MySQL查询性能优化之索引覆盖、索引下推、索引潜水、索引合并

news2024/12/23 18:19:17

索引覆盖

什么是索引覆盖

select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。

如何实现索引覆盖？

最常见的方法就是：将被查询的字段，建立到联合索引（如果只有一个字段，普通索引也可以）里去。

例如建立如下表：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `surname` varchar(2) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓',
  `name` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名',
  `full_name` varchar(12) GENERATED ALWAYS AS (concat(`surname`,`name`)) STORED COMMENT '全名',
  `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  `sex` varchar(2) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_age_sex` (`age`,`sex`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1144780 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

在这里插入图片描述
当查询所有字段时，需要使用了索引，但是还需要回表获取所有的行数据。

当查询只有age、sex时，explain 的Extra为Using index表示使用了索引覆盖。

索引下推

什么是所有下推？

索引下推(Index Condition Pushdown，简称ICP)，是MySQL5.6版本的新特性，它能减少回表查询次数，提高查询效率。

索引下推有哪些作用？

主要作用有两个：

减少回表查询的次数
减少存储引擎和MySQL Server层的数据传输量

索引下推配置

查看索引下推的配置：

show variables like '%optimizer_switch%';

如果输出结果中，显示 index_condition_pushdown=on，表示开启了索引下推。
在这里插入图片描述

开启索引下推

开启索引下推：

set optimizer_switch="index_condition_pushdown=on";

关闭索引下推

关闭索引下推：

set optimizer_switch="index_condition_pushdown=off";

索引下推原理

创建实战数据表：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `surname` varchar(2) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓',
  `name` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名',
  `full_name` varchar(12) GENERATED ALWAYS AS (concat(`surname`,`name`)) STORED COMMENT '全名',
  `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  `sex` varchar(2) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_age_sex` (`age`,`sex`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=36 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

在age、sex列上建立联合索引。

在没有使用索引下推的情况，查询过程是这样的：

存储引擎根据where条件中age索引字段，找到符合条件行主键ID
然后二次回表查询，根据主键ID去主键索引上找到整行记录
把数据返回给MySQL Server层，再根据where中sex条件，筛选出符合要求的一行记录
返回给客户端

在使用索引下推的情况，查询过程是这样的：

存储引擎根据where条件中age索引字段，找到符合条件的行记录，再用sex条件筛选出符合条件主键ID
然后二次回表查询，根据主键ID去主键索引上找到该整行记录
把数据返回给MySQL Server层
返回给客户端

执行计划中的Extra列显示了Using index condition，表示用到了索引下推的优化逻辑。

索引下推应用范围

适用于InnoDB 引擎和 MyISAM 引擎的查询
适用于执行计划是range, ref, eq_ref, ref_or_null的范围查询
对于InnoDB表，仅用于非聚簇索引。索引下推的目标是减少全行读取次数，从而减少 I/O 操作。对于 InnoDB聚集索引，完整的记录已经读入InnoDB 缓冲区。在这种情况下使用索引下推不会减少 I/O。
子查询不能使用索引下推
存储过程不能使用索引下推

索引潜水

什么是索引潜水？

先看下实际操作。
创建表：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `surname` varchar(2) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓',
  `name` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名',
  `full_name` varchar(12) GENERATED ALWAYS AS (concat(`surname`,`name`)) STORED COMMENT '全名',
  `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  `sex` varchar(2) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_age_sex` (`age`,`sex`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=151 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

往里面写入128行数据：

select count(id) from user;

在这里插入图片描述
执行in操作：

同样是in的查询，参数数量不一样时，rows和type都不一样。

in参数数量决定了走索引潜水还是索引统计的方式。

索引潜水有哪些作用？

都用索引潜水（Index dive）的方式预估扫描行数，不好吗？

其实这是基于成本的考虑，索引潜水估算成本较高，适合小数据量。索引统计估算成本较低，适合大数据量。

一般情况下，我们的where语句的in条件的参数不会太多，适合使用索引潜水预估扫描行数。

建议还在使用MySQL5.7.3之前版本的同学们，手动修改一下索引潜水的配置参数，改成合适的数值。

索引潜水配置

查询配置：

show variables like '%eq_range_index_dive_limit%';

在这里插入图片描述
eq_range_index_dive_limit 配置的作用就是：
当where语句in条件中参数个数小于这个值的时候，MySQL就采用索引潜水（Index dive）的方式预估扫描行数，非常准确。

当where语句in条件中参数个数大于等于这个值的时候，MySQL就采用另一种方式索引统计（Index statistics）预估扫描行数，误差较大。

修改配置：

set eq_range_index_dive_limit=200;

索引合并

什么是索引合并？

当单表存在多个索引，一个SQL语句的where中又含有多个索引字段，在执行SQL语句时每个索引都可能返回一个结果集，MySQL会将其求交集或者并集，或者是交集和并集的组合。也就是说一次查询中可以使用多个索引。

我们创建一个表：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `surname` varchar(2) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓',
  `name` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名',
  `full_name` varchar(12) GENERATED ALWAYS AS (concat(`surname`,`name`)) STORED COMMENT '全名',
  `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  `sex` varchar(2) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_age_sex` (`age`,`sex`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=151 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

在age、sex列建立联合索引，在name建立索引。

执行查询时：
在这里插入图片描述
在使用explain 时，在type那一列会显示index_merge,key那一列是所有使用到的索引。

索引合并又包含三个算法，在explain中显示：

using intersect
index merge intersection access algorithm（索引合并交集访问算法）。
对于每一个使用到的索引进行查询，查询主键值集合，然后进行合并，求交集，也就是AND运算。
using union
index merge union access algorithm（索引合并并集访问算法）
容易看出，与上述的算法类似，不过是使用了or连接条件，求并集。
执行流程与index merge intersect 类似，依旧是查询了有序的主键集合，然后进行求并集。
using sort_union
index merge sort sort-union access algorithm （索引合并排序并集访问算法）
根据索引查询得到主键集合，对于每个主键集合进行排序，然后求并集。