1. CREATE TABLE t1 (id INT ,rank INT, log_time DATETIME, nickname VARCHAR(64)) ENGINE INNODB;
2. ALTER TABLE t1 ADD PRIMARY KEY (id), ADD KEY idx_rank (rank),ADD KEY idx_log_time (log_time);

示例表数据量,这里我增加了5000条记录：

1. mysql> select count(*) from t1;
2. ----------
3. | count(*) |
4. ----------
5. | 5000 |
6. ----------
7. 1 row in set (0.00 sec)

假设我们来检索2015年4月9号的数据。（结果是有两条记录，id 分别为95和3423。）

1. mysql> SELECT * FROM t1 WHERE DATE(log_time) = '2015-04-09'G
2. *************************** 1. row ***************************
3.       id: 95
4.     rank: 24
5. log_time: 2015-04-09 05:53:13
6. nickname: test
7. *************************** 2. row ***************************
8.       id: 3423
9.     rank: 42
10. log_time: 2015-04-09 02:55:38
11. nickname: test
12. 2 rows in set (0.01 sec)

下来我们看看这条语句的查询计划。

1. mysql> explain SELECT * FROM t1 WHERE DATE(log_time) = '2015-04-09'G
2. *************************** 1. row ***************************
3.            id: 1
4.   select_type: SIMPLE
5.         table: t1
6.    partitions: NULL
7.          type: ALL
8. possible_keys: NULL
9.           key: NULL
10.       key_len: NULL
11.           ref: NULL
12.          rows: 5000
13.      filtered: 100.00
14.         Extra: Using where
15. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们发现TYPE是ALL，扫描的函数是5000，也就是说这条语句进行了一个全表扫描。 虽然给字段log_time 加了索引，但是没有用到，那这个时候怎么办？
在MySQL里面一般这样修改：

1. mysql> SELECT * FROM t1 WHERE log_time >= '2015-04-09 00:00:00' AND log_time <='2015-04-10 00:00:00'G
2. *************************** 1. row ***************************
3.       id: 3423
4.     rank: 42
5. log_time: 2015-04-09 02:55:38
6. nickname: test
7. *************************** 2. row ***************************
8.       id: 95
9.     rank: 24
10. log_time: 2015-04-09 05:53:13
11. nickname: test
12. 2 rows in set (0.00 sec)

通过查询结果，发现结果集一致，那再来看看查询计划

1. mysql> explain SELECT * FROM t1 WHERE log_time >= '2015-04-09 00:00:00' AND log_time <= '2015-04-10 00:00:00'G
2. *************************** 1. row ***************************
3.            id: 1
4.   select_type: SIMPLE
5.         table: t1
6.    partitions: NULL
7.          type: range
8. possible_keys: idx_log_time
9.           key: idx_log_time
10.       key_len: 6
11.           ref: NULL
12.          rows: 2
13.      filtered: 100.00
14.         Extra: Using index condition
15. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

可以看到这条修改过的语句很好的利用到了idx_log_time这条索引。

那好，这个是之前在MySQL 5.6以及之前的旧版本解决方法，随着MySQL 5.7的发布，虚拟列的出现让这个问题更加简单。
 现在修改下之前的表结构：

1. ALTER TABLE t1 ADD COLUMN log_date DATE AS (DATE(log_Time)) stored, ADD KEY idx_log_date (log_date);

这样，增加了一新列，用来存放date(log_time)这个表达式，并且给他加了一列索引。

那么，之前的语句就变成如下：

1. mysql> SELECT * FROM t1 WHERE log_date = '2015-04-09'G
2. *************************** 1. row ***************************
3.       id: 95
4.     rank: 24
5. log_time: 2015-04-09 05:53:13
6. nickname: test
7. log_date: 2015-04-09
8. *************************** 2. row ***************************
9.       id: 3423
10.     rank: 42
11. log_time: 2015-04-09 02:55:38
12. nickname: test
13. log_date: 2015-04-09
14. 2 rows in set (0.00 sec)

执行后结果集和之前的一致。

我们来看看查询计划，发现很好的利用了idx_log_date索引列。

1. mysql> explain SELECT * FROM t1 WHERE log_date = '2015-04-09'G
2. *************************** 1. row ***************************
3.            id: 1
4.   select_type: SIMPLE
5.         table: t1
6.    partitions: NULL
7.          type: ref
8. possible_keys: idx_log_date
9.           key: idx_log_date
10.       key_len: 4
11.           ref: const
12.          rows: 2
13.      filtered: 100.00
14.         Extra: NULL
15. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

通过以上介绍，我们看到虚拟列实现起来相对之前的方法来的容易的多。但是这里我还是得说上几句。
函数索引的用法以及SQL语句虽然写起来简单，但是在大部分场合下，只能说不得已而为之，是一种设计上的缺陷，后期增加了运维人员的运维难度以及繁琐度。这也就是为什么MySQL 直到5.7才推出了这项类似的功能的原因。

原文地址：http://blog.chinaunix.net/uid-259788-id-5393687.html