MySQL优化之Index|MySQL优化之Index Merge的使用
目录
- 1.前言
- 2.IndexMerge
- 2.1Intersection
- 2.2Union
- 2.3SortUnion
- 2.4SortIntersection
- 3.总结
1. 前言 先问大家一个问题,在不考虑多表联查这种复杂的查询场景下,一个简单的单表查询,MySQL可以同时利用几个索引? ?
当初我学习MySQL的时候,天真的以为只要把
WHERE
条件涉及到的列全部加上索引,就可以提升查询速度,这个想法其实大错特错。因为一般情况下,单表查询MySQL只能利用一个索引,比如下面这个查询,假设id是主键,a和b分别创建了索引,别天真的以为idx_a
和idx_b
都能发挥作用,其实不是的。SELECT id,a,b FROM T WHERE a>100 AND b>200;
因为
idx_a
索引只存储了列a和id的值,无法判断b>200
条件是否成立,所以只能拿着id去回表查询。 同样idx_b
索引只存储了列b和id的值,无法判断a>100
条件是否成立,也只能拿着id去回表查询。 可以看到,最大的开销其实是回表操作,通过二级索引匹配到的数据越少,回表的开销也就越低。所以理论上来说,a>100
和b>200
分别符合这两个条件的记录数越少,MySQL就会使用哪个索引。MySQL是如何判断符合这些条件的记录数量的呢?不也得老老实实的扫描全表吗?MySQL采用预估的方式,通过表的统计数据或访问表中少量的数据来进行预估,并分别计算使用这两个索引进行查询各自的成本是多少,最终选择执行成本更低的索引方案。关于MySQL如何预估执行成本,不在本篇文章的讨论范围内,先跳过。 ?我们假设最终MySQL使用
idx_a
索引,那么这个查询过程其实是这样的:- InnoDB从
idx_a
B+树中获取到第一条a>100
的记录,拿记录里的id值回表查询。 - 回表查询获取到完整的用户记录,判断
b>200
是否成立,成立则返回给客户端,否则丢弃该记录。 - InnoDB继续从
idx_a
B+树中获取到下一条a>100
的记录,重复前面的过程。
【MySQL优化之Index|MySQL优化之Index Merge的使用】
2. Index Merge MySQL将这种使用多个索引来完成一次查询的执行方法称为 索引合并「index merge」。如何才能知道我们写的SQL语句使用了索引合并呢?通过
EXPLAIN
分析一下就知道了,如果使用了索引合并,对应的type
列显示的值应该是index_merge
,key
列显示用的到所有索引名称,Extra
列会显示具体使用了哪种类型的索引合并。 如下所示,同时使用了idx_a
和idx_b
两个索引完成查询,且索引合并类型为Intersection
。table | type | key | Extra |
---|---|---|---|
T | index_merge | idx_a,idx_b | Using intersect(idx_a,idx_b); Using where; Using index |
索引合并类型 | 说明 |
---|---|
Intersection | 对多个二级索引里符合条件的主键值取交集合并 |
Union | 对多个二级索引里符合条件的主键值去重后取并集合并 |
Sort Union | 对多个二级索引里符合条件的主键值去重并排序后,再取并集合并 |
CREATE TABLE T(`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,`a` INT NOT NULL,`b` CHAR(1) DEFAULT NULL,KEY `idx_a` (a) USING BTREE,KEY `idx_b` (b) USING BTREE)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1;
大家可以写个存储过程,向表中批量插入记录,我这里贴一下代码,写的很简陋。
CREATE PROCEDURE insertT()BEGINDECLARE i INT DEFAULT 0; START TRANSACTION; WHILE i<=10000 doINSERT INTO T (a, b) VALUES (i,CHAR(rand()*(90-65)+65)); SET i=i+1; END WHILE; COMMIT; END; call insertT();
列a和列b均是普通索引,值是允许重复的,大家可以多调用几次存储,最终的数据就是:a的值在一万以内重复,b的值在
A~Z
之间重复,主键保持递增。下面我们基于这张表的数据来演示。2.1 Intersection
SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='A';
针对这个查询,目前我们知道它可以有以下三种查询方式:
- 全表扫描,判断两个条件是否匹配。
- 利用
idx_a
索引将获取到id回表查询再判断条件b是否达成。 - 利用
idx_b
索引将获取到id回表查询再判断条件a是否达成。
- 利用
idx_a
索引将获取到的id集合记作id_setA
。 - 利用
idx_b
索引将获取到的id集合记作id_setB
。 - 将
id_setA
和id_setB
取交集,记作id_set
。 - 对
id_set
回表查询,将结果返回给客户端。
综上所述,这种通过从多个索引中扫描到的记录的主键值取交集后再回表查询的方式,就是Intersection索引合并。
EXPLAIN
分析结果如下:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='A'; +----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type| possible_keys | key| key_len | ref| rows | filtered | Extra|+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+|1 | SIMPLE| T| NULL| index_merge | idx_a,idx_b| idx_a,idx_b | 4,4| NULL |1 |100.00 | Using intersect(idx_a,idx_b); Using where; Using index |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
需要注意的是,使用Intersection索引合并是有条件的。如果使用到的索引都是二级索引的话,则要求通过二级索引取出的记录是按照主键排好序的。为什么会有这个要求呢?主要是有以下两个好处:
- 对两个有序集合取交集更简单。
- 主键有序的情况下,回表将不再是单纯的随机IO,回表的效率更高。
idx_a
索引中是先根据a排序再根据id排序的,a=1
的情况下,取出的记录是按照id排好序的。idx_b
索引中是先根据b排序再根据id排序的,b='A'
的情况下,取出的记录也是按照id排好序的。所以是符合要求的。 ?最后,我们看一下MySQL从两个集合中取交集的过程。假设
idx_a
过滤出的id是[1,3,5]
,idx_b
过滤出的id集合是[2,3,4]
,取交集的过程其实是这样的:- 从
idx_a
取出第一条记录,id值是1。再从idx_b
取出第一条记录,id值是2,因为1<2
所以id为1的那条记录直接丢弃。 - 从
idx_a
取出第二条记录,id值是3,因为2<3
,所以id为2的那条记录直接丢弃。 - 从
idx_b
取出第二条记录,id值是3,因为3=3
,所以拿3去回表查询,结果返回给客户端,同时id为3的两条记录也直接丢弃。 - 从
idx_a
取出第三条记录,id值是5。从idx_b
取出第三条记录,id值是4。因为4<5
所以id为4的记录被丢弃,又因为双方都没有记录了,id为5的记录也被丢弃,交集过程结束。
2.2 Union
SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='A';
针对这个查询,我们是无法单独使用
idx_a
或idx_b
索引来完成的,因为它们的条件关系是OR
,目前我们已知的查询方式就一种:- 全表扫描,判断两者条件满足其一就返回给客户端。?
