前言

在进一步介绍 MySQL 优化器时，先来了解一下 MySQL 单表都有哪些扫描方式。
单表扫描方法是基表的读取基础，也是完成表连接的基础，熟悉了基表的基本扫描方式，
即可以倒推理解 MySQL 优化器层的诸多考量。

基表，即数据库中的原始表，与之对应的是视图、物化临时表或其他形式的派生表(中间生成的)
基表是直接存储实际数据的，在查询语法树中，一般叶子节点所对应的表为基表，
MySQL 语法树大致结构可以参考【MySQL·8.0·源码】MySQL 语法树结构

MySQL 支持不同的存储引擎，以 InnoDB 举例，InnoDB 存储引擎采用的是
一种 Index-organized(clustered index)的方式来组织数据。
InnoDB 数据存储的一些关键特点：

• InnoDB 内部数据分割成固定大小的数据页(16KB)
• 每个数据页中存储有序的数据行，且按照主键(即聚簇索引)顺序存储，主键本身也是一颗 B+ 树
• 非主键索引即二级索引叶子节点存储主键值，而非实际数据行，想通过二级索引定位到实际行要通过主键跳转

对物理结构感兴趣的可以去看 innodb_ruby 工程
和 innodb_diagrams

AccessMethods

对基表的读取方式，数据库中有专门的术语，称为 access method
想要读取一张表的记录，无非两种方式：

• 直接从表存储的页上进行扫描，即直接做表扫描
• 通过索引检索记录数据

直接表扫描比较简单，因为记录行已经是按某种顺序存储在数据页上的，直接扫描 data page
索引扫描，根据索引不同（clustered key、second index key），可以衍生出多种扫描方式

TABLE_SCAN

在 TABLE_SCAN 中，所有非空的数据页都会被扫描一次，无论被扫描的数据页是否包含所期望的记录，
但仅只会被扫描一次，然后可以对扫描的记录进行谓词比较，即可返回正确所期望的结果

INDEX_SCAN

不同类型索引的不同处理

• clustered index
  由于 clustered index 的特性：
  即 tuple 是按着 clustered index 的顺序插入到 data page 中的，所以 clustered index 的键值顺序和 data page 中的 tuple
  的物理顺序是一致的，所以扫描 clustered index 也意味着扫描了一次 table data page。

• second index
  普通的二级索引不一样，由于二级索引上的键值顺序是以二级索引列为准，而非 tuple 实际的物理顺序，所以
  如果 data 同一个 page 上两个 tuple 在二级索引列上不是紧挨着的顺序，则在扫描二级索引时，该 data page 可能
  会被多次扫描到。

同 TABLE_SCAN 要完整的扫描一次所有的非空 data page 不同，INDEX_SCAN 一般无需扫描整个表，可以
通过指定索引的起始键值和终止键值，仅扫描索引值范围内的记录即可。

MySQL 的 Access Method

TABLE_SCAN

MySQL 的 TABLE_SCAN 没有特别的不同，唯一特殊的是对常量表的特别处理

• SYSTEM
  当 MySQL 发现基表只有一行行记录时，MySQL 会专门将其访问类型标记为 system，并且会直接记录值
  并且物化处理，以显著简化 join 顺序选择
  
• ALL
  MySQL 将完整的 table scan 标记为 ALL，当为 ALL 时，会对所有非空的 data page 进行完整扫描一次
  

INDEX_SCAN

MySQL 基于索引，从减少扫描代价出发，细化了很多种扫描方式

等值查询

• CONST
  基表对于给定的查询条件中确定只有一行匹配名中的行，这种访问类型被标记为 const
  场景为走主键或唯一索引键精确匹配等值查询
  

• EQ_REF
  eq_ref 也是基表的一种访问方式，和 const 一样，也是使用 primary key 或者 unique key not null 进行数据检索，
  但和 const 不同的是，EQ_REF 是为在 join 查询中的内表连接的一种访问方式
  假如说 const 是 <table_name>.<key_column> = <const_value>，例如：t1.c1 = 5，t1.c1 上有主键或者不为空的唯一索引
  那么 EQ_REF 为 <inner_table_name>.<key_column> = <outer_table_name>.<column>，例如：it1.c1 = ot1.c2，it1.c1 上有主键或者不为空的唯一索引
  

• REF
  如果仍然是做等值查询，但是选择的索引非 primary key 或者 unique index，也就是说可能匹配到多行的结果，
  MySQL 会将其标记为 ref 的访问类型
  

• REF_OR_NULL
  当给定的查询条件中涉及到 NULL 值查询时，例如：

  WHERE <key_column> IS NULL;
  WHERE <key_column> <=> NULL;
  WHERE <key_column> = const OR <key_column> IS NULL;
  

  此种扫描方式和 REF 相同，唯一不同的是额外会扫描 NULL 值

范围查询

• INDEX
  如果不用考虑任何性能，那么对于走索引的一个范围查询，最简单的方式就是不管三七二十一，对索引树的叶子结点全部
  扫描一次进行然后继续对比，匹配的再进行一次回表取记录即可
  
