一文搞懂MySQL索引下推
本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识，其中主要介绍了关于索引下推的相关内容，索引条件下推也叫索引下推，英文全称Index Condition Pushdown，简称ICP，用于优化数据查询，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。
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SELECT 语句执行过程
MySQL 数据库由 Server 层和 Engine 层组成：
Server层： 有SQL分析器、SQL优化器、SQL执行器，用于负责SQL语句的具体执行过程。Engine层： 负责存储具体的数据，如最常使用的InnoDB存储引擎，还有用于在内存中存储临时结果集的TempTable引擎。
通过客户端/服务器通信协议与
MySQL建立连接。查询缓存：
- 如果开启了
Query Cache且在查询缓存过程中查询到完全相同的SQL语句，则将查询结果直接返回给客户端； - 如果没有开启
Query Cache或者没有查询到完全相同的SQL语句则会由解析器进行语法语义解析，并生成解析树。
- 如果开启了
分析器生成新的解析树。
查询优化器生成执行计划。
查询执行引擎执行
SQL语句，此时查询执行引擎会根据SQL语句中表的存储引擎类型，以及对应的API接口与底层存储引擎缓存或者物理文件的交互情况，得到查询结果，由MySQL Server过滤后将查询结果缓存并返回给客户端。若开启了
Query Cache，这时也会将SQL语句和结果完整地保存到Query Cache中，以后若有相同的SQL语句执行则直接返回结果。
Tips：MySQL 8.0 已去掉 query cache（查询缓存模块）。
因为查询缓存的命中率会非常低。 查询缓存的失效非常频繁：只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。
什么是索引下推？
索引下推(Index Condition Pushdown)： 简称 ICP，通过把索引过滤条件下推到存储引擎，来减少 MySQL 存储引擎访问基表的次数 和 MySQL 服务层访问存储引擎的次数。
索引下推 VS 覆盖索引： 其实都是 减少回表的次数，只不过方式不同
覆盖索引： 当索引中包含所需要的字段（
SELECT XXX），则不再回表去查询字段。索引下推： 对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表的行数。
要了解 ICP 是如何工作的，先从一个查询 SQL 开始：
举个栗子：查询名字 la 开头、年龄为 18 的记录
SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'la%' AND age = 18;
有这些记录：
不开启 ICP 时索引扫描是如何进行的：
- 通过索引元组，定位读取对应数据行。（实际上：就是回表）
- 对
WHERE中字段做判断，过滤掉不满足条件的行。
使用 ICP，索引扫描如下进行：
- 获取索引元组。
- 对
WHERE中字段做判断，在索引列中进行过滤。 - 对满足条件的索引，进行回表查询整行。
- 对
WHERE中字段做判断，过滤掉不满足条件的行。
动手实验：
实验：使用 MySQL 版本 8.0.16
-- 表创建 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` ( `id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '主键 id', `name` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '名字', `age` TINYINT NOT NULL COMMENT '年龄', `address` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '地址', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT '用户表'; -- 创建索引 CREATE INDEX idx_name_age ON user (name, age); -- 新增数据 INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (1, 'tt', 14, 'linhai'); INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (2, 'lala', 18, 'linhai'); INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (3, 'laxi', 30, 'linhai'); INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (4, 'lawa', 40, 'linhai'); -- 查询语句 SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'la%' AND age = 18;
新增数据如下：
- 关闭
ICP，再调用EXPLAIN查看语句：
-- 将 ICP 关闭 SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off'; -- 查看确认 show variables like 'optimizer_switch'; -- 用 EXPLAIN 查看 EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'la%' AND age = 18;
- 开启
ICP，再调用EXPLAIN查看语句：
-- 将 ICP 打开 SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on'; -- 查看确认 show variables like 'optimizer_switch'; -- 用 EXPLAIN 查看 EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'la%' AND age = 18;
