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        吐血整理:索引失效的10種場景!

        今天繼續(xù)數(shù)據(jù)庫的話題,更進(jìn)一步聊聊索引的相關(guān)問題,因為索引是大家都比較關(guān)心的公共話題,確實有很多坑。

        不知道你在實際工作中,有沒有遇到過下面的這兩種情況:

        • 明明在某個字段上加了索引,但實際上并沒有生效。

        • 索引有時候生效了,有時候沒有生效。

        今天就跟大家一起聊聊,mysql數(shù)據(jù)庫索引失效的10種場景,給曾經(jīng)踩過坑,或者即將要踩坑的朋友們一個參考。圖片

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        1. 準(zhǔn)備工作

        所謂空口無憑,如果我直接把索引失效的這些場景丟出來,可能沒有任何說服力。

        所以,我決定建表和造數(shù)據(jù),給大家一步步演示效果,盡量做到有理有據(jù)。

        我相信,如果大家耐心的看完這篇文章,一定會有很多收獲的。

        1.1 創(chuàng)建user表

        創(chuàng)建一張user表,表中包含:id、code、age、name和height字段。

        CREATE TABLE `user` (   `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `code` varchar(20) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,   `age` int DEFAULT '0',   `name` varchar(30) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,   `height` int DEFAULT '0',   `address` varchar(30) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   KEY `idx_code_age_name` (`code`,`age`,`name`),   KEY `idx_height` (`height`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

        此外,還創(chuàng)建了三個索引:

        id:數(shù)據(jù)庫的主鍵 idx_code_age_name:由code、age和name三個字段組成的聯(lián)合索引。 idx_height:普通索引

        1.2 插入數(shù)據(jù)

        為了方便給大家做演示,我特意向user表中插入了3條數(shù)據(jù):

        INSERT INTO sue.user (id, code, age, name, height) VALUES (1, '101', 21, '周星馳', 175,'香港'); INSERT INTO sue.user (id, code, age, name, height) VALUES (2, '102', 18, '周杰倫', 173,'臺灣'); INSERT INTO sue.user (id, code, age, name, height) VALUES (3, '103', 23, '蘇三', 174,'成都');

        周星馳和周杰倫是我偶像,在這里自戀了一次,把他們和我放到一起了。哈哈哈。

        1.3 查看數(shù)據(jù)庫版本

        為了防止以后出現(xiàn)不必要的誤會,在這里有必要查一下當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的版本。不說版本就直接給結(jié)論,是耍流氓,哈哈哈。

        select version();

        查出當(dāng)前的mysql版本號為:8.0.21

        1.4 查看執(zhí)行計劃

        在mysql中,如果你想查看某條sql語句是否使用了索引,或者已建好的索引是否失效,可以通過explain關(guān)鍵字,查看該sql語句的執(zhí)行計劃,來判斷索引使用情況。

        例如:

        explain select * from user where id=1;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中可以看出,由于id字段是主鍵,該sql語句用到了主鍵索引。

        當(dāng)然,如果你想更深入的了解explain關(guān)鍵字的用法,可以看看我的另一篇文章《explain | 索引優(yōu)化的這把絕世好劍,你真的會用嗎?》,里面更為詳細(xì)的介紹。

        2. 不滿足最左匹配原則

        之前我已經(jīng)給code、age和name這3個字段建好聯(lián)合索引:idx_code_age_name。

        該索引字段的順序是:

        code age name

        如果在使用聯(lián)合索引時,沒注意最左前綴原則,很有可能導(dǎo)致索引失效喔,不信我們一起往下看。

        2.1 哪些情況索引有效?

        先看看哪些情況下,能走索引。

        explain select * from user where code='101'; explain select * from user where code='101' and age=21  explain select * from user where code='101' and age=21 and name='周星馳';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        上面三種情況,sql都能正常走索引。

        其實還有一種比較特殊的場景:

        explain select * from user where code = '101'  and name='周星馳';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        查詢條件原本的順序是:code、age、name,但這里只有code和name中間斷層了,掉了age字段,這種情況也能走code字段上的索引。

        看到這里,不知道聰明的你,有沒有發(fā)現(xiàn)這樣一個規(guī)律:這4條sql中都有code字段,它是索引字段中的第一個字段,也就是最左邊的字段。只要有這個字段在,該sql已經(jīng)就能走索引。

        這就是我們所說的最左匹配原則。

        2.2 哪些情況索引失效?

