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一篇文章带你了解MySQL索引下推

发布时间:2022-10-20 10:56:51 所属栏目:MySql教程 来源:
导读:  一篇文章带你了解MySQL索引下推

  前言

  本文围绕这三个话题来学习索引下推:

  SELECT 语句执行过程

  MySQL 数据库由 Server 层和 Engine 层组成:

  分析器生成新的解析树。
  一篇文章带你了解MySQL索引下推
 
  前言
 
  本文围绕这三个话题来学习索引下推:
 
  SELECT 语句执行过程
 
  MySQL 数据库由 Server 层和 Engine 层组成:
 
  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
 
  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:
 
  使用 ICP,索引扫描如下进行:
 
  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:
 
  -- 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;
  -- 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:
 
  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:
 
  小结下:
 
  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'
  总结
 
  关于MySQL索引下推的文章就介绍至此,更多相关MySQL索引下推内容请搜索编程宝库以前的文章mysql 优化,希望以后支持编程宝库!
  
 

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