上线之后，跟微信相关的用cid列的查询会话的SQL变慢了几十倍！思考这个问题思考了非常久。从出现以来一直是我心头的一个结。cid这一列是建了索引的，普通的cid列更新都没问题，为何仅仅有微信的有问题？同样的前缀又是怎样影响索引的？
explain
select *
from analysis_sessions
where cid = "mid-qqwanggou001-b99359d9054171901c0"
分析结果例如以下：
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" width="867" height="100" />
从explain分析能够看出。这个查询使用了索引，可是innodb觉得有165万行数据须要给mysqlserver筛选（也就是用where条件过滤）。
假设这些庞大的数据在内存，遍历一遍花不了多少时间。可是极有可能，这些数据是在磁盘上的。这么多的数据从磁盘读取然后加载内存。大量磁盘IO必定是十分的耗时的。
相比内存的电子运动。磁盘机械臂的物理运动要慢好几个数量级。
2.分析普通cid的查询
取数据进行explain。cid = "sid-a2f9047ddf528d837e5f60843c83aae9"。这个数据是不带公共前缀的。
explain
select *
from analysis_sessions
where cid = "sid-a2f9047ddf528d837e5f60843c83aae9"
分析结果例如以下：
同样的列，同样的索引。这次存储引擎向mysqlserver仅仅返回了一行数据。也就是说innodb仅仅须要读取一个二级索引的叶子节点。
相对于上面那个sql的IO，压力显然小非常多。
初步分析结论：带有长前缀的cid查询。innodb存储引擎会向mysql上端server返回百万级别的数据。
这仅仅是现象，我还是想问，同样的表，同样的列，同样的索引结构（B+树索引）。同样的查询，仅仅不同的数据。结果为何有差么大的区别？
近一步分析
纠结这个问题非常久了，直到前天晚上散步时候。无意的会想到了 explain结果的key_len这一列。这一列我从来不看，觉得没用。可是27与cid这一列50个varchar的定义格格不入。27明显小于50，首先能够肯定，这个索引用的是前缀索引，说白了，截取了字符串的前面一部分作为索引数据。analysis_session表用的gbk编码。也就是说，索引须要2个字节表示一个varchar。解释一下key_len
27 = 2 * 12 + 2 + 1
27位的索引，仅仅索引了前面12个字符。中间的2存储长度。后面的一个字节存储Null信息，由于这一列是同意Null的。
终于结论：问题到这已经非常明了了，微信cid的前缀是17个字符的，大于前缀索引的12个字符，也就是说。全部存储微信cid数据（百万级别）B+树叶子节点将仅仅有一个B+树非叶节点的指针指向这里。于是。当你查微信cid相关的数据时，全部微信cid将被返回给mysqlserver进行where过滤了，效率上讲，这是非常恐怖的。
索引确实还是被用上了。不然会造成全表扫描。可是这个数据设计的有问题。B+树的查找效率是O(LogN)的，可是遇上这个数据，立马变成O(N),相当于一个局部全表扫描。
那么合理的猜測。仅仅要有新增的微信cid，微信cid的查询仅仅会变的更慢。
引申，更佳的代码 practice：
varchar，blob, text等边长数据建索引的时候。数据库会自己主动建前缀索引，于是B+树不会索引整个字段的部分。非常多同学喜欢用前缀作为字符串的标志，这次要注意了，有前车之鉴了。前缀存入mysql之后会减少检索效率，前缀越长。B+树查询的效率越低。
这里给出代码的建议：
1.将前缀作为后缀，startWith改为endWith
2.不要尝试后缀模糊搜索，like "%.com",这样的做法更糟糕，全然用不了索引，于是全表扫描。