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MySQL 中为什么要使用索引合并 (Index Merge)?

  • 2024-08-27
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  • 本文字数:9519 字

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在生产环境中,MySQL 语句的 where 查询通常会包含多个条件判断,以 AND 或 OR 操作进行连接。然而,对一个表进行查询最多只能利用该表上的一个索引,其他条件需要在回表查询时进行判断(不考虑覆盖索引的情况)。当回表的记录数很多时,需要进行大量的随机 IO,这可能导致查询性能下降。因此,MySQL 5.x 版本推出索引合并(Index Merge)来解决该问题。


本文将基于 MySQL 8.0.22 版本对 MySQL 的索引合并功能、实现原理及场景约束进行详细介绍,同时也会结合原理对其优缺点进行浅析,并通过例子进行验证。


什么是索引合并(Index Merge)?


索引合并是通过对一个表同时使用多个索引进行条件扫描,并将满足条件的多个主键集合取交集或并集后再进行回表,可以提升查询效率。


索引合并主要包含交集(intersection),并集(union)和排序并集(sort-union)三种类型:

  • intersection:将基于多个索引扫描的结果集取交集后返回给用户;

  • union:将基于多个索引扫描的结果集取并集后返回给用户;

  • sort-union:与 union 类似,不同的是 sort-union 会对结果集进行排序,随后再返回给用户;


MySQL 中有四个开关(index_merge、index_merge_intersection、index_merge_union 以及 index_merge_sort_union)对上述三种索引合并类型提供支持,可以通过修改 optimizer_switch 系统参数中的四个开关标识来控制索引合并特性的使用。


假设创建表 T,并插入如下数据:


CREATE TABLE T(  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`a` int NOT NULL,`b` char(1) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_a` (`a`) USING BTREE,KEY `idx_b` (`b`) USING BTREE)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1;
INSERT INTO T (a, b) VALUES (1, 'A'), (2, 'B'),(3, 'C'),(4, 'B'),(1, 'C');
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默认情况下,四个开关均为开启状态。如果需要单独使用某个合并类型,需设置 index_merge=off,并将相应待启用的合并类型标识(例如,index_merge_sort_union)设置为 on。


开关开启后,可通过 EXPLAIN 执行计划查看当前查询语句是否使用了索引合并。


mysql> explain SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B';+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    4 |   100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
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上面代码显示 type 类型为 index_merge,表示使用了索引合并。key 列显示使用到的所有索引名称,该语句中同时使用了 idx_a 和 idx_b 两个索引完成查询。Extra 列显示具体使用了哪种类型的索引合并,该语句显示 Using union(...),表示索引合并类型为 union。


此外,可以使用 index_merge/no_index_merge 给查询语句添加 hint,强制 SQL 语句使用/不使用索引合并。


• 如果查询默认未使用索引合并,可以通过添加 index_merge 强制指定:


mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=2 AND b='A';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ref  | idx_a,idx_b   | idx_a | 4       | const |    1 |    20.00 | Using where |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 
mysql> EXPLAIN SELECT /*+ INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=2 AND b='A';+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+| 1 | SIMPLE | T | NULL | index_merge | idx_a,idx_b | idx_a,idx_b | 4,5 | NULL | 1 | 100.00 | Using intersect(idx_a,idx_b); Using where; Using index |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
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• 使用 no_index_merge 给查询语句添加 hint,可以忽略索引合并优化:


mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='A';+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    3 |   100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> EXPLAIN SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=1 OR b='A';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ALL  | idx_a,idx_b   | NULL | NULL    | NULL |    5 |    36.00 | Using where |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
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索引合并(Index Merge)原理


1. Index Merge Intersection


Index Merge Intersection 会在使用到的多个索引上同时进行扫描,并取这些扫描结果的交集作为最终结果集。


以“SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='C'; ”语句为例:


• 未使用索引合并时,MySQL 利用索引 idx_a 获取到满足条件 a=1 的所有主键 id,根据主键 id 进行回表查询到相关记录,随后再使用条件 b='C'对这些记录进行判断,获取最终查询结果。


mysql> explain SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=1 AND b='C';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ref  | idx_a,idx_b   | idx_a | 4       | const |    2 |    40.00 | Using where |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
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• 使用索引合并时,MySQL 分别利用索引 idx_a 和 idx_b 获取满足条件 a=1 和 b='C'的主键 id 集合 setA 和 setB。随后取 setA 和 setB 中主键 id 的交集 setC,并使用 setC 中主键 id 进行回表,获取最终查询结果。


mysql> explain SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='C';+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                                  |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    1 |   100.00 | Using intersect(idx_a,idx_b); Using where; Using index |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
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执行流程如下:



