记一次 MySQL Intersection 索引合并

本文主要是介绍记一次 MySQL Intersection 索引合并，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！

一、 概述

在一次 MySQL 慢 SQL 优化过程中， 用 EXPLAIN 发现某表访问 type 为 index_merge， 在 Extra 列中提示 Using intersect，而且 Using intersect 中两列均为等值匹配。
什么是 index_merge 呢？
index_merge 其实也是 MySQL 单表访问方法， 通常情况下访问单表是只会用到一个索引，MySQL将查询一张表时使用了多个索引的情况称之为index_merge，即索引合并，Intersection 是索引合并的一种算法，除了 Intersection 索引合并，还有 Union 索引合并和 Sort-Union 合并。

二、 Intersection 合并

Extra 列中提示 Using intersect， 那什么又是 Intersection 合并呢？ MySQL什么情况下会使用Intersection 合并呢？

1. What’s

Intersection 意为取交集，我们知道逻辑与 && 有取交集的意思，在 SQL 中则为 and，所以如果对某一表数据列 and 匹配且有多列均使用索引时，这种访问方式成为 Intersection 合并。
例如，如下 SQL：

SELECT * FROM single_table WHERE key1 = 'foo' AND key2 = 'bar';

假设 single_table 表 key1 建有索引 idx_key1， key2 建有索引 idx_key2，且查询时这两个索引都用上了，那么以上 SQL 通过 Intersection 合并方式访问表 single_table 。
MySQL 执行以上 Intersection(idx_key1, idx_key2) 合并过程大致过程如下：

• 从 idx_key1 B+ 树中取出 key1 = 'foo' 的索引记录，记为 result1；
• 从 idx_key2 B+ 树中取出 key2 = 'bar' 的索引记录，记为 result2；
• 步骤一和步骤二返回二级索引记录由索引列 + 主键构成，这一步需要求 result1 和result2 中主键交集；
• 根据上一步交集结果回表， 从聚簇索引根据主键取出完整记录；

2. When

那么，在什么情况下 MySQL 会使用Intersection 合并呢？
以上 SQL 还有另外一种执行方式，使用 idx_key1 和 idx_key2 任一索引查询其二级索引 B+ 树，然后直接回表，并在回表过程中使用另外一个条件过滤数据。MySQL 执行引擎会选择代价更低的访问方式执行查询。

Intersection 合并关键步骤在第三步 —— 求二级索引结果交集。
LeetCode 上 intersection-of-two-arrays 和这个问题很类似，官方提供的解法将两个数组先转换成 Set （去重，且 in/contains 时间复杂度为$O(1)$），然后用一个 Set 中每条记录在在另外一个Set中查找。总时间复杂度为$O(n+m)$，空间复杂度也为$O(n+m)$。

如果按照这种解法，这对于Intersection 合并会有一个致命问题，需要从两个索引中分别把满足 key1 = 'foo' 和 key2 = 'bar' 记录全部加载以建 Set。如 果 key1 = 'foo' 匹配的数据量比较大呢？比如 key1 存的是状态（通常不会在区分度不高的列上建索引），再比如 key1 不是等值匹配，而是范围匹配 key1 > 'foo' 。更坏的情况是 SQL 中加了 LIMIT 条数限制，而这里却把两个索引中所有匹配索引记录加载到内存。

其实， 如果加一个条件，这个问题就会解决 —— result1 和 result2 中主键有序。
如果 result1 和 result2 中主键有序，可用双指针法求交集，定义两个指针 i， j 分别指向 result1 和 result2 第一个元素，步骤如下：

• 如果 i， j 指向元素相等，则将其指向元素加入到交集结果中， i， j 分别后移一位；
• 否则，将i， j 指向元素较小则后移一位；
• 重复执行以上两个步骤直到某一指针超出范围；

