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MySQL的优化利器：索引条件下推，千万数据下性能提升273%🚀

前言

上个阶段，我们聊过MySQL中字段类型的选择，感叹不同类型在千万数据下的性能差异

时间类型：MySQL字段的时间类型该如何选择？千万数据下性能提升10%~30%🚀

字符类型：MySQL字段的字符类型该如何选择?千万数据下varchar和char性能竟然相差30%🚀

新的阶段我们来聊聊MySQL中索引的优化措施，本篇文章主要聊聊MySQL中的索引条件下推

同学们可以带着这些问题来看本篇文章：

1. MySQL中多查询条件的语句是如何执行的？server层与存储引擎层如何交互？
2. 聚簇索引和二级索引存储内容的区别？
3. 什么是回表？回表有哪些开销？如何避免回表？
4. 什么是索引条件下推？
5. 什么时候可以用上索引条件下推？
6. 索引条件下推能解决什么问题？
7. 千万数据量下索引条件下推能提升多少性能？

server层与存储引擎层

MySQL服务端可以分为server层与存储引擎层，存储引擎层主要存储记录，可以用不同的存储引擎实现（innodb，myisam）

server层有不同的组件处理不同的功能，比如：接收客户端请求（连接器）、检查SQL语法（分析器）、判断缓存命中（查询缓存8.0移除）、优化SQL和选择索引生成执行计划（优化器）、调用存储引擎获取记录（执行器）

server层与存储引擎层的交互

以学生表为例

CREATE TABLE `student` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`age` smallint(6) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',`student_name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '名称',`info` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '信息',PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_age_name` (`age`,`student_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

聚簇（主键）索引以主键id有序存储整个记录的值

二级索引只存储规定的索引列和主键，并且以索引列、主键值的先后顺序有序

二级索引为（age，student_name）联合索引时整体上age有序，当age相等时，student_name有序，当student_name相等时，主键有序

当发生多条件查询时（where 有多个条件），执行器从存储引擎层获取完数据还需要在server层过滤其他查询条件

比如select * from student where age = 18 and student_name like 'c%'; （查询学生表中年龄为18，名称为c开头的学生）

存在（age，student_name）的联合索引，优化器会认为联合索引是最优的，于是生成使用（age，student_name）联合索引的执行计划，执行器根据执行计划调用存储引擎层

在存储引擎层会根据age = 18进行匹配，当满足此条件时，先回表查询聚簇索引

什么是回表？

二级索引只存储需要的列和主键，聚簇（主键）索引存储所有数据

由于我们使用的索引没有存储查询列表需要的列，于是需要去聚簇（主键）索引中再次查询获取其他列的值

在这个过程中主键值可能是乱序的，因此回表查询聚簇索引时，会出现随机IO（开销大）

server层与存储引擎层交互的单位是记录

1. server层优化器根据索引生成执行计划，执行器调用存储引擎层
2. 存储引擎层在联合索引中寻找满足 age=18的记录
3. 每次找到记录回表查询聚簇索引获取其他列的值
4. 然后返回给server层进行where过滤
5. 2-4实际是一个循环，直到找到第一条不满足条件的记录

在这个流程中会发现一个问题：student_name like 'c%'可以在存储引擎层的联合索引中就判断，并不需要回表查询聚簇索引后返回server层判断

索引条件下推 Index Condition Push

索引条件下推英文名：Index Condition Push

将判断where条件从server层下推到存储引擎层，也就是说存储引擎层也会判断查询其他条件

比如age=18 and student_name like 'c%'，在回表前还需要判断student_name是否满足

图中第一条和第三条记录不满足student_name like 'c%'因此不回表直接跳过

索引条件下推ICP 防止明明可以在存储引擎层判断，但还回表查询后拿到server层判断，减少回表次数

加入ICP后的执行步骤：

1. server层优化器根据索引生成执行计划，执行器调用存储引擎层
2. 存储引擎层在索引上查找满足age=18的记录
3. 找到满足条件的记录后，根据索引上现有列判断其他查询条件，不满足则跳过该记录
4. 满足则回表查询聚簇索引其他列的值
5. 获取需要查询的值后，返回server层进行where过滤
6. 2-5步骤为循环执行，直到找到第一条不满足条件的记录

测试

开启函数创建

#开启函数创建
set global log_bin_trust_function_creators=1;#ON表示已开启
show variables like 'log_bin_trust%';