        前面我已經(jīng)介紹過,建立了聯(lián)合索引后,在查詢條件中有哪些情況索引是有效的。

        接下來,我們重點看看哪些情況下索引會失效。

        explain select * from user where age=21; explain select * from user where name='周星馳'; explain select * from user where age=21 and name='周星馳';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中看出這3種情況下索引確實失效了。

        說明以上3種情況不滿足最左匹配原則,說白了是因為查詢條件中,沒有包含給定字段最左邊的索引字段,即字段code。

        3. 使用了select *

        在《阿里巴巴開發(fā)手冊》中明確說過,查詢sql中禁止使用select * 。

        那么,你知道為什么嗎?

        廢話不多說,按照國際慣例先上一條sql:

        explain  select * from user where name='蘇三';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        在該sql中用了select *,從執(zhí)行結(jié)果看,走了全表掃描,沒有用到任何索引,查詢效率是非常低的。

        如果查詢的時候,只查我們真正需要的列,而不查所有列,結(jié)果會怎么樣?

        非??焖俚膶⑸厦娴膕ql改成只查了code和name列,太easy了:

        explain  select code,name from user  where name='蘇三';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中執(zhí)行結(jié)果不難看出,該sql語句這次走了全索引掃描,比全表掃描效率更高。

        其實這里用到了:覆蓋索引。

        如果select語句中的查詢列,都是索引列,那么這些列被稱為覆蓋索引。這種情況下,查詢的相關(guān)字段都能走索引,索引查詢效率相對來說更高一些。

        而使用select *查詢所有列的數(shù)據(jù),大概率會查詢非索引列的數(shù)據(jù),非索引列不會走索引,查詢效率非常低。

        4. 索引列上有計算

        介紹本章節(jié)內(nèi)容前,先跟大家一起回顧一下,根據(jù)id查詢數(shù)據(jù)的sql語句:

        explain select * from user where id=1;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中可以看出,由于id字段是主鍵,該sql語句用到了主鍵索引。

        但如果id列上面有計算,比如:

        explain select * from user where id+1=2;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從上圖中的執(zhí)行結(jié)果,能夠非常清楚的看出,該id字段的主鍵索引,在有計算的情況下失效了。

        5. 索引列用了函數(shù)

        有時候我們在某條sql語句的查詢條件中,需要使用函數(shù),比如:截取某個字段的長度。

        假如現(xiàn)在有個需求:想查出所有身高是17開頭的人,如果sql語句寫成這樣:

        explain select * from user  where height=17;

        該sql語句確實用到了普通索引:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        但該sql語句肯定是有問題的,因為它只能查出身高正好等于17的,但對于174這種情況,它沒辦法查出來。

        為了滿足上面的要求,我們需要把sql語句稍稍改造了一下:

        explain select * from user  where SUBSTR(height,1,2)=17;

        這時需要用到SUBSTR函數(shù),用它截取了height字段的前面兩位字符,從第一個字符開始。

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        你有沒有發(fā)現(xiàn),在使用該函數(shù)之后,該sql語句竟然走了全表掃描,索引失效了。

        6. 字段類型不同

        在sql語句中因為字段類型不同,而導(dǎo)致索引失效的問題,很容易遇到,可能是我們?nèi)粘9ぷ髦凶钊菀缀雎缘膯栴}。

        到底怎么回事呢?

        請大家注意觀察一下t_user表中的code字段,它是varchar字符類型的。

        在sql語句中查詢數(shù)據(jù)時,查詢條件我們可以寫成這樣:

        explain  select * from user where code="101";

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從上圖中看到,該code字段走了索引。

        溫馨提醒一下,查詢字符字段時,用雙引號“和單引號'都可以。

        但如果你在寫sql時,不小心把引號弄掉了,把sql語句變成了:

        explain  select * from user where code=101;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        你會驚奇的發(fā)現(xiàn),該sql語句竟然變成了全表掃描。因為少寫了引號,這種小小的失誤,竟然讓code字段上的索引失效了。

        這時你心里可能有一萬個為什么,其中有一個肯定是:為什么索引會失效呢?

