Mysql执行原理之索引合并详解

mysql执行原理之索引合并详解

我们前边说过MySQL在一般情况下执行一个查询时最多只会用到单个二级索引，但存在有特殊情况，在这些特殊情况下也可能在一个查询中使用到多个二级索引，MySQL中这种使用到多个索引来完成一次查询的执行方法称之为：索引合并/index merge，在前面的成本计算中我们说到过这个概念：“我们需要分别分析单独使http://www.devze.com用这些索引执行查询的成本，最后还要分析是否可能使用到索引合并”。其实optimizer trace输出的文本中就有这个片段：

具体的索引合并算法有下边三种。

Intersection合并

Intersection翻译过来的意思是交集。这里是说某个查询可以使用多个二级索引，将从多个二级索引中查询到的结果取交集，比方说下边这个查询：

SELECT * FROM order_exp WHERE order_no = 'a' AND expire_time = 'b';

假设这个查询使用Intersection合并的方式执行的话，那这个过程就是这样的：从idx_order_no二级索引对应的B+树中取出order_no= 'a’的相关记录。从idx_insert_time二级索引对应的B+树中取出insert_time= 'b’的相关记录。二级索引的记录都是由索引列 + 主键构成的，所以我们可以计算出这两个结果集中id值的交集。

按照上一步生成的id值列表进行回表操作，也就是从聚簇索引中把指定id值的完整用户记录取出来，返回给用户。为啥不直接使用idx_order_no或者idx_insert_time只根据某个搜索条件去读取一个二级索引，然后回表后再过滤另外一个搜索条件呢？这里要分析一下两种查询执行方式开发者_Redis之间需要的成本代价。

只读取一个二级索引的成本：

按照某个搜索条件读取一个二级索引，根据从该二级索引得到的主键值进行回表操作，然后再过滤其他的搜索条件读取多个二级索引之后取交集成本：

按照不同的搜索条件分别读取不同的二级索引，将从多个二级索引得到的主键值取交集，然后进行回表操作。虽然读取多个二级索引比读取一个二级索引消耗性能，但是大部分情况下读取二级索引的操作是顺序I/O，而回表操作是随机I/O，所以如果只读取一个二级索引时需要回表的记录数特别多，而读取多个二级索引之后取交集的记录数非常少，当节省的因为回表而造成的性能损耗比访问多个二级索引带来的性能损耗更高时，读取多个二级索引后取交集比只读取一个二级索引的成本更低。

MySQL在某些特定的情况下才可能会使用到Intersection索引合并，哪些情况呢？

情况一：等值匹配

二级索引列是等值匹配的情况，对于联合索引来说，在联合索引中的每个列都必须等值匹配，不能出现只匹配部分列的情况。而下边这两个查询就不能进行Intersection索引合并android：

SELECT * FROM order_exp WHERE order_no> 'a' AND insert_time = 'a' AND
order_status = 'b' AND expire_time = 'c';
SELECT * FROM order_exp WHERE order_no = 'a' AND insert_time = 'a';

第一个查询是因为对order_no进行了范围匹配，第二个查询是因为联合索引u_idx_day_status中的order_status和expire_time列并没有出现在搜索条件中，所以这两个查询不能进行Intersection索引合并。

补充知识点：

Union合并（并集 ：  合并后可能 在 一页 一起找出来了 同样找的时候也可能去重，说白了减少io次数）

我们在写查询语句时经常想把既符合某个搜索条件的记录取出来，也把符合另外的某个搜索条件的记录取出来，我们说这些不同的搜索条件之间是OR关系。有时候OR关系的不同搜索条件会使用到不同的索引，比方说这样：

SELECT * FROM order_exp WHERE order_no = 'a' OR expire_time = 'b'

Intersection是交集的意思，这适用于使用不同索引的搜索条件之间使用AND连接起来的情况；Union是并集的意思，适用于使用不同索引的搜索条件之间使用OR连接起来的情况。与Intersection索引合并类似，MySQL在某些特定的情况下才可能会使用到Union索引合并：

情况一：等值匹配

分析同Intersection合并

情况二：主键列可以是范围匹配

分析同Intersection合并

情况三：使用Intersection索引合并的搜索条件

就是搜索条件的某些部分使用Intersection索引合并的方式得到的主键集合和其他方式得到的主键集合取交集，比方说这个查询：

SELECT * FROM order_exp WHERE insert_time = 'a' AND order_status = 'b' AND expire_time = 'c' OR (order_no = 'a' AND expire_time = 'b');

优化器可能采用这样的方式来执行这个查询：

先按照搜索条件order_no = 'a' AND expire_time = 'b'从索引idx_order_no和idx_expire_time中使用pythonIntersection索引合并的方式得到一个主键集合。

再按照搜索条件 insert_time = 'a' AND order_status = 'b' AND expire_time = 'c'从联合索引u_idx_day_status中得到另一个主键集合。

采用Union索引合并的方式把上述两个主键集合取并集，然后进行回表操作，将结果返回给用户。

当然，查询条件符合了这些情况也不一定就会采用Union索引合并，也得看优化器的心情。优化器只有在单独根据搜索条件从某个二级索引中获取的记录数比较少，通过Union索引合并后进行访问的代价比全表扫描更小时才会使用Union索引合并。

Sort-Union合并

Union索引合并的使用条件太苛刻，必须保证各个二级索引列在进行等值编程客栈匹配的条件下才可能被用到，比方说下边这个查询就无法使用到Union索引合并：

SELECT * FROM orderandroid_exp WHERE order_no< 'a' OR expire_time> 'z'

这是因为根据order_no< 'a'从idx_order_no索引中获取的二级索引记录的主键值不是排好序的，根据expire_time> 'z'从idx_expire_time索引中获取的二级索引记录的主键值也不是排好序的，但是order_no< 'a'和expire_time> 'z''这两个条件又特别让我们动心，所以我们可以这样：

先根据order_no< 'a'条件从idx_order_no二级索引中获取记录，并按照记录的主键值进行排序

再根据expire_time> 'z'条件从idx_expire_time二级索引中获取记录，并按照记录的主键值进行排序

因为上述的两个二级索引主键值都是排好序的，剩下的操作和Union索引合并方式就一样了。

上述这种先按照二级索引记录的主键值进行排序，之后按照Union索引合并方式执行的方式称之为Sort-Union索引合并，很显然，这种Sort-Union索引合并比单纯的Union索引合并多了一步对二级索引记录的主键值排序的过程。

联合索引替代Intersection索引合并

SELECT * FROM order_exp WHERE order_no= 'a' And expire_time= 'z';

这个查询之所以可能使用Intersection索引合并的方式执行，还不是因为idx_order_no和idx_expire_time是两个单独的B+树索引，要是把这两个列搞一个联合索引，那直接使用这个联合索引就把事情搞定了，何必用啥索引合并呢，就像这样：

ALTER TABLE order_exp drop index idx_order_no, idx_expire_time,

add index idx_order_no_expire_time(order_no, expire_time);

这样我们把idx_order_no, idx_expire_time都干掉，再添加一个联合索引idx_order_no_expire_time，使用这个联合索引进行查询简直是又快又好，既不用多读一棵B+树，也不用合并结果。

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