MySQL 优化器与执行计划：索引选择与 Index Merge
各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 优化器中的一个核心环节：索引选择。好的索引能够显著提升查询性能，而选择错误的索引甚至可能导致性能下降。我们将详细分析优化器如何选择最合适的索引，以及一种特殊的索引使用方式—— Index Merge 的原理和适用场景。
一、MySQL 优化器概览
首先，我们简单回顾一下 MySQL 查询的生命周期，以及优化器在其中的作用。
- 客户端发送查询请求： 用户通过客户端向 MySQL 服务器发送 SQL 查询语句。
- 连接器处理： 连接器负责处理客户端连接，进行身份验证和权限校验。
- 查询缓存（已移除）： 在 MySQL 8.0 之前，如果查询命中缓存，则直接返回结果。MySQL 8.0 彻底移除了查询缓存功能。
- 解析器解析 SQL： 解析器将 SQL 语句解析成抽象语法树（AST）。
- 预处理器处理： 预处理器进行语法检查、权限验证等操作。
- 优化器优化查询： 优化器是整个查询过程中最关键的模块之一。它负责生成多个执行计划，并选择其中最优的一个。优化策略包括：
- 索引选择： 决定使用哪个索引来加速查询。
- 连接顺序： 确定多表连接时的连接顺序。
- 子查询优化： 将子查询改写为连接或常量值等。
- 其他优化： 包括常量折叠、等价谓词重写等。
- 执行器执行查询： 执行器根据优化器选择的执行计划，调用存储引擎接口来获取数据。
- 返回结果： 执行器将查询结果返回给客户端。
优化器的核心目标是找到成本最低的执行计划。成本通常包括 CPU 消耗、IO 消耗等。而索引选择对查询成本影响巨大，因此是优化器最重要的任务之一。
二、索引选择的成本模型
优化器在选择索引时，会根据成本模型来评估每个索引的潜在开销。成本模型主要考虑以下因素：
- IO 成本： 从磁盘读取数据的开销。这通常是查询的主要瓶颈。
- CPU 成本： 处理数据的开销，例如比较、排序等。
- 统计信息： 优化器依赖于统计信息来估计各种操作的成本。统计信息包括：
- 表的行数：
SHOW TABLE STATUS可以查看表的行数。 - 索引的基数（Cardinality）： 索引中不同值的数量。
SHOW INDEX FROM table_name可以查看索引的基数。基数越高，索引的选择性越好。 - 数据分布： 优化器会根据数据分布来估计范围查询的成本。
- 表的行数：
MySQL 使用基于成本的优化器（Cost-Based Optimizer, CBO）。优化器会根据统计信息估算不同执行计划的成本，并选择成本最低的计划。
三、索引选择的步骤
优化器选择索引通常包括以下步骤：
- 分析查询条件： 优化器会分析
WHERE子句中的条件，找出可以使用的索引。 - 评估每个索引的成本： 优化器会根据统计信息和成本模型，评估每个索引的成本。成本主要包括 IO 成本和 CPU 成本。
- 选择成本最低的索引： 优化器会选择成本最低的索引作为查询的访问路径。
- 生成执行计划： 优化器会根据选择的索引和其他优化策略，生成最终的执行计划。
四、索引选择的因素
优化器在选择索引时，会考虑以下因素：
- 查询条件：
WHERE子句中的条件是决定使用哪个索引的关键因素。 - 索引类型： 不同类型的索引（例如 B-Tree 索引、Hash 索引）适用于不同的查询场景。
- 索引列的顺序： 对于复合索引，索引列的顺序非常重要。
- 数据分布： 数据分布会影响范围查询的成本。
- 表的行数： 表的行数越多，索引的作用越明显。
- 索引的选择性： 索引的选择性越高，查询效率越高。选择性是指索引中不同值的数量与表总行数的比值。
- 是否覆盖索引： 如果索引包含了查询所需的所有列，则称为覆盖索引。覆盖索引可以避免回表操作，提高查询效率。
五、Index Merge 详解
Index Merge 是一种特殊的索引使用方式，它允许优化器同时使用多个索引来完成查询。Index Merge 主要用于以下场景：
- 多个单列索引： 当查询条件涉及到多个单列索引时，优化器可能会选择使用 Index Merge。
- 复合索引的前缀列： 当查询条件只涉及到复合索引的前缀列时，优化器可能会选择使用 Index Merge。
Index Merge 的原理是将多个索引的扫描结果进行合并，然后根据查询条件进行过滤。Index Merge 主要有三种类型：
- Intersection Merge Access： 当查询条件使用
AND连接多个条件，并且每个条件都可以使用索引时，优化器可能会选择使用 Intersection Merge Access。它将多个索引的扫描结果取交集。 - Union Merge Access： 当查询条件使用
OR连接多个条件，并且每个条件都可以使用索引时，优化器可能会选择使用 Union Merge Access。它将多个索引的扫描结果取并集。 - Sort-Union Merge Access： 当查询条件使用
OR连接多个条件，但无法直接使用 Union Merge Access 时，优化器可能会选择使用 Sort-Union Merge Access。它先对每个索引的扫描结果进行排序，然后再取并集。
六、Index Merge 示例
我们通过一些示例来演示 Index Merge 的使用。
假设我们有一个名为 users 的表，包含以下字段：
id(INT, PRIMARY KEY)name(VARCHAR(255))age(INT)city(VARCHAR(255))
我们创建两个单列索引：
CREATE INDEX idx_name ON users (name);
CREATE INDEX idx_age ON users (age);1. Intersection Merge Access
以下查询可以使用 Intersection Merge Access：
SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice' AND age = 30;在这个查询中，优化器可能会选择同时使用 idx_name 和 idx_age 索引。它会分别扫描这两个索引，然后将扫描结果取交集，找到同时满足 name = 'Alice' 和 age = 30 的记录。
我们可以使用 EXPLAIN 命令来查看执行计划：
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice' AND age = 30;如果执行计划中出现 Using intersect(...)，则表示使用了 Intersection Merge Access。
2. Union Merge Access
