MySQL索引下推index condition pushdown
更新时间：2024年08月05日 10:20:47 作者：zxrhhm
索引下推是MySQL 5.6版本引入的一种数据库查询优化技术,本文主要介绍了MySQL索引下推index condition pushdown,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
索引下推（Index Condition Pushdown，简称ICP）是MySQL 5.6版本引入的一种数据库查询优化技术。ICP的主要目的是通过利用数据库引擎中的索引和过滤条件，将部分过滤工作下推到存储引擎层面进行处理，从而减少不必要的数据读取和传输，提升查询性能和整体系统效率。
索引下推的工作原理
在传统的查询执行过程中，数据库引擎首先根据索引定位到符合过滤条件的数据行，并将这些数据行读取到内存中，然后再进一步进行过滤操作。而索引下推则在这一步骤中尽可能地将过滤操作下推到存储引擎层面，避免将不符合条件的数据行读取到内存中。具体实现方式可以是通过存储引擎提供的接口或者钩子函数，让存储引擎在读取索引页时就进行额外的过滤操作。
索引下推的优势
- 减少数据读取和传输：通过索引下推，可以在存储引擎层面就过滤掉不符合条件的数据，减少了需要传递给查询引擎的数据量和内存消耗。
- 降低磁盘I/O：由于减少了不必要的数据读取，因此也降低了磁盘I/O的次数，这对于提升查询性能尤为重要。
- 提高查询效率：在复杂查询条件、多列条件的查询中，索引下推能够更有效地减少不必要的数据读取和传输，从而提高查询效率。
索引下推的应用场景
- 索引下推并不是对所有类型的查询都适用，它更适用于那些包含复杂查询条件、多列条件的查询场景。在这些场景中，索引下推能够显著减少查询过程中的数据读取和传输量，从而提升查询性能。
索引下推与回表查询
- 在联合索引的场景中，索引下推还可以减少回表查询的次数。例如，当为age和name字段创建了联合索引，并执行查询语句SELECT * FROM EMPLOYEES WHERE first_name LIKE ‘James’ AND last_name = ‘Landry’;时，如果没有使用索引下推，MySQL会根据联合索引查询first_name 字段等于"James"的数据，然后进行回表查询以获取完整的数据行。而使用索引下推后，MySQL会在存储引擎层面就进一步判断last_name 是否等于Landry，只有同时满足这两个条件的数据行才会被读取并返回给查询引擎，从而减少了回表查询的次数。
索引下推的启用与关闭
select @@optimizer_switch -- 默认是打开的 -- 关闭ICP set optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off'; -- 打开ICP set optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on'; set profiling=1 -- 使用索引下推 SELECT * FROM EMPLOYEES WHERE first_name LIKE 'James' AND last_name = 'Landry'; (root@localhost) 09:12:52 [test1]> SELECT * FROM EMPLOYEES WHERE first_name LIKE 'James' AND last_name = 'Landry'; +-------------+------------+-----------+---------+---------------+------------+----------+---------+----------------+------------+---------------+ | EMPLOYEE_ID | FIRST_NAME | LAST_NAME | EMAIL | PHONE_decimal | HIRE_DATE | JOB_ID | SALARY | COMMISSION_PCT | MANAGER_ID | DEPARTMENT_ID | +-------------+------------+-----------+---------+---------------+------------+----------+---------+----------------+------------+---------------+ | 127 | James | Landry | JLANDRY | 650.124.1334 | 2007-01-14 | ST_CLERK | 2400.00 | NULL | 120 | 50 | +-------------+------------+-----------+---------+---------------+------------+----------+---------+----------------+------------+---------------+ 1 row in set (0.00 sec) (root@localhost) 09:08:52 [test1]> explain SELECT * FROM EMPLOYEES WHERE first_name LIKE 'James' AND last_name = 'Landry'; +----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+-----------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | EMPLOYEES | NULL | range | EMP_NAME_IX | EMP_NAME_IX | 140 | NULL | 1 | 100.00 | Using index condition | +----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+-----------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.01 sec) show profiles; show profile for query 1; show profile for query 2;
禁用 索引下推，观察执行计划
禁用 Index Condition Pushdown（ICP） 索引下推 (root@localhost) 09:22:32 [test1]> explain SELECT /*+ no_ipc () */ * FROM EMPLOYEES WHERE first_name LIKE 'James' AND last_name = 'Landry'; +----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | EMPLOYEES | NULL | range | EMP_NAME_IX | EMP_NAME_IX | 140 | NULL | 1 | 100.00 | Using where | +----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 2 warnings (0.00 sec) (root@localhost) 09:22:46 [test1]> explain SELECT * FROM EMPLOYEES WHERE first_name LIKE 'James' AND last_name = 'Landry'; +----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | EMPLOYEES | NULL | range | EMP_NAME_IX | EMP_NAME_IX | 140 | NULL | 1 | 100.00 | Using where | +----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
总结
索引下推是MySQL 5.6及以上版本提供的一种查询优化技术，它通过将部分过滤工作下推到存储引擎层面进行处理，减少了不必要的数据读取和传输，降低了磁盘I/O次数，提高了查询性能和整体系统效率。在复杂查询条件、多列条件的查询场景中，索引下推能够发挥更大的作用。
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