定义随机生成字符串函数

#分割符从;改为$$
delimiter $$
#函数名ran_string 需要一个参数int类型 返回类型varchar(255)
create function ran_string(n int) returns varchar(255)
begin
#声明变量chars_str默认'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
declare chars_str varchar(100) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
#声明变量return_str默认''
declare return_str varchar(255) default '';
#声明变量i默认0
declare i int default 0;
#循环条件 i<n
while i < n do
set return_str = concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
set i=i+1;
end while;
return return_str;
end $$

定义范围生成整形函数

#生成范围生成整形的函数
delimiter $$
create function range_nums(min_num int(10),max_num int(10)) returns int(5)
begin
declare i int default 0;
set i = FLOOR(RAND() * (max_num - min_num + 1)) + min_num;
return i;
end $$

定义插入函数

#插入 从参数start开始 插入max_num条数据
delimiter $$ 
create procedure insert_students_tests(in start int(10),in max_num int(10))
begin
declare i int default start;
set autocommit = 0;
repeat
set i = i+1;
#SQL 语句
insert into student(student_name,age,info) 
values (ran_string(10),range_nums(0,100),ran_string(20));
until i=max_num
end repeat;
commit;
end $$

执行

#执行插入函数
delimiter ;
call insert_students_tests(0,19000000);

我测试的数据量是1900百万

记得建立索引

alter table student add index idx_age_name(age,student_name);

索引条件下推默认情况是开启的，SQL_NO_CACHE是不使用缓存（MySQL5.7 版本还有缓存）

select SQL_NO_CACHE * from student where age = 18 and student_name like 'c%'
> OK
> 时间: 1.339s

那如何判断是否使用到索引条件下推呢？

我们使用explain查看执行计划，当附加信息中存在Using index condition说明使用索引条件下推

那如何关闭索引条件下推呢？

这里我们使用会话级别的关闭

SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';

关闭后，再查看执行计划发现附加信息中不再有Using index condition

select SQL_NO_CACHE * from student where age = 18 and student_name like 'c%'
> OK
> 时间: 5.039s

(5.039 - 1.339) / 1.339 = 276% ，使用索引条件下推提升的性能竟为 276%

经过前面的分析，索引条件下推是通过减少回表的次数从而优化性能，因此这里提升的性能实际上节省不必要的回表开销

在查询大数据量情况下，回表不仅要多查聚簇索引，还可能导致随机IO（增加与磁盘的交互）

虽然可以通过索引条件下推优化减少回表次数，但还是会有符合条件的记录需要回表

那有没有什么办法可以尽量避免回表或让回表的开销变小呢？

如果在二级索引上就已经得到需要查询的列（比如查询age，student_name，id），那么就不用回表

那如果还是要去聚簇索引查询其他列，该如何降低回表的开销呢？

这个问题留着下一章讨论，如果你想到什么方案也可以在评论区交流喔~

总结

MySQL服务端分为server层与存储引擎层，存储引擎层可以通过不同的实现（innodb，myisam）存储记录

server层拥有分工明确的不同组件：连接器（管理请求连接）、分析器（处理SQL语法、词性分析）、优化器（优化SQL，根据不同索引生成执行计划）、执行器（根据执行计划调用存储引擎获取记录）

server层与存储引擎层以记录为单位进行交互，server层执行器根据执行计划调用存储引擎层获取记录

二级索引存储索引列和主键的值，并以索引列、主键进行排序，有多个索引列时，前一个索引列相等时当前索引列才有序；聚簇索引存储整条记录的值，并以主键有序

当使用二级索引并且二级索引上的列不满足查询条件时，需要回表查询聚簇索引获取其他列的值；回表查询聚簇索引时主键值无序可能导致随机IO

索引条件下推在多查询条件的情况下，在存储引擎层多判断一次where其他查询条件，利用二级索引上的其他列判断记录是否满足其他查询条件，如果不满足则不用回表，减少回表次数

查询数据量大的情况下，回表的开销非常大，只有当二级索引存在的列满足查询需要的列时才不会回表，回表产生的随机IO要通过其他手段优化

最后（不要白嫖，一键三连求求拉~）

本篇文章被收入专栏 由点到线，由线到面，构建MySQL知识体系，感兴趣的同学可以持续关注喔

本篇文章笔记以及案例被收入 gitee-StudyJava、 github-StudyJava 感兴趣的同学可以stat下持续关注喔~

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