        答:因為code字段的類型是varchar,而傳參的類型是int,兩種類型不同。

        此外,還有一個有趣的現(xiàn)象,如果int類型的height字段,在查詢時加了引號條件,卻還可以走索引:

        explain select * from user  where height='175';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中看出該sql語句確實走了索引。int類型的參數(shù),不管在查詢時加沒加引號,都能走索引。

        這是變魔術(shù)嗎?這不科學(xué)呀。

        答:mysql發(fā)現(xiàn)如果是int類型字段作為查詢條件時,它會自動將該字段的傳參進(jìn)行隱式轉(zhuǎn)換,把字符串轉(zhuǎn)換成int類型。

        mysql會把上面列子中的字符串175,轉(zhuǎn)換成數(shù)字175,所以仍然能走索引。

        接下來,看一個更有趣的sql語句:

        select 1 + '1';

        它的執(zhí)行結(jié)果是2,還是11呢?

        好吧,不賣關(guān)子了,直接公布答案執(zhí)行結(jié)果是2。

        mysql自動把字符串1,轉(zhuǎn)換成了int類型的1,然后變成了:1+1=2。

        但如果你確實想拼接字符串該怎么辦?

        答:可以使用concat關(guān)鍵字。

        具體拼接sql如下:

        select concat(1,'1');

        接下來,關(guān)鍵問題來了:為什么字符串類型的字段,傳入了int類型的參數(shù)時索引會失效呢?

        答:根據(jù)mysql官網(wǎng)上解釋,字符串'1'、' 1 '、'1a'都能轉(zhuǎn)換成int類型的1,也就是說可能會出現(xiàn)多個字符串,對應(yīng)一個int類型參數(shù)的情況。那么,mysql怎么知道該把int類型的1轉(zhuǎn)換成哪種字符串,用哪個索引快速查值?

        感興趣的小伙伴可以再看看官方文檔:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/type-conversion.html

        7. like左邊包含%

        模糊查詢,在我們?nèi)粘5墓ぷ髦?,使用頻率還是比較高的。

        比如現(xiàn)在有個需求:想查詢姓李的同學(xué)有哪些?

        使用like語句可以很快的實現(xiàn):

        select * from user where name like '李%';

        但如果like用的不好,就可能會出現(xiàn)性能問題,因為有時候它的索引會失效。

        不信,我們一起往下看。

        目前l(fā)ike查詢主要有三種情況:

        like '%a' like 'a%' like '%a%'

        假如現(xiàn)在有個需求:想查出所有code是10開頭的用戶。

        這個需求太簡單了吧,sql語句如下:

        explain select * from user where code like '10%';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        圖中看出這種%在10右邊時走了索引。

        而如果把需求改了:想出現(xiàn)出所有code是1結(jié)尾的用戶。

        查詢sql語句改為:

        explain select * from user where code like '%1';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中看出這種%在1左邊時,code字段上索引失效了,該sql變成了全表掃描。

        此外,如果出現(xiàn)以下sql:

        explain select * from user where code like '%1%';

        該sql語句的索引也會失效。

        下面用一句話總結(jié)一下規(guī)律:當(dāng)like語句中的%,出現(xiàn)在查詢條件的右邊時,索引會失效。

        那么,為什么會出現(xiàn)這種現(xiàn)象呢?

