• mysql索引合并:一条sql可以使用多个索引


    前言
    mysql的索引合并并不是什么新特性。早在mysql5.0版本就已经实现。之所以还写这篇博文,是因为好多人还一直保留着一条sql语句只能使用一个索引的错误观念。本文会通过一些示例来说明如何使用索引合并。

    什么是索引合并
    下面我们看下mysql文档中对索引合并的说明:

    The Index Merge method is used to retrieve rows with several range scans and to merge their results into one. The merge can produce unions, intersections, or unions-of-intersections of its underlying scans. This access method merges index scans from a single table; it does not merge scans across multiple tables.
    根据官方文档中的说明,我们可以了解到:

    1、索引合并是把几个索引的范围扫描合并成一个索引。

    2、索引合并的时候,会对索引进行并集,交集或者先交集再并集操作,以便合并成一个索引。

    3、这些需要合并的索引只能是一个表的。不能对多表进行索引合并。

    怎么确定使用了索引合并
    在使用explain对sql语句进行操作时,如果使用了索引合并,那么在输出内容的type列会显示 index_merge,key列会显示出所有使用的索引。如下:

    index_merge_sql

    使用索引合并的示例
    数据表结构
    mysql> show create table testG
    *************************** 1. row ***************************
    Table: test
    Create Table: CREATE TABLE `test` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `key1_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    `key1_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    `key2_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    `key2_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `key1` (`key1_part1`,`key1_part2`),
    KEY `key2` (`key2_part1`,`key2_part2`)
    ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=18 DEFAULT CHARSET=utf8
    1 row in set (0.00 sec)
    数据
    mysql> select * from test;
    +----+------------+------------+------------+------------+
    | id | key1_part1 | key1_part2 | key2_part1 | key2_part2 |
    +----+------------+------------+------------+------------+
    | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
    | 2 | 1 | 1 | 2 | 1 |
    | 3 | 1 | 1 | 2 | 2 |
    | 4 | 1 | 1 | 3 | 2 |
    | 5 | 1 | 1 | 3 | 3 |
    | 6 | 1 | 1 | 4 | 3 |
    | 7 | 1 | 1 | 4 | 4 |
    | 8 | 1 | 1 | 5 | 4 |
    | 9 | 1 | 1 | 5 | 5 |
    | 10 | 2 | 1 | 1 | 1 |
    | 11 | 2 | 2 | 1 | 1 |
    | 12 | 3 | 2 | 1 | 1 |
    | 13 | 3 | 3 | 1 | 1 |
    | 14 | 4 | 3 | 1 | 1 |
    | 15 | 4 | 4 | 1 | 1 |
    | 16 | 5 | 4 | 1 | 1 |
    | 17 | 5 | 5 | 1 | 1 |
    | 18 | 5 | 5 | 3 | 3 |
    | 19 | 5 | 5 | 3 | 1 |
    | 20 | 5 | 5 | 3 | 2 |
    | 21 | 5 | 5 | 3 | 4 |
    | 22 | 6 | 6 | 3 | 3 |
    | 23 | 6 | 6 | 3 | 4 |
    | 24 | 6 | 6 | 3 | 5 |
    | 25 | 6 | 6 | 3 | 6 |
    | 26 | 6 | 6 | 3 | 7 |
    | 27 | 1 | 1 | 3 | 6 |
    | 28 | 1 | 2 | 3 | 6 |
    | 29 | 1 | 3 | 3 | 6 |
    +----+------------+------------+------------+------------+
    29 rows in set (0.00 sec)
    使用索引合并的案例
    mysql> explain select * from test where (key1_part1=4 and key1_part2=4) or key2_part1=4G
    *************************** 1. row ***************************
    id: 1
    select_type: SIMPLE
    table: test
    type: index_merge
    possible_keys: key1,key2
    key: key1,key2
    key_len: 8,4
    ref: NULL
    rows: 3
    Extra: Using sort_union(key1,key2); Using where
    1 row in set (0.00 sec)
    未使用索引合并的案例
    mysql> explain select * from test where (key1_part1=1 and key1_part2=1) or key2_part1=4G
    *************************** 1. row ***************************
    id: 1
    select_type: SIMPLE
    table: test
    type: ALL
    possible_keys: key1,key2
    key: NULL
    key_len: NULL
    ref: NULL
    rows: 29
    Extra: Using where
    1 row in set (0.00 sec)
    从上面的两个案例大家可以发现,相同模式的sql语句,可能有时能使用索引,有时不能使用索引。是否能使用索引,取决于mysql查询优化器对统计数据分析后,是否认为使用索引更快。

    因此,单纯的讨论一条sql是否可以使用索引有点片面,还需要考虑数据。

    注意事项
    mysql5.6.7之前的版本遵守range优先的原则。也就是说,当一个索引的一个连续段,包含所有符合查询要求的数据时,哪怕索引合并能提供效率,也不再使用索引合并。举个例子:

    mysql> explain select * from test where (key1_part1=1 and key1_part2=1) and key2_part1=1G
    *************************** 1. row ***************************
    id: 1
    select_type: SIMPLE
    table: test
    type: ref
    possible_keys: key1,key2
    key: key2
    key_len: 4
    ref: const
    rows: 9
    Extra: Using where
    1 row in set (0.00 sec)
    上面符合查询要求的结果只有一条,而这一条记录被索引key2所包含。

    可以看到这条sql语句使用了key2索引。但是这个并不是最快的执行方式。其实,把索引key1和索引key2进行索引合并,取交集后,就发现只有一条记录适合。应该查询效率会更快。

    tips:这条sql语句未在mysql5.6.7之后版本执行验证,以上为理论推导。有兴趣的话,您可以到mysql5.6.7之后版本上验证下。

    转自:http://www.bo56.com/mysql%e7%b4%a2%e5%bc%95%e5%90%88%e5%b9%b6%e4%b8%80%e6%9d%a1sql%e5%8f%af%e4%bb%a5%e4%bd%bf%e7%94%a8%e5%a4%9a%e4%b8%aa%e7%b4%a2%e5%bc%95/

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