以下查询可以使用 Union Merge Access：
SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice' OR age = 30;在这个查询中，优化器可能会选择同时使用 idx_name 和 idx_age 索引。它会分别扫描这两个索引，然后将扫描结果取并集，找到满足 name = 'Alice' 或 age = 30 的记录。
我们可以使用 EXPLAIN 命令来查看执行计划：
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice' OR age = 30;如果执行计划中出现 Using union(...)，则表示使用了 Union Merge Access。
3. Sort-Union Merge Access
如果 users 表的数据量很大，并且 name = 'Alice' 和 age = 30 的记录分布比较分散，那么优化器可能会选择使用 Sort-Union Merge Access。它会先对 idx_name 和 idx_age 的扫描结果进行排序，然后再取并集。
七、Index Merge 的优缺点
Index Merge 的优点是可以同时使用多个索引，提高查询效率。但是，Index Merge 也有一些缺点：
- 增加 IO 成本： Index Merge 需要扫描多个索引，可能会增加 IO 成本。
- 增加 CPU 成本： Index Merge 需要对扫描结果进行合并和过滤，可能会增加 CPU 成本。
- 适用场景有限： Index Merge 只适用于特定的查询场景。
八、Index Merge 的适用场景和优化建议
Index Merge 并非总是最佳选择。在以下情况下，Index Merge 可能不是一个好的选择：
- 数据量很小： 当数据量很小时，全表扫描可能比 Index Merge 更快。
- 索引选择性很低： 当索引选择性很低时，扫描索引的成本可能很高。
- 查询条件复杂： 当查询条件复杂时，Index Merge 可能会导致性能下降。
为了优化 Index Merge 的性能，可以考虑以下建议：
- 创建复合索引： 如果查询条件经常涉及到多个列，可以考虑创建复合索引。复合索引通常比多个单列索引更有效。
- 优化查询条件： 尽量简化查询条件，避免使用复杂的
OR和AND组合。 - 强制使用索引： 可以使用
FORCE INDEX提示优化器使用指定的索引。但是，不建议滥用FORCE INDEX，因为它可能会导致优化器选择错误的执行计划。
九、案例分析：选择合适的索引
假设我们有一个名为 orders 的表，包含以下字段：
id(INT, PRIMARY KEY)customer_id(INT)order_date(DATE)amount(DECIMAL(10, 2))status(ENUM(‘pending’, ‘shipped’, ‘completed’, ‘cancelled’))
我们创建以下索引：
idx_customer_id:customer_id上的单列索引idx_order_date:order_date上的单列索引idx_status:status上的单列索引idx_customer_id_order_date:customer_id和order_date上的复合索引
现在，我们考虑以下查询：
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';在这种情况下，idx_customer_id_order_date 复合索引很可能是最佳选择。因为它可以同时满足 customer_id 和 order_date 的查询条件。
但是，如果查询条件变为：
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND status = 'pending';在这种情况下，idx_customer_id 索引可能是更好的选择。因为 idx_customer_id_order_date 索引无法完全利用，而 idx_customer_id 索引可以直接定位到满足 customer_id = 123 的记录，然后再根据 status = 'pending' 进行过滤。
如果查询条件变为：
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';并且我们创建一个覆盖索引 idx_customer_id_order_date_id：
CREATE INDEX idx_customer_id_order_date_id ON orders (customer_id, order_date, id);在这种情况下，idx_customer_id_order_date_id 覆盖索引是最佳选择，因为它可以直接从索引中获取所有需要的数据，避免了回表操作。
十、查看执行计划
我们可以使用 EXPLAIN 命令来查看 MySQL 的执行计划。EXPLAIN 命令会显示优化器选择的索引、连接顺序、访问类型等信息。
EXPLAIN 命令的输出包含以下列：
- id： 查询的标识符。
- select_type： 查询的类型，例如
SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY等。 - table： 查询涉及的表。
- partitions： 查询涉及的分区。
- type： 访问类型，例如
ALL、index、range、ref、eq_ref、const、system、NULL。访问类型决定了查询的效率。一般来说，ALL表示全表扫描，效率最低；const表示常量查找，效率最高。 - possible_keys： 优化器可能使用的索引。
- key： 优化器实际使用的索引。
- key_len： 索引的长度。
- ref： 用于索引查找的列或常量。
- rows： 优化器估计需要扫描的行数。
- filtered： 过滤的百分比。
- Extra： 包含其他信息，例如
Using index、Using where、Using temporary、Using filesort等。
通过分析 EXPLAIN 命令的输出，我们可以了解优化器如何执行查询，并根据需要进行优化。
总结：理解索引选择机制是性能优化的关键
今天我们深入探讨了 MySQL 优化器中的索引选择机制，包括成本模型、索引选择步骤、影响因素以及 Index Merge 的原理和适用场景。理解这些内容对于编写高效的 SQL 查询至关重要，能够帮助我们更好地利用索引，提升数据库性能。
记住关键点：复合索引优于单列索引，覆盖索引避免回表，EXPLAIN 命令是诊断性能问题的利器。
希望今天的分享对大家有所帮助！