        答:其實很好理解,索引就像字典中的目錄。一般目錄是按字母或者拼音從小到大,從左到右排序,是有順序的。

        我們在查目錄時,通常會先從左邊第一個字母進(jìn)行匹對,如果相同,再匹對左邊第二個字母,如果再相同匹對其他的字母,以此類推。

        通過這種方式我們能快速鎖定一個具體的目錄,或者縮小目錄的范圍。

        但如果你硬要跟目錄的設(shè)計反著來,先從字典目錄右邊匹配第一個字母,這畫面你可以自行腦補(bǔ)一下,你眼中可能只剩下絕望了,哈哈。

        8. 列對比

        上面的內(nèi)容都是常規(guī)需求,接下來,來點不一樣的。

        假如我們現(xiàn)在有這樣一個需求:過濾出表中某兩列值相同的記錄。比如user表中id字段和height字段,查詢出這兩個字段中值相同的記錄。

        這個需求很簡單,sql可以這樣寫:

        explain select * from user  where id=height

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        意不意外,驚不驚喜?索引失效了。

        為什么會出現(xiàn)這種結(jié)果?

        id字段本身是有主鍵索引的,同時height字段也建了普通索引的,并且兩個字段都是int類型,類型是一樣的。

        但如果把兩個單獨建了索引的列,用來做列對比時索引會失效。

        感興趣的朋友可以找我私聊。

        9. 使用or關(guān)鍵字

        我們平時在寫查詢sql時,使用or關(guān)鍵字的場景非常多,但如果你稍不注意,就可能讓已有的索引失效。

        不信一起往下面看。

        某天你遇到這樣一個需求:想查一下id=1或者h(yuǎn)eight=175的用戶。

        你三下五除二就把sql寫好了:

        explain select * from user  where id=1 or height='175';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        沒錯,這次確實走了索引,恭喜被你蒙對了,因為剛好id和height字段都建了索引。

        但接下來的一個夜黑風(fēng)高的晚上,需求改了:除了前面的查詢條件之后,還想加一個address='成都'。

        這還不簡單,sql走起:

        explain select * from user  where id=1 or height='175' or address='成都';

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        結(jié)果悲劇了,之前的索引都失效了。

        你可能一臉懵逼,為什么?我做了什么?

        答:因為你最后加的address字段沒有加索引,從而導(dǎo)致其他字段的索引都失效了。

        注意:如果使用了or關(guān)鍵字,那么它前面和后面的字段都要加索引,不然所有的索引都會失效,這是一個大坑。

        10. not in和not exists

        在我們?nèi)粘9ぷ髦杏玫靡脖容^多的,還有范圍查詢,常見的有:

        in exists not in not exists between and

        今天重點聊聊前面四種。

        10.1 in關(guān)鍵字

        假如我們想查出height在某些范圍之內(nèi)的用戶,這時sql語句可以這樣寫:

        explain select * from user where height in (173,174,175,176);

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中可以看出,sql語句中用in關(guān)鍵字是走了索引的。

        10.2 exists關(guān)鍵字

        有時候使用in關(guān)鍵字時性能不好,這時就能用exists關(guān)鍵字優(yōu)化sql了,該關(guān)鍵字能達(dá)到in關(guān)鍵字相同的效果:

        explain select * from user  t1 where  exists (select 1 from user t2 where t2.height=173 and t1.id=t2.id)

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中可以看出,用exists關(guān)鍵字同樣走了索引。

        10.3 not in關(guān)鍵字

        上面演示的兩個例子是正向的范圍,即在某些范圍之內(nèi)。

        那么反向的范圍,即不在某些范圍之內(nèi),能走索引不?

        話不多說,先看看使用not in的情況:

        explain select * from user where height not in (173,174,175,176);

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        你沒看錯,索引失效了。

        看如果現(xiàn)在需求改了:想查一下id不等于1、2、3的用戶有哪些,這時sql語句可以改成這樣:

        explain select * from user where id  not in (173,174,175,176);

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        你可能會驚奇的發(fā)現(xiàn),主鍵字段中使用not in關(guān)鍵字查詢數(shù)據(jù)范圍,任然可以走索引。而普通索引字段使用了not in關(guān)鍵字查詢數(shù)據(jù)范圍,索引會失效。

        10.4 not exists關(guān)鍵字

        除此之外,如果sql語句中使用not exists時,索引也會失效。具體sql語句如下:

        explain select * from user  t1 where  not exists (select 1 from user t2 where t2.height=173 and t1.id=t2.id)

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中看出sql語句中使用not exists關(guān)鍵后,t1表走了全表掃描,并沒有走索引。

        11. order by的坑

        在sql語句中,對查詢結(jié)果進(jìn)行排序是非常常見的需求,一般情況下我們用關(guān)鍵字:order by就能搞定。

        但我始終覺得order by挺難用的,它跟where或者limit關(guān)鍵字有很多千絲萬縷的聯(lián)系,一不小心就會出問題。

        Let go

        11.1 哪些情況走索引?