图 1 SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='C';执行流程


2. Index Merge Union


Index Merge Union 会在使用到的多个索引上同时进行扫描,并取这些扫描结果的并集作为最终结果集。

以“SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B'; ”语句为例:


• 未使用索引合并时,MySQL 通过全表扫描获取所有记录信息,随后再使用条件 a=1 和 b='B'对这些记录进行判断,获取最终查询结果。


mysql> EXPLAIN SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=1 OR b='B';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ALL  | idx_a,idx_b   | NULL | NULL    | NULL |    5 |    50.00 | Using where |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
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• 使用索引合并算法时,MySQL 分别利用索引 idx_a 和 idx_b 获取满足条件 a=1 和 b='B'的主键 id 集合 setA 和 setB。随后,取 setA 和 setB 中主键 id 的并集 setC,并使用 setC 中主键 id 进行回表,获取最终查询结果。


mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B';+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    4 |   100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
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执行流程如下:



图 2 SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B';执行流程


3. Index Merge Sort-Union


Sort-Union 索引合并与 Union 索引合并原理相似,只是比单纯的 Union 索引合并多了一步对二级索引记录的主键 id 排序的过程。由 OR 连接的多个范围查询条件组成的 WHERE 子句不满足 Union 算法时,优化器会考虑使用 Sort-Union 算法。例如:


mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a<3 OR b<'B';+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                      |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    4 |   100.00 | Using sort_union(idx_a,idx_b); Using where |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
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应用场景约束


1. 总体约束


• Index Merge 不能应用于全文索引(Fulltext Index)。


• Index Merge 只能合并同一个表的索引扫描结果,不能跨表合并。


以上约束适用于 Intersection,Union 和 Sort-Union 三种合并类型。此外,Intersection 和 Union 存在特殊的场景约束。


2. Index Merge Intersection


使用 Intersection 要求 AND 连接的每个条件必须是如下形式之一:


(1) 当索引包含多个列时,每个列都必须被如下等值条件覆盖,不允许出现范围查询。若使用索引为联合索引时,每个列都必须等值匹配,不能出现只匹配部分列的情况。


key_par1 = const1 AND key_par2 = const2 ... AND key_partN = constN
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(2) 若过滤条件中存在主键列,主键列可以进行范围匹配。


mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE id<3 AND b='A';+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key           | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                       |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | PRIMARY,idx_b | idx_b,PRIMARY | 9,4     | NULL |    1 |   100.00 | Using intersect(idx_b,PRIMARY); Using where |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
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上述的要求,本质上是为了确保索引取出的记录是按照主键 id 有序排列的,因为 Index Merge Intersection 对两个有序集合取交集更简单。同时,主键有序的情况下,回表将不再是单纯的随机 IO,回表的效率也会更高。


3. Index Merge Union


使用 Union 要求 OR 连接的每个条件,必须是如下形式之一:


(1) 当索引包含多个列时,则每个列都必须被如下等值条件覆盖,不允许出现范围查询。若使用索引为联合索引时,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。


key_par1 = const1 OR key_par2 = const2 ... OR key_partN = constN
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(2) 若过滤条件中存在主键列,主键列可以进行范围匹配。


mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE id>3 OR b='A';+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key           | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                   |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | PRIMARY,idx_b | PRIMARY,idx_b | 4,5     | NULL |    3 |   100.00 | Using union(PRIMARY,idx_b); Using where |+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
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Index Merge 的优缺点


• Index Merge Intersection 在使用到的多个索引上同时进行扫描,并取这些扫描结果的并集作为最终结果集。


当优化器根据搜索条件从某个索引中获取的记录数极多时,适合使用 Intersection 对取交集后的主键 id 以顺序 I/O 进行回表,其开销远小于使用随机 IO 进行回表。反之,当根据搜索条件扫描出的记录极少时,因为需要多一步合并操作,Intersection 反而不占优势。在 8.0.22 版本,对于 AND 连接的点查场景,通过建立联合索引可以更好的减少回表。


• Index Merge Union 在使用到的多个索引上同时进行扫描,并取这些扫描结果的并集作为最终结果集。


当优化器根据搜索条件从某个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,使用 Union 的效果才会更优。


