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Index Merge特性

在MySQL 5.5之前版本中,查询或子查询被限制在一个表只能使用一个索引(回表查询除外)。

假设表TB1001上C1和C2列分别有单列索引,如对下面查询:

SELECT*FROM TB1001 WHERE C1="XXX"OR C2="XXX";

单独使用任一索引都无法获取到所有满足条件的数据,因此查询只能使用全表扫描。

在MySQL 5.5版本中引入Index Merge特性,允许:
查询对一个表上多个索引进行范围扫描并将多个扫描结果进行合并(UNION/INTERSECT)。

Index Merge三种合并算法:

1Index Merge Intersect:对多个结果集求交集

2Index Merge Union:对多个结果集求UNION集合(无需对结果集排序)

3Index Merge Sort-Union:对多个结果集先排序再求UNION集合

 

 

Index Merge Intersect算法

当查询过滤条件(WHERE部分)上使用AND关联多个不同KEY的过滤条件时,如:

# 表TB1001有主键索引PRIMARY KEY(ID)

# 表TB1001有辅助索引IDX_C1(C1) 和辅助索引IDC_C2(C2)

SELECT*FROM TB1001 WHERE C1="XXX"AND C2="XXX";

不使用Index Merge Intersect算法时执行计划伪代码为:

SELECT*FROM TB1001

WHERE ID IN (

SELECT ID FROM TB1001 WHERE C1="XXX")

AND C2="XXX";

使用Index Merge Intersect算法时执行计划伪代码为:

SELECT T2.*FROM (

SELECT ID FROM TB1001 WHERE C1="XXX"

INTERSECT

SELECT ID FROM TB1001 WHERE C2="XXX"

) AS T1

INNERJOIN TB1001 AS T2

ON T1.ID=T2.ID;

 

操作成本假设1:

假设:

满足C1="XXX"的记录有10000行:索引IDX_C1上每个数据页存放500行索引记录,满足条件数据:

A、"顺序存放"在索引IDX_C1上"连续"的20个索引页中。

B、"分散存放"在主键上"随机"的2000个数据页中。

满足C2="XXX"的记录有20000行,索引IDX_C2上每个数据页存放500行索引记录,满足条件数据:

A、"顺序存放"在索引IDX_C2上"连续"的40个索引页中。

B、"分散存放"在主键上"随机"的4000个数据页中。

同时满足C1="XXX"AND C2="XXX"的记录有200行,满足条件数据:

A、"分散存放"在主键上"随机"的40个数据页中

那么:

1、不使用Index Merge Intersect算法需要"顺序读取"20个IDX_C1索引页+"随机读取"2000个主键索引数据页

2、使用Index Merge Intersect算法需要"顺序读取"20个IDX_C1索引页+"顺序读取"40个IDX_C2索引页+"随机读取"40个主键索引数据页

针对上面情况,使用Index Merge Intersect算法能有效降低对主键的回表查找次数和随机读取次数(从2000次下降至40次)。


操作成本假设2:

假设:

满足C1="XXX"的记录有20行:索引IDX_C1上每个数据页存放500行索引记录,满足条件数据:

A、"顺序存放"在索引IDX_C1上"连续"的1个索引页中。

B、"分散存放"在主键上"随机"的20个数据页中。

满足C2="XXX"的记录有200000行,索引IDX_C2上每个数据页存放500行索引记录,满足条件数据:

A、"顺序存放"在索引IDX_C2上"连续"的400个索引页中。

B、"分散存放"在主键上"随机"的40000个数据页中。

同时满足C1="XXX"AND C2="XXX"的记录有19行,满足条件数据:

A、"分散存放"在主键上"随机"的19个数据页中

那么:

1、不使用Index Merge Intersect算法需要"顺序读取"1个IDX_C1索引页+"随机读取"20个主键索引数据页

2、使用Index Merge Intersect算法需要"顺序读取"1个IDX_C1索引页+"顺序读取"400个IDX_C2索引页+"随机读取"19个主键索引数据页

针对上面情况,使用Index Merge Intersect算法需要额外读取400个IDX_C2索引页才能降低1次主键的回表查询和随机读取,显然性能更差。


Index Merge Intersect算法和Index condition Pushdown特性

在MySQL官方文档中,Index Merge Intersect算法可以应用在分别使用主键和二级索引的查询中,如:

SELECT*

FROM innodb_table

WHERE primary_key <10

AND key_col1 =20;

 

在未引入ICP特性的早期MySQL版本中,主键上过滤条件(primary_key < 10)不会"下推"到查询满足key_col1 = 20条件的过程中,因此可以使用Index Merge Intersect算法来减少回表查找次数。