        首先當(dāng)然要溫柔一點,一起看看order by的哪些情況可以走索引。

        我之前說過,在code、age和name這3個字段上,已經(jīng)建了聯(lián)合索引:idx_code_age_name。

        11.1.1 滿足最左匹配原則

        order by后面的條件,也要遵循聯(lián)合索引的最左匹配原則。具體有以下sql:

        explain select * from user order by code limit 100; explain select * from user order by code,age limit 100; explain select * from user order by code,age,name limit 100;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中看出這3條sql都能夠正常走索引。

        除了遵循最左匹配原則之外,有個非常關(guān)鍵的地方是,后面還是加了limit關(guān)鍵字,如果不加它索引會失效。

        11.1.2 配合where一起使用

        order by還能配合where一起遵循最左匹配原則。

        explain select * from user where code='101' order by age;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        code是聯(lián)合索引的第一個字段,在where中使用了,而age是聯(lián)合索引的第二個字段,在order by中接著使用。

        假如中間斷層了,sql語句變成這樣,執(zhí)行結(jié)果會是什么呢?

        explain select * from user where code='101' order by name;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        雖說name是聯(lián)合索引的第三個字段,但根據(jù)最左匹配原則,該sql語句依然能走索引,因為最左邊的第一個字段code,在where中使用了。只不過order by的時候,排序效率比較低,需要走一次filesort排序罷了。

        11.1.3 相同的排序

        order by后面如果包含了聯(lián)合索引的多個排序字段,只要它們的排序規(guī)律是相同的(要么同時升序,要么同時降序),也可以走索引。

        具體sql如下:

        explain select * from user order by code desc,age desc limit 100;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        該示例中order by后面的code和age字段都用了降序,所以依然走了索引。

        11.1.4 兩者都有

        如果某個聯(lián)合索引字段,在where和order by中都有,結(jié)果會怎么樣?

        explain select * from user where code='101' order by code, name;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        code字段在where和order by中都有,對于這種情況,從圖中的結(jié)果看出,還是能走了索引的。

        11.2 哪些情況不走索引?

        前面介紹的都是正面的用法,是為了讓大家更容易接受下面反面的用法。

        好了,接下來,重點聊聊order by的哪些情況下不走索引?

        11.2.1 沒加where或limit

        如果order by語句中沒有加where或limit關(guān)鍵字,該sql語句將不會走索引。

        explain select * from user order by code, name;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中看出索引真的失效了。

        11.2.2 對不同的索引做order by

        前面介紹的基本都是聯(lián)合索引,這一個索引的情況。但如果對多個索引進(jìn)行order by,結(jié)果會怎么樣呢?

        explain select * from user order by code, height limit 100;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中看出索引也失效了。

        11.2.3 不滿足最左匹配原則

        前面已經(jīng)介紹過,order by如果滿足最左匹配原則,還是會走索引。下面看看,不滿足最左匹配原則的情況:

        explain select * from user order by name limit 100;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        name字段是聯(lián)合索引的第三個字段,從圖中看出如果order by不滿足最左匹配原則,確實不會走索引。

        11.2.4 不同的排序

        前面已經(jīng)介紹過,如果order by后面有一個聯(lián)合索引的多個字段,它們具有相同排序規(guī)則,那么會走索引。

        但如果它們有不同的排序規(guī)則呢?

        explain select * from user order by code asc,age desc limit 100;

        執(zhí)行結(jié)果:

        吐血整理:索引失效的10種場景!

        從圖中看出,盡管order by后面的code和age字段遵循了最左匹配原則,但由于一個字段是用的升序,另一個字段用的降序,最終會導(dǎo)致索引失效。

        好了今天分享的內(nèi)容就先到這里,我們下期再見。

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