简析联合索引、覆盖索引、MRR优化、ICP优化

本文主要是介绍简析联合索引、覆盖索引、MRR优化、ICP优化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

联合索引

与建立单个索引的方式相同，不过联合索引有多个索引列，且不同的列有严格的先后顺序。

如图所示，为一个由两个整形列组成的联合索引的索引结构。同单个键值的索引一样，联合索引的键值也在叶子节点上排序，按照第一个列为主要关键字，第二个列为次要关键字的顺序。这样的顺序就决定了联合索引查找的“最左匹配”原则。

SELECT * FROM TABLE WHERE a=xxx and b=xxx;

这样的查询语句完美匹配了联合索引。

SELECT * FROM TABLE WHERE a=xxx ;

这个查询虽然不完全匹配，但通过观察发现，联合索引中已经按照a列进行了排序（a为主要关键字），已经满足了这次查询需要的索引，因此这次查询也会使用联合索引。

SELECT * FROM TABLE WHERE b=xxx ;

虽然b也在联合索引之中，但是b并不是主要关键字，实际的顺序是先按照a排序，再按照b排序的，要想直接查询b，在这个索引中是无法绕开a的，也就是说这些全部数据对于b来说是无序的，因此不可以使用联合索引。

同样，对于需要对a查找，并将结果对b排序，也适用联合索引

SELECT * FROM TABLE WHERE a=xxx ORDER BY b ;

知道了两列的联合索引后，更多列的联合索引的原理也是同理。

例如，建立联合索引（a,b,c），下面的查询并不会直接得出结果

SELECT * FROM TABLE WHERE a=xxx ORDER BY c ;

因为逻辑顺序是先按照a列排序，再按照b列排序，再按照c列排序，因此查找a后得到的结果首先是按照b排序的，并不是按照c排序的。这正是最左匹配原则。

覆盖索引

覆盖索引，又称为索引覆盖。在辅助索引的叶子节点上保存着键值和书签，通常我们需要拿到书签后再用聚集索引查到数据。如果我们需要的数据恰好就是辅助索引叶子节点上保存的键值，那么书签就没用了，不需要再用聚集索引去查找了，这就成为覆盖索引。这有一个好处，辅助索引不包含整行记录，所占空间极小，所以相比聚集索引可以减少大量的IO操作，节省时间。

另一方面，在使用聚合函数查询，例如统计总数时，也会进行覆盖索引。同理，因为它不需要知道详细数据，仅从辅助索引就可以得到答案，而且辅助索引的IO操作更少。

此外，通常情况下，对于（a，b）的联合索引，是不可以跳过a，直接选择b进行查询的，因为并不是按照b来排序的。但是对于b的统计操作，只需要数量而不需要内容的情况下，虽然选择联合索引与否，都需要全部扫描，但是相对聚集索引来说，使用该联合索引可以利用到覆盖索引，从而在满足要求的前提下减少IO操作。

优化器选择不使用索引的情况

这种情况多发生于范围查找、JOIN链接操作等情况。下面举一个范围查找的例子。

SELECT * FROM t WHERE orderid>10000 and orderid<102000;

表t建立了对于列OrderID的辅助索引。显然，该查询可以利用这个辅助索引快速定位到需要查询的行数据。

然而实际上，查询优化器并没有使用这个索引。

查询优化器使用了聚集索引，也就是表扫描。

原因在于，辅助索引的叶子节点保存的只是键值和书签，该查询查的是整行，并不能利用覆盖索引，所以，虽然辅助索引中找到书签的速度很快，但利用这些书签去聚集索引中找到全部数据的过程将会非常漫长。因为这个过程是无序的，只能一次一次查找，变成了磁盘上的离散读。如果查询的数据数量很少，还是可以使用辅助索引的，但此查询数据量极大（20%左右），还不如全表扫描（顺序读要远远快于离散读）。

Multi-Range Read(MRR)优化

MySQL5.6版本开始支持MRR优化。主要目的是为了减少对磁盘的随机访问，将其转化为较为顺序的数据访问。适用于range，ref，eq_ref类型的查询。

有如下几个好处

• 使数据访问变得较为顺序。辅助索引查询得到书签后，先对主键进行排序，再按序进行查找
• 减少缓冲池中页被替换的次数
• 批量处理对键值的查询操作

具体操作步骤如下

1. 先把查询到的辅助索引键值放在缓存中（此时是自然的按照辅助索引键值排序的）
2. 将这些键值按照主键进行排序
3. 将排序后的主键使用聚集索引查找

此外，如果缓冲池不够大，在查找某一条时，读进该页，这页会很快被移出缓冲池。如果查找是没有顺序的，可能这页被移除后，很快又要被读进来。这样对同一页反复移入移出，会有很大的消耗。而如果查找是有顺序的，将会极大地避免这种情况。

MRR还可以将某些范围查询，拆分为键值对，以此来进行批量数据查询。这样可以在拆分过程中，直接过滤掉一些不符合查询条件的数据。例如：

SELECT * FROM t WHERE a>=1000 AND a<2000 AND b =1000;

表中建有（a，b）的联合索引。如果没有MRR优化，优化器将会先把满足a>=1000 AND a<2000的所有数据取出，待到取出完后再根据 b =1000的条件进行过滤。这样会使很多无用数据被取出，如果无用数据数量很多，将会浪费很多时间。

启用了MRR优化后，优化器先将查询条件拆分，（1000，1000）（1001，1000）（1002，1000）……根据这些条件进行查询，这样取出的数据就都是有用的数据了。

Index Condition Pushdown(ICP)优化

ICP也是MySQL5.6后开始支持的一种根据索引进行查询的优化方式。以往，我们会根据索引查找记录，再根据WHERE条件来过滤记录。使用ICP优化后，会在取出索引的同时，直接根据WHERE条件过滤，将WHERE的部分过滤操作放在了存储引擎层。在某些查询下可以大大减少上层SQL层对记录的索取，从而提高性能。

例如：

SELECT * FROM t WHERE a=2000 AND b LIKE '%street%';

这张表有联合索引（a，b），如果没有ICP优化，会通过索引找到并取出a=2000的记录后，再过滤WHERE的另一个条件，因为索引对b LIKE '%street%'这个条件并没有任何帮助作用。如果使用了ICP优化，就会在找到索引后，直接进行WHERE条件的过滤（因为这个是联合索引，索引中也有关于列b的值），然后再去获取记录。这将极大的提高查询效率。

同理，如果要查询的两个条件中，一个建立了辅助索引，另一个是聚集索引，也可以使用ICP优化，因为辅助索引的叶子节点中也有聚集索引键（书签）。

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参考《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》

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