• Index Merge Sort-Union 比单纯的 Union 索引合并多了一步对索引记录的主键 id 排序的过程。


当优化器根据搜索条件从某个索引中获取的记录数比较少的时,对这些索引记录的主键 id 进行排序的成本不高,此时可以加速查询。反之,当需要排序的记录过多时,该算法的查询效率不一定更优。


我们以 Index Merge Union 为例,对上述分析进行验证。


1. 场景构造


# 创建表CREATE TABLE T(  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`a` int NOT NULL,`b` char(1) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_a` (`a`) USING BTREE,KEY `idx_b` (`b`) USING BTREE)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1;
# 插入数据DELIMITER $$CREATE PROCEDURE insertT()BEGINDECLARE i INT DEFAULT 0;START TRANSACTION;WHILE i<=100000 doif (i%100 = 0) thenINSERT INTO T (a, b) VALUES (10,CHAR(rand()*(90-65)+65));elseINSERT INTO T (a, b) VALUES (i,CHAR(rand()*(90-65)+65));end if;SET i=i+1;END WHILE;COMMIT;END$$DELIMITER ;call insertT();
# 执行测试语句SQL1: SELECT * FROM T WHERE a=101 OR b='A';SQL2: SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=101 OR b='A';SQL3: SELECT * FROM T WHERE a=10 OR b='A';SQL4: SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=10 OR b='A';
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2. 执行结果及分析


每条语句查询 5 次,去掉最大值和最小值,取剩余三次结果平均值。4 条语句查询结果如下:



对比使用索引合并的 SQL1 和未使用索引合并的 SQL2 的查询结果可知,使用索引合并的 SQL1 具有更高的查询效率,这点从语句的 explain analyze 分析中也可以看出:


使用索引合并的 SQL1 代码示例:


EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM T WHERE a=101 OR b='A';-> Filter: ((t.a = 101) or (t.b = 'A'))  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.064..5.481 rows=2056 loops=1)-> Index range scan on T using union(idx_a,idx_b)  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.062..5.120 rows=2056 loops=1)
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未使用索引合并的 SQL2 代码示例:


EXPLAIN ANALYZE SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=101 OR b='A';-> Filter: ((t.a = 101) or (t.b = 'A'))  (cost=10098.75 rows=10043) (actual time=0.038..31.129 rows=2056 loops=1)-> Table scan on T  (cost=10098.75 rows=100425) (actual time=0.031..22.967 rows=100001 loops=1)
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未使用索引合并时,SQL2 语句需要花费约 23ms 来扫描全表 100001 行数据,随后再进行条件判断。而使用索引合并时,通过合并两个索引筛选出的主键 id 集合,筛选出 2056 个符合条件的主键 id, 随后回表获取最终的数据。这个环节中,索引合并大大减少了需要访问的记录数量。


此外,从 SQL1 和 SQL3 的查询结果也可以看出,数据分布也会影响索引合并的效果。相同的 SQL 模板类型,根据匹配数值的不同,查询时间存在差异。如需要合并的主键 id 集合越小,需要回表的主键 id 越少,查询时间越短。


EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM T WHERE a=101 OR b='A';-> Filter: ((t.a = 101) or (t.b = 'A'))  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.064..5.481 rows=2056 loops=1)   -> Index range scan on T using union(idx_a,idx_b)  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.062..5.120 rows=2056 loops=1) 
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM T WHERE a=10 OR b='A';-> Filter: ((t.a = 10) or (t.b = 'A')) (cost=983.00 rows=3057) (actual time=0.070..7.872 rows=3035 loops=1) -> Index range scan on T using union(idx_a,idx_b) (cost=983.00 rows=3057) (actual time=0.068..7.496 rows=3035 loops=1)
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总结


本文介绍了索引合并(Index Merge)包含的三种类型,即交集(intersection)、并集(union)和排序并集(sort-union),以及索引合并的实现原理、场景约束与通过案例验证的优缺点。在实际使用中,当查询条件列较多且无法使用联合索引时,就可以考虑使用索引合并,利用多个索引加速查询。但要注意,索引合并并非在任何场景下均具有较好的效果,需要结合具体的数据分布进行算法的选择。


文章转载自:华为云开发者联盟

原文链接:https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/18297565

体验地址:http://www.jnpfsoft.com/?from=infoq

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