  • Using index
    对于二级索引扫描，如果 select fields即查询列表中，仅仅需要包含在二级索引列上的字段，那么
    回表取行记录的动作即可避免，少了回表的 IO 操作
    
• RANGE
  虽然一般来说，索引 index page 比数据 data page 来的更小，但如果每次都做一次索引 page 全扫描，
  代价也很高，而且根本发挥不出索引的最大作用，索引最大的作用在于可以根据给定的索引值快速定位到其
  在索引上的位置

  • INDEX_RANGE_SCAN
    所以，如果给定的条件是一个范围，那么完全可以定位到范围的起始位置，然后扫描索引到结束位置即可
    例如：

    WHERE <key_column> >= 3 and <key_column> <=20
    

    

    这个范围可以进一步拓展到任何以下的操作符：=, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BEWTEEN, LIKE, 或者 IN()

  • INDEX_SKIP_SCAN
    我们知道，如果要使用索引扫描，那么条件必须满足索引的最左前缀原则:
    例如 key(col1, col2, col3)，那么 where 条件必须为:

     WHERE col1 <opcode> const
     WHERE col1 <comparison> const1 and col2 <comparison> const2
     WHERE col1 <comparison> const1 and col2 <comparison> const2 and col3 <comparison> const3
    

    这种形式，那假如 WHERE 条件只包含 col2 的话，还要怎么仍然借助这个索引来扫描呢
    可以先读取到 key col1 的第一个值，然后与 col2 拼成新的范围：
    <col1_first_value>, start 到 <col2_first_value>, end，
    然后跳到 col1的下一个不同的值，继续
    拼成新的范围：
    <col1_second_diff_value>, start 到 <col1_second_diff_value>, end，
    一直扫描完整个索引，此种相对于扫描整个索引而言，不断跳过了 col1 相同的值部分，如果该
    索引 col1 上的值具有比较稀疏的特性，那么相对于扫描整个索引会减少很多部分的扫描
    

  • MRR（Multi-Range Read）
    当 WHERE 给定的条件中，不止一个 RANGE，即给定了索引上的多个 start, end 范围段
    那么就需要在索引上对多个 RANGE 进行扫描，由于 Table_rows 是以聚簇索引的顺序组织的
    而 second index 二级索引上邻近的 key 值，聚餐索引上可能相差很大，那么扫描一个 second index 的 page，
    可能需要回表多个 data page，而同一个 data page 也可能会被扫描到多次
    
    为了避免 data page 的随机扫描和同一个 page 的多次扫描，我们仅仅需要在回表前，对回表的 primary key 进行排序处理即可
    

  • GROUP_INDEX_SKIP_SCAN
    假如有个查询需求，需要查某个列的 distinct 值，或者 group by 之后的值 MIN()/MAX() 值，
    最简单的方式是扫描整个数据页，然后分组排序后，取 DISTINCT/MIN/MAX 值
    但由于索引本身就有序并且完成了 group by 工作，如果可以直接借助于这个索引的有序性，
    那么扫描整个索引就可以避免二次排序的开销

    SELECT DISTINCT Key_col1 from t1;
    SELECT MAX(key_col2), key_col1 from t1 WHERE key_col1 = 1 AND key_col2 < 2 GROUP BY key_col1;
    

  进而类似于 INDEX_SKIP_SCAN，再做一次对相同的 key 值进行 skip 动作，即可以跳过了索引上相同的段，
  这样相比较与索引扫描而言，减少了很多的索引扫描，索引稀疏性越好，性能就会相对更好
  
  • INDEX_MERGE
    对于同一个索引的 RANGE 查询，无非是点值查询，范围查询，多范围查询，甚至遍历整个索引
    但如果对 WHERE 条件分析后，发现针对不同的范围，可以走不同的索引，那么就可以通过多个索引来进行检索
    但如果简单地借助于多个索引进行检索，则不同的索引可能回表到同一行记录，这样就可能造成返回重复记录
    为了避免重复记录的返回，需要对多个索引的结果进行去重处理
    去重处理的 merge 按行为又可以分为 union（并集）、intersections（交集）和 unions-of-intersections（交集后的并集）

    • Index Merge Intersection
      示例：

       SELECT * FROM tbl_name WHERE key1_col1 = 1 AND key1_col2 = 2 AND key2_col = 2;
      

      key1: 索引 1，联合索引，字段为 col1 和 col2
      key2: 索引 2

      选择索引 key1 或者 key2 分别进行 range 扫描，然后取交集
      

    • Index Merge Union
      示例：

        SELECT * FROM t1 WHERE key1 = 1 OR key2 = 2 OR key3 = 3;
      

      选择 key1，key2 和 key3 分别进行索引扫描，然后对结果取并集
      

    • Index Merge Sort-Union
      Sort-union 和 union 访问方式类似，区别在于，sort-union 需要先获取 rowid 之后，在返回行记录之前进行排序处理
      示例：

      SELECT * FROM tbl_name
        WHERE key_col1 < 10 OR key_col2 < 20;
      
      SELECT * FROM tbl_name
        WHERE (key_col1 > 10 OR key_col2 = 20) AND nonkey_col = 30;