由上实验可知，区别是否开启 ICP： Exira 字段中的 Using index condition
更进一步，来看下 ICP 带来的性能提升：
通过访问数据文件的次数
-- 1. 清空 status 状态 flush status; -- 2. 查询 SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'la%' AND age = 18; -- 3. 查看 handler 状态 show status like '%handler%';
对比开启 ICP 和 关闭 ICP： 关注 Handler_read_next 的值
-- 开启 ICP flush status; SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'la%' AND age = 18; show status like '%handler%'; +----------------------------|-------+ | Variable_name | Value | +----------------------------|-------+ | Handler_commit | 1 | | Handler_delete | 0 | | Handler_discover | 0 | | Handler_external_lock | 2 | | Handler_mrr_init | 0 | | Handler_prepare | 0 | | Handler_read_first | 0 | | Handler_read_key | 1 | | Handler_read_last | 0 | | Handler_read_next | 1 | <---重点 | Handler_read_prev | 0 | | Handler_read_rnd | 0 | | Handler_read_rnd_next | 0 | | Handler_rollback | 0 | | Handler_savepoint | 0 | | Handler_savepoint_rollback | 0 | | Handler_update | 0 | | Handler_write | 0 | +----------------------------|-------+ 18 rows in set (0.00 sec) -- 关闭 ICP flush status; SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'la%' AND age = 18; show status like '%handler%'; +----------------------------|-------+ | Variable_name | Value | +----------------------------|-------+ | Handler_commit | 1 | | Handler_delete | 0 | | Handler_discover | 0 | | Handler_external_lock | 2 | | Handler_mrr_init | 0 | | Handler_prepare | 0 | | Handler_read_first | 0 | | Handler_read_key | 1 | | Handler_read_last | 0 | | Handler_read_next | 3 | <---重点 | Handler_read_prev | 0 | | Handler_read_rnd | 0 | | Handler_read_rnd_next | 0 | | Handler_rollback | 0 | | Handler_savepoint | 0 | | Handler_savepoint_rollback | 0 | | Handler_update | 0 | | Handler_write | 0 | +----------------------------|-------+ 18 rows in set (0.00 sec)
由上实验可知：
- 开启
ICP：Handler_read_next等于 1，回表查 1 次。 - 关闭
ICP：Handler_read_next等于 3，回表查 3 次。
这实验跟上面的栗子就对应上了。
索引下推限制
根据官网可知，索引下推 受以下条件限制：
当需要访问整个表行时，
ICP用于range、ref、eq_ref和ref_or_nullICP可以用于InnoDB和MyISAM表，包括分区表InnoDB和MyISAM表。对于
InnoDB表，ICP仅用于二级索引。ICP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ICP不会减少I/O。在虚拟生成列上创建的二级索引不支持
ICP。InnoDB支持虚拟生成列的二级索引。引用子查询的条件不能下推。
引用存储功能的条件不能被按下。存储引擎不能调用存储的函数。
触发条件不能下推。
不能将条件下推到包含对系统变量的引用的派生表。（
MySQL 8.0.30及更高版本)。
小结下：
ICP仅适用于 二级索引。ICP目标是 减少回表查询。ICP对联合索引的部分列模糊查询非常有效。
拓展：虚拟列
CREATE TABLE UserLogin ( userId BIGINT, loginInfo JSON, cellphone VARCHAR(255) AS (loginInfo->>"$.cellphone"), PRIMARY KEY(userId), UNIQUE KEY idx_cellphone(cellphone) );
列 cellphone ：就是一个虚拟列，它是由后面的函数表达式计算而成，本身这个列不占用任何的存储空间，而索引 idx_cellphone 实质是一个函数索引。
好处： 在写 SQL 时可以直接使用这个虚拟列，而不用写冗长的函数。
举个栗子： 查询手机号
-- 不用虚拟列 SELECT * FROM UserLogin WHERE loginInfo->>"$.cellphone" = '13988888888' -- 使用虚拟列 SELECT * FROM UserLogin WHERE cellphone = '13988888888'
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