其时间复杂度为$O(n+m)$， 而且几乎没有额外空间开销，这样可以边加载 result1 ， result2 边求交集，不用先将其完全加载。
例如 result1 索引记录主键分别为 7, 9, 17, 28, 31， result2 索引记录主键分别为 9, 11, 28, 31, 37，其求交集过程如下图：

所以 MySQL 决定使用 Intersection 合并访问单表必要条件是各个索引记录中主键有序。
有两种情况可以保证索引记录中主键有序：

• 索引本来就是聚簇索引， 进行范围匹配；
• 二级索引等值匹配，特别地，联合索引每列都必须等值匹配。因为 MySQL 二级索引中相同的键按照主键排序；

另外，在这两种情况下，索引中的数据均在一起，MySQL 使用顺序 IO 访问访问，效率比较高。
对比使用一个索引 + 回表 + 另外索引过滤访问方式，使用 Intersection 合并由于提前取交集，回表的数据少了，而回表属于随机 IO，比较耗时，所以如果使用的索引满足如上两个条件， MySQL 会使用 Intersection 合并，所从前文 SQL MySQL 会使用 Intersection 合并。
总结，在如下情况下 MySQL 可能使用 Intersection 合并：

• 二级索引列等值匹配，联合索引每列都必须等值匹配；
• 主键列可以是范围匹配；

3. 思考

对于前文 SQL，MySQL 为什么会使用 Intersection 合并，主要是想把索引 idx_key1 和 idx_key2 都用上，那为什么不在 key1 和 key2 上建联合索引呢？这样既不用读多棵 B+ 树，也不用求交集，还能过滤多个条件。

三、 Union 合并

Intersection 合并为取交集， Union 合并则为取多个索引并集， 同理 SQL 用 OR 连接多个条件访问单表时可能使用Union 合并。例如：

SELECT * FROM single_table WHERE key1 = 'foo' OR key2 = 'bar';

和Intersection 合并类似， MySQL 在某些特定的情况下才可能会使用到 Union 合并：

• 二级索引列是等值匹配的情况，联合索引每列都必须等值匹配；
• 主键列可以是范围匹配；
• 使用 Intersection 索引合并的搜索条件；

对于第三种情况，因为 Intersection 索引合并结果中也是主键有序的，那么其结果又可以和其他索引构成 Union 合并；
例如：

SELECT * FROM single_table WHERE key1 = 'foo' OR (key2 = 'bar' AND key3 = 'foo-bar');

single_table 表中，列 key1 ， key2， key3 分别建有二级索引 idx_key1，idx_key2，idx_key3， 如上 SQL 可以先使用idx_key2，idx_key3 进行Intersection 索引合并，然后再将其结果和 idx_key1 进行Union 合并，最后再把Union 合并结果回表。

三、 Sort-Union 合并

Union 索引合并都需要索引记录主键有序，如果无序呢？在数据量不是很大情况下可以排序，这就是 Sort-Union 合并。
所以 Sort-Union 合并条件相对Union 索引比较松散些，二级索引可以是范围匹配，但匹配出的数据量不能很大。
例如：

SELECT * FROM single_table WHERE key1 > 'foo' OR key2 > 'bar';

如果条件 key1 > 'foo' 和 key2 > 'bar' 查询二级索引结果记录数据量不是很大的情况下，可能使用 Sort-Union 合并方式访问 single_table 表，访问过程如下：

• 从 idx_key1 B+ 树中取出 key1 > 'foo' 的索引记录，并按主键排序， 结果记为 result1；
• 从 idx_key2 B+ 树中取出 key2 > 'bar' 的索引记录，并按主键排序， 结果记为 result2；
• 求 result1 和 result2 并集；
• 将上一步求得的结果回表；

那有没有 Sort-Intersection 索引合并呢？即，求交集前，先对无序的二级索引记录主键排序，答案是否定的。因为 Intersection 合并使用场景是二级索引记录太多导致回表随机 IO 开销较大，如果先对二级索引排序的话，可能排序开销更大。

这篇关于记一次 MySQL Intersection 索引合并的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---