MYSQL——索引下推

        索引下推(Index Skip Scan)是一种数据库查询优化技术,它允许数据库引擎在索引层面执行部分查询条件过滤,减少需要扫描的数据量,从而提高查询效率。

一、知识预热:

在讲这个技术之前你得对mysql架构有一个简单的认识:

MySQL 服务层:也就是 SERVER 层,用来解析 SQL 的语法、语义、生成查询计划、接管从 MySQL 存储引擎层上推的数据进行二次过滤等等。

MySQL 存储引擎层:按照 MySQL 服务层下发的请求,通过索引或者全表扫描等方式把数据上传到 MySQL 服务层。

MySQL 索引扫描:根据指定索引过滤条件,遍历索引找到索引键对应的主键值后回表过滤剩余过滤条件。

MySQL 索引过滤:通过索引扫描并且基于索引进行二次条件过滤后再回表。

回表:回表是数据库查询中的一个重要概念,它发生在使用非聚集索引进行查询时,尤其是当查询需要获取非索引列的数据时。具体来说,回表操作包括以下几个步骤:首先,数据库在非聚集索引中查找符合查询条件的索引键值;然后,找到索引键值后,数据库获取指向实际数据行的指针;最后,通过指针返回到表中,查找实际的数据行,获取所需的非索引列数据。回表操作会增加查询的I/O开销,因为它需要额外的磁盘访问来获取原表中的数据,这可能导致查询性能下降。

二级索引:也称为非聚簇索引,是指除了数据库表的主键索引之外的其他索引,它们不决定数据行的物理存储顺序,而是通过索引键值找到数据行的逻辑指针(如行ID),然后再通过这个指针去聚簇索引或数据行中检索实际数据。

覆盖索引:是数据库优化中的一个概念,特别是在关系型数据库管理系统(RDBMS)中。覆盖索引是指一个或多个索引,它们包含了执行查询所需的所有列,这样查询就可以仅通过索引本身来完成,而不需要访问表中的实际数据行。

二、知识讲解:

      正常不会发生索引下推的情况的流程(二级索引等值查询或者覆盖索引避免回表)

      情况1:        

 select  *  from  table  where  name = 'zhang'  and  age  =  10;

      流程:二级索引根据最左匹配找到name=zhang的第一个记录,之后根据age对比该记录是否满足条件。满足则回表返回完整记录到server层,如果有别的不是二级索引上的条件(例如level=’A‘)再由server层进行过滤。不满足则找到第二个name=zhang的记录(直接通过链表去找),直到查找到符合条件的记录继续回表返回server层,直到找完。

      情况2:

  create index inx_naaal on  table(name,age,level);         
  select  *   from  table  where  name = '%zhang' and age = 10; 

      流程: 因为%在左面,所以用不到索引,但是是覆盖索引则可以避免回表,type=index。相当于在二级索引树上做全表扫描,一条一条的返回给server层。

      没有索引下推(mysql5.6之前版本)的流程 情况:        

select * from table where name like 'zh%' and age=10; 

        流程:上面是个很经典会发生索引下推的情况,但是在5.6之前的版本没有索引下推。流程就是二级索引最左匹配原则找到符合zh开头的第一个记录回表返回完整记录给server层,再由server层通过age=10条件过滤这条记录。之后返回第二个,以此类推。

        索引下推的流程 情况:        

select * from table where name like 'zh%' and age=10; 

        流程:同样的语句,有索引下推会是什么样的流程。流程就是二级索引最左匹配符合zh开头的记录通过id去主键索引回表,但是在回表的过程中发生索引下推判断本条记录的age是否等于10,等于去回表,不等于就不用回表,继续找二级索引zh开头的第二条记录,继续操作,直到找到一个符合age=10的记录,回表返回server层,如果有别的条件由server层过滤。

注意:以上三种情况二级索引都是(name,age)的联合索引。

三、实例:

        

create index inx_naaas on xiatui(name,age,sex);
explain
select * from xiatui where name like '%0' and age = '9802';

