導讀

假設這個用戶中心系統是一個交友平臺的一個子系統，現在產品想要提供一個按生日區間篩選用戶的功能。那么，要實現這個功能，我們需要寫這么一條SQL：

SELECT

為了保證這條SQL的查詢性能，我們會給用戶表中的birthday字段添加索引。乍一看最初的表結構設計，好像已經有一個索引index_age_birth，這個索引包含了birthday字段，是不是可以用這個現成的索引，不再另加索引？

對MySQL有一些基本了解的開發同學知道MySQL InnoDB的索引查找是按照最左前綴匹配原則的，即SQL中的Where條件中的字段，如果要命中索引，必須按照該索引列的順序逐一比對，最后定位查找結果。index_age_birth這個索引列的順序為，明顯age在前，birthday在后，所以，不滿足最左前綴匹配原則，無法命中該索引。

所以，現在我們必須給birthday這個字段單獨加上索引，見下圖：

ALTER

這時，你可能想到birthday這個字段，我們設的默認值為NULL，隨之會產生一個疑問：如果某一個字段為NULL，以該字段作為條件進行查詢，是否會影響我們查詢的性能？今天這個章節，我們就先看看NULL這個值在InnoDB索引結構中是怎么存儲的，然后，結合上面這條select查詢SQL，看看MySQL又是如何執行這條SQL的，最后給到這個問題的答案。

存儲結構

由于之前的用戶表記錄中沒有birthday為NULL的記錄，為了講解NULL值對SQL查詢性能的影響，我先添加一條birthday為NULL的記錄，如下：

INSERT

通過《基礎篇》中，我對InnoDB索引結構的講解，我們知道我加的這個index_birthday索引是一個輔助索引，所以，我們就來看一下NULL這個值在該輔助索引的結構是什么樣的，如下圖：

上圖就是一顆birthday字段為索引的B-Tree，輔助索引的B-Tree結構，我在《基礎篇》中詳細講解了，大家可以對照之前的講解看下這張圖，我在這里主要說一下NULL值的位置：NULL值被存儲到了該輔助索引B-Tree的非葉節點頁1、頁2和葉子節點頁4的最左邊。也就說NULL記錄總是出現在B-Tree的最左側。

那么，針對本章《導讀》中的這條select語句，MySQL又是如何查找索引的呢？為了方便瀏覽，我在這邊再貼一下這條SQL：

SELECT

查找過程

在前面的章節，我講解過了MySQL查找輔助索引的整個過程，那么，結合這個例子，我再講解一下MySQL是如何在index_birthday這個索引中查找[2007-01-02，2008-08-02]之間的記錄的，見下圖：

如上圖，紅色箭頭部分，深度遍歷這顆B-Tree：

頁1 -> 頁3，在頁1中，發現2007-01-02大于2006-07-01，所以，箭頭流向指向頁3。

頁3 -> 頁6，發現2007-01-02位于[2006-07-01，2007-06-07]之間，所以，箭頭流向指向頁6。

由于頁6為葉子節點，而輔助索引B-Tree所有節點內的記錄按索引列升序排列，葉子節點之間是雙向鏈表，葉子節點內記錄組成單向鏈表，所以，發現頁6中第一條大于等于2007-01-02的記錄是<2007-06-06，6>，然后，從頁6中的<2007-06-06，6>后開始，順序遍歷<2007-06-06，6>和頁7的所有記錄。

發現頁7最后一條記錄的age的值為2008-02-06，小于2008-08-02，因此，得到所有滿足[2007-01-02，2008-08-02]之間的記錄的主鍵6、8、2、5。

最后根據主鍵6、8、2、5，到聚簇索引中查詢相應記錄即可，關于詳細查找過程，在這里我留一個懸念，在《IN字段查詢多少個值最合適》這一章節中我會詳細講解。

小結

通過上述內容的講解，我們知道了一張表中的一條記錄中的某個字段a，它的值為NULL值，同時，a字段加了索引，那么

a字段為NULL的記錄一定出現在輔助索引非葉或葉子節點的最左邊，采用深度遍歷查找這條記錄，效率是最高的。

查找a字段不為NULL的記錄和NULL記錄的數量無關，通過輔助索引B-Tree的二分查找是能很快定位到記錄的。

所以，表結構中存在默認值為NULL的字段，并不會影響查詢的性能。

思考

假設現在有這么兩條記錄，如下：

INSERT

如果現在我寫了這樣一條SQL：

SELECT

查找這兩條記錄的過程是怎么樣的？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的case when影响性能吗_字段为NULL会影响查询性能吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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