在引入ICP特性的MySQL版本中,由于辅助索引的索引记录中都包含主键列数据,因此主键上过滤条件(primary_key < 10)可以"下推"到查询满足key_col1 = 20条件的过程中,无需再使用Index Merge Intersect算法。

## 在MySQL 5.7版本中测试

SELECT*

FROM TB001

WHERE C1=10

AND ID<100;

## 执行计划为:

***************************1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: TB001

partitions: NULL

type: ref

possible_keys: PRIMARY,IDX_C1

key: IDX_C1

key_len: 5

ref: const

rows: 1

filtered: 33.33

Extra: Using where; Using index

## 执行计划Extra部分没有INDEX MERGE相关信息

 

Index Merge Intersect性能问题优化

 

在部分场景中,使用Index Merge Intersec算法会带来严重的性能问题,DBA可以通过MySQL参数optimizer_switch来关闭该特性。

对于通过Index Merge Intersec算法受益的查询,可以考虑使用组合索引或覆盖索引来替换单列索引。

如对上面查询,可以将索引IDX_C1(C1)调整为IDX_C1_C2(C1,C2),其查询性能更佳。

 

 

Index Merge Union算法
当查询过滤条件(WHERE部分)上使用OR关联多个不同KEY的过滤条件时,如:

# 表TB1001有主键索引PRIMARY KEY(ID)

# 表TB1001有辅助索引IDX_C1(C1) 和辅助索引IDC_C2(C2)

SELECT*FROM TB1001 WHERE C1="XXX"OR C2="XXX";

其操作步骤为:

1、使用IDX_C1索引获取到满足条件的[C1,ID]记录,记录默认按照ID排序

2、使用IDX_C1索引获取到满足条件的[C1,ID]记录,记录默认按照ID排序

3、将已经按照ID排序的步骤1和步骤2的数据进行合并去重ID。

4、按照ID回表查找并返回

伪代码为:

SELECT T2.*FROM (

SELECT ID FROM TB1001 WHERE C1="XXX"

UNION

SELECT ID FROM TB1001 WHERE C2="XXX"

) AS T1

INNERJOIN TB1001 AS T2

ON T1.ID=T2.ID

在创建索引IDX_C1(ID)时,其等价为IDX_C1(C1,ID),相同C1值的记录按ID值排序,因此UNION操作的两个中见结果集在ID上时有序的。

 

Index Merge Sort-Union算法

当查询过滤条件(WHERE部分)上使用OR关联多个不同KEY的过滤条件时,如:

# 表TB1001有主键索引PRIMARY KEY(ID)

# 表TB1001有辅助索引IDX_C1(C1) 和辅助索引IDC_C2(C2)

SELECT*FROM TB1001 WHERE C1>"XXX"OR C2<"XXX";

其操作步骤为:

1、使用IDX_C1索引获取到满足条件的[C1,ID]记录,再按照ID进行排序

2、使用IDX_C1索引获取到满足条件的[C1,ID]记录,再按照ID进行排序

3、将步骤1和步骤2的已按ID排序后数据进行合并去重ID。

4、按照ID回表查找并返回

伪代码为:

SELECT T2.*FROM (

SELECT ID FROM TB1001 WHERE C1>"XXX"

ORDERBY ID

UNION

SELECT ID FROM TB1001 WHERE C2>"XXX"

ORDERBY ID

) AS T1

INNERJOIN TB1001 AS T2

ON T1.ID=T2.ID

在创建索引IDX_C1(ID)时,其等价为IDX_C1(C1,ID),对C1列进行范围查询返回数据的数据按照C1+ID排序,在ID列上是无序的,因此UNION操作前需先对两个中间结果集排序。


Index Merge Union相关优化
在禁用Index Merge特性时,可以通过SQL将OR操作改写为UNION ALL操作,使查询同时使用多个索引。

如上面使用Index Merge Union算法的查询,可以改写为:

#改写前:

SELECT*FROM TB1001 WHERE C1="XXX"OR C2="XXX";

# 改写后

SELECT T2.*FROM (

SELECT ID FROM TB1001 WHERE C1="XXX"

UNIONALL

SELECT ID FROM TB1001 WHERE C2="XXX"AND (C1<>"XXX"OR C1 ISNULL)

) AS T1

INNERJOIN TB1001 AS T2

ON T1.ID=T2.ID

PS: 将IDX_C2(C2)改写为IDX_C2_C2(C1,C2)能在UNION操作前避免回表查询。

以上是 MySQLExecutePlan 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/531998.html

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