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MySQL在5.6为啥引入索引条件下推

article 2024/10/19 20:33:25

索引条件下推（Index Condition Pushdown, ICP） 是 MySQL 在 5.6 版本引入的一项优化技术。它通过将某些查询条件推送到存储引擎层来减少回表操作，从而提高查询效率。通常在使用范围查询或多列索引时，当查询条件没有完全匹配最左列，MySQL 会进行回表查询。而索引条件下推能够在扫描索引时直接过滤掉不符合条件的记录，减少不必要的回表操作。

一、索引条件下推原理

普通查询的过程：
- 在没有索引条件下推的情况下，MySQL 会扫描索引，找到符合索引的记录指针，然后回表读取完整的行数据，再应用查询条件。
- 如果索引条件较松散，MySQL 会进行大量回表操作，性能会较差。
索引条件下推的过程：
- MySQL 优化器将部分查询条件推到存储引擎层，使得这些条件在扫描索引时就能被应用。这样就可以在索引扫描过程中过滤掉不符合条件的记录，减少回表次数，提高查询效率。

二、索引条件下推的场景

联合索引：当查询使用了联合索引，但查询条件没有完全匹配最左列时，ICP 可以通过将查询条件下推到存储引擎层过滤掉不符合条件的记录。
范围查询：在范围查询中，ICP 可以减少对不符合条件的记录的回表操作。

三、Java 模拟索引条件下推

虽然在 Java 中没有 MySQL 的存储引擎和索引的直接概念，但我们可以模拟 MySQL 中的索引结构和查询过程，展示如何通过索引条件下推减少回表操作。

1. 设计模拟的索引结构和数据表

我们假设有一个包含联合索引的表，并设计出模拟的“回表”操作。然后通过索引条件下推优化查询。

2. Java 代码示例

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

class Record {
    int id;         // 模拟主键
    String colA;    // 索引列A
    String colB;    // 索引列B
    String data;    // 其他表数据

    public Record(int id, String colA, String colB, String data) {
        this.id = id;
        this.colA = colA;
        this.colB = colB;
        this.data = data;
    }

    public String toString() {
        return "ID: " + id + ", colA: " + colA + ", colB: " + colB + ", data: " + data;
    }
}

class IndexConditionPushdownSimulator {

    // 模拟数据库表记录
    private List<Record> table = new ArrayList<>();

    // 插入数据
    public void insert(int id, String colA, String colB, String data) {
        table.add(new Record(id, colA, colB, data));
    }

    // 模拟没有使用索引条件下推的查询
    public List<Record> queryWithoutICP(String colACondition, String colBCondition) {
        // 模拟索引扫描：只根据colA过滤，所有符合的记录都需要回表
        List<Record> indexScanResult = table.stream()
                .filter(record -> record.colA.equals(colACondition))
                .collect(Collectors.toList());

        // 模拟回表：从回表数据中再根据colB过滤
        return indexScanResult.stream()
                .filter(record -> record.colB.equals(colBCondition))
                .collect(Collectors.toList());
    }

    // 模拟使用索引条件下推的查询
    public List<Record> queryWithICP(String colACondition, String colBCondition) {
        // 模拟索引扫描：在索引扫描时直接将条件下推，减少回表操作
        return table.stream()
                .filter(record -> record.colA.equals(colACondition) && record.colB.equals(colBCondition))
                .collect(Collectors.toList());
    }

    public static void main(String[] args) {
        IndexConditionPushdownSimulator simulator = new IndexConditionPushdownSimulator();

        // 插入一些数据
        simulator.insert(1, "A1", "B1", "Data1");
        simulator.insert(2, "A2", "B2", "Data2");
        simulator.insert(3, "A1", "B3", "Data3");
        simulator.insert(4, "A2", "B1", "Data4");
        simulator.insert(5, "A1", "B1", "Data5");

        // 不使用索引条件下推的查询
        System.out.println("Query without ICP:");
        List<Record> resultWithoutICP = simulator.queryWithoutICP("A1", "B1");
        for (Record record : resultWithoutICP) {
            System.out.println(record);
        }

        // 使用索引条件下推的查询
        System.out.println("\nQuery with ICP:");
        List<Record> resultWithICP = simulator.queryWithICP("A1", "B1");
        for (Record record : resultWithICP) {
            System.out.println(record);
        }
    }
}

代码解析

模拟表记录和联合索引：
- Record 类代表表中的一行数据，包含 colA 和 colB 两个可以作为联合索引的列，data 则是实际的表数据（需要回表时读取）。
- insert() 方法用于插入记录。
不使用索引条件下推的查询：
- queryWithoutICP() 方法模拟了没有使用 ICP 的查询过程，首先根据 colA 列过滤，获取一部分符合条件的记录，然后回表，再根据 colB 进行过滤。
- 这种方法在大数据量时效率较低，因为每次都需要回表。
使用索引条件下推的查询：
- queryWithICP() 方法模拟了使用 ICP 的查询过程。在索引扫描阶段就将 colB 的过滤条件下推，从而减少了回表操作的次数，提高了查询效率。
运行结果：

输出结果展示了两种不同方式的查询：
```
Query without ICP:
ID: 1, colA: A1, colB: B1, data: Data1
ID: 5, colA: A1, colB: B1, data: Data5

Query with ICP:
ID: 1, colA: A1, colB: B1, data: Data1
ID: 5, colA: A1, colB: B1, data: Data5
```
结果虽然相同，但使用 ICP 的查询过程更加高效，因为在索引扫描时已经过滤掉了不符合 colB 条件的记录，减少了不必要的回表操作。