- 利用
idx_a
索引将获取到的id集合记作id_setA
。 - 利用
idx_b
索引将获取到的id集合记作id_setB
。 - 将
id_setA
和id_setB
取并集,记作id_set
。 - 对
id_set
回表查询,将结果返回给客户端。
综上所述,这种通过从多个索引中扫描到的记录的主键值取并集后再回表查询的方式,就是Union索引合并。
EXPLAIN
分析结果如下:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='A'; +----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type| possible_keys | key| key_len | ref| rows | filtered | Extra|+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+|1 | SIMPLE| T| NULL| index_merge | idx_a,idx_b| idx_a,idx_b | 4,4| NULL | 1016 |100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
同样,使用Union索引合并也是有条件的。如果使用到的索引都是二级索引的话,则要求通过二级索引取出的记录是按照主键排好序的。为什么会有这个要求呢?主要是有以下两个好处:
- 对两个有序集合取并集更简单。
- 主键有序的情况下,回表将不再是单纯的随机IO,回表的效率更高。
至于为啥这个查询可以使用Union索引,其实上面已经说过了,这里不再赘述。Union索引合并取并集的过程,和Intersection也很像。MySQL依然不需要使用额外的内存存储这些id集合,大家可以按照上述流程自己走一遍,这里不再赘述。
2.3 Sort Union
SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b>='Z';
针对这个查询,是不能使用Union索引合并的,因为它不满足条件:从
idx_b
二级索引取出的记录并非是按照主键排序的。所以目前我们已知的查询方式就一种:- 全表扫描,判断两者条件满足其一就返回给客户端。
a=1
和b>='Z'
很大概率能过滤掉大部分记录,是可以提升查询效率的,怎么办呢?MySQL很想利用这两个索引,于是想了个办法。既然二级索引自然取出来的主键不是排好序的,那我就先放到内存里自己排好序再使用Union的方式去查询。整个过程是这样的:
- 先从
idx_b
索引中取出所有符合条件记录,提取id集合先去重再排序,记作id_setB
。 - 此时
id_setB
已经是有序的了,从idx_a
中依次取出记录的id值,走正常取并集的过程即可。 - 对最终的id并集回表,将结果返回给客户端。
EXPLAIN
分析结果如下:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b>='Z'; +----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type| possible_keys | key| key_len | ref| rows | filtered | Extra|+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+|1 | SIMPLE| T| NULL| index_merge | idx_a,idx_b| idx_a,idx_b | 4,4| NULL |975 |100.00 | Using sort_union(idx_a,idx_b); Using where |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
2.4 Sort Intersection
很遗憾,目前MySQL并不支持所谓的“Sort Intersection”索引合并的方式。大家肯定很好奇,既然有Sort Union,为啥没有Sort Intersection呢?不就是先手动排序再取交集吗? ?
没有查找到相关资料解释为啥不支持,我可以说下我的理解。大家可以想一下,交集的本质是什么?一般情况下是将两个很大的集合,变成一个较小的集合。而并集的本质又是什么呢?一般情况下是将两个较小的集合,变成一个较大的集合。 ?
大家明白了吗?对两个较小的集合在内存中排序,开销可以接受。但是对两个较大的集合在内存中完成排序,这个操作本身的开销可能比回表的开销都大了,那MySQL还不如只利用「单索引+回表」的方式查询呢。
3. 总结 不要天真的给WHERE条件涉及到的列都加上索引,通常情况下这只会让结果更糟。因为一般情况下,对于单表查询MySQL一次只能利用一个索引。但是,如果条件允许,MySQL也可以利用「Index Merge」的方式利用多个索引完成一次查询。MySQL支持三种索引合并的方式,分别是Intersection、Union、Sort Union,其实就是利用二级索引中的主键值取交集、并集后再回表查询。其中Intersection和Union使用条件比较严苛,要求从二级索引取出的记录必须是根据主键排好序的。有时候条件不满足,但是MySQL又很想使用Index Merge,就会尝试自己在内存中手动排序,这就是Sort Union,它只比Union多了个手动排序的过程。至于为啥没有Sort Intersection,作者说了一点自己的思考,不一定对,大家也可以思考一下。
到此这篇关于MySQL优化之Index Merge的使用的文章就介绍到这了,更多相关MySQL Index Merge内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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