explain 后面还能加 extended 参数），可能就尽早“恍然大悟”了。（最新的 MySQL 8.0 版本貌似不需要另外加这个关键字）
看下效果：（啊，我还得把字符集改回去）
mysql> explain extended select * from user_score us inner join user_info ui on us.uid = ui.uid where us.id = 5;
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+---------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | us | const | PRIMARY,index_uid | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL |
| 1 | SIMPLE | ui | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2989934 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+---------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings;
+-------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Level | Code | Message |
+-------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Note | 1003 | /* select#1 */ select '5' AS `id`,'111111111' AS `uid`,'100' AS `score`,`test`.`ui`.`id` AS `id`,`test`.`ui`.`uid` AS `uid`,`test`.`ui`.`name` AS `name` from `test`.`user_score` `us` join `test`.`user_info` `ui` where (('111111111' = convert(`test`.`ui`.`uid` using utf8mb4))) |
+-------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
索引列参与计算了，每次都要根据字符集去转换，全表扫描，你说能快得起来么？
至于这个问题为什么会发生？综合来看，就是因为历史原因，老业务场景中的原表是假 utf8，新业务新表采用了真 utf8mb4。
①考虑新表的时候，忽略和原库字符集的比较。其实，发现库里面的不同表可能都有不同的字符集，不同人建的时候可能都依据个人喜好去选择了不同的字符集。由此可见，开发规范有多重要。
②虽然知道索引列不能参与计算，但这个场景下都是相同的类型，varchar(64) 最终查询过程中仍然发生了类型转换。因此需要把字段字符集不一致等同于字段类型不一致。
③如果这个 case，利用 fail-fast 的理念的话，发现不一致，直接不让 join 会不会更好？（就像 char v.s varchar 不能 join 一样）
说明：本文测试场景基于 MySQL 5.6，另外，本文案例只是为了说明问题，其中的 SQL 并不规范（例如尽量别用 select * 之类的），请勿模仿（模仿了我也不负责）。
最后留一个思考题供讨论，欢迎留言说出你的看法。
你能解释如下情况吗？查询结果表现为何不一致？注意一下 SQL 的执行顺序，查询优化器工作流程，以及其中的 Using join buffer（Block Nested Loop）。
可以多看看 MySQL 官方手册深入了解背后的过程和原理：
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/