覆盖索引避免回表。只要是不产生回表那就不可能发生索引下推,因为索引下推是在存储引擎层,在二级索引回表的过程中发生的。 

 
explain
select * from xiatui where name like '0%' and age = '9802';

 extra=using index condition 发生了索引下推。

上面是一个经典的会产生索引下推的情况。若是where后有其他条件会影响索引下推吗,答案是不影响,无非是会在server层多一步过滤。

explain
select * from xiatui where name like '0%' and age = '9802' and sex =0;

可以看到extra=using where说明在server层发生了根据非索引列条件的过滤,using index condition说明发生了索引下推。 

四、总结:

理解上面的知识后就可以回答以下问题。

二级索引取出的数据是依次回表还是一次回表?答:依次回表。

索引下推是为了什么发明的?答:减少回表,而不是避免回表(避免回表用覆盖索引)

### MySQL 索引下推的工作原理 索引下推(Index Condition Pushdown, ICP)是一种从 MySQL 5.6 版本开始引入的性能优化技术,其主要作用是减少存储引擎层与服务器层之间的交互次数,从而降低查询过程中回表操作的数量[^3]。 #### 原理概述 在传统的查询执行流程中,MySQL 的存储引擎会先根据索引定位到可能符合条件的记录范围,然后将这些记录返回给服务器层进行进一步过滤。然而,这种方式可能会导致大量不必要的数据被传输至服务器层处理。而通过启用 ICP 功能,部分原本由服务器层完成的条件筛选工作可以转移到存储引擎层面实现。这意味着,在读取索引条目的同时即可应用某些查询条件来排除不匹配的行,进而显著减少需要访问的实际数据量[^4]。 例如,在一个复合查询条件下,如果存在多个列上的限制表达式,则可以通过仅扫描那些初步满足索引定义范围内约束的部分来进行更早阶段的选择性裁剪[^2]。 ```sql SELECT * FROM customers WHERE age >= 18 AND address LIKE '%Francisco%'; ``` 在这个例子当中,假设 `age` 字段已经建立了相应的索引结构;那么借助于索引下推机制的作用之下,不仅能够依据该字段迅速缩小目标集合规模,而且还能同步考虑其他非键属性如地址字符串模式匹配这样的复杂逻辑运算规则,以此达到双重削减候选集的效果。 ### 实现方式 具体来说,MySQL 是如何做到这一点呢?实际上就是把原来属于 SQL 层面负责解析并判断是否符合最终结果集标准的一部分计算任务下沉到了更低层次即 InnoDB 存储引擎内部去执行: - 当某个特定类型的次级索引被用于辅助检索过程时; - 如果发现除了主键之外还有额外附加的信息可用于加速决策制定的话, 此时就会激活所谓的“index condition push down”行为模式——允许直接利用这些附加信息来做预筛选动作而不是简单地依赖原始物理页加载后再做二次验证。 这种做法的好处显而易见:一方面它可以有效避免过多无关紧要的数据进入内存缓冲池占用宝贵资源;另一方面也能加快整个请求响应速度因为减少了磁盘I/O次数以及CPU周期消耗等问题的发生几率。 ### 应用场景分析 考虑到上述特点之后我们可以总结出几个比较典型的适合采用索引下推策略的应用场合如下所示: 1. **多列联合索引** - 对于涉及两个或者更多不同维度限定语句组成的复杂查询而言尤为适用; ```sql SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 100 AND product_id > 50 ORDER BY order_date DESC LIMIT 10; ``` 此处假定 `(customer_id, product_id)` 组成了一个多维组合型二级索引对象的情况下,就可以充分利用ICP特性使得只针对那些既符合客户编号又大于指定商品ID阈值的有效项目展开深入探讨研究活动去了. 2. **全文搜索引擎集成环境下的模糊查找支持** 类似之前提到过的邮政编码样式的地理区域名称搜索实例同样非常契合此类需求特征描述要求: ```sql SELECT COUNT(*) AS num_users FROM users USE INDEX (idx_age) WHERE age BETWEEN 20 AND 30 AND city REGEXP '^New.*York$'; ``` 这里强调的是即使面对较为棘手复杂的正则表达式匹配任务也同样有机会享受到来自底层硬件设施所提供的强大助力效果哦! ---
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