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Grundlegendes zum MySQL-Index-Pushdown in einem Artikel

WBOY
WBOYnach vorne
2022-10-09 16:42:012666Durchsuche

Dieser Artikel bringt Ihnen relevantes Wissen über MySQL, das hauptsächlich den relevanten Inhalt zum Index-Pushdown vorstellt, der auch Index-Pushdown genannt wird, oder kurz ICP Optimierung der Datenabfrage. Ich hoffe, dass es für alle hilfreich sein wird.

Empfohlenes Lernen: MySQL-Video-Tutorial

SELECT-Anweisungsausführungsprozess

MySQL-Datenbank besteht aus Server-Ebene und Engine Schichtzusammensetzung: MySQL 数据库由 Server 层和 Engine 层组成:

  • Server 层:SQL 分析器、SQL 优化器、SQL 执行器,用于负责 SQL 语句的具体执行过程。
  • Engine 层: 负责存储具体的数据,如最常使用的 InnoDB 存储引擎,还有用于在内存中存储临时结果集的 TempTable 引擎。

  • 通过客户端/服务器通信协议与 MySQL 建立连接。

  • 查询缓存:

    • 如果开启了 Query Cache 且在查询缓存过程中查询到完全相同的 SQL 语句,则将查询结果直接返回给客户端;
    • 如果没有开启 Query Cache 或者没有查询到完全相同的 SQL 语句则会由解析器进行语法语义解析,并生成解析树。
  • 分析器生成新的解析树。

  • 查询优化器生成执行计划。

  • 查询执行引擎执行 SQL 语句,此时查询执行引擎会根据 SQL 语句中表的存储引擎类型,以及对应的 API 接口与底层存储引擎缓存或者物理文件的交互情况,得到查询结果,由 MySQL Server 过滤后将查询结果缓存并返回给客户端。

    若开启了 Query Cache,这时也会将 SQL 语句和结果完整地保存到 Query Cache 中,以后若有相同的 SQL 语句执行则直接返回结果。

TipsMySQL 8.0 已去掉 query cache(查询缓存模块)。

因为查询缓存的命中率会非常低。 查询缓存的失效非常频繁:只要有对一个表的更新,这个表上所有的查询缓存都会被清空。

什么是索引下推?

索引下推(Index Condition Pushdown): 简称 ICP,通过把索引过滤条件下推到存储引擎,来减少 MySQL 存储引擎访问基表的次数 和 MySQL 服务层访问存储引擎的次数。

索引下推 VS 覆盖索引: 其实都是 减少回表的次数,只不过方式不同

  • 覆盖索引: 当索引中包含所需要的字段(SELECT XXX),则不再回表去查询字段。

  • 索引下推: 对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表的行数。

要了解 ICP 是如何工作的,先从一个查询 SQL 开始:

举个栗子:查询名字 la 开头、年龄为 18 的记录

SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'la%' AND age = 18;

有这些记录:

不开启 ICP 时索引扫描是如何进行的:

  • 通过索引元组,定位读取对应数据行。(实际上:就是回表)
  • WHERE 中字段做判断,过滤掉不满足条件的行。

使用 ICP,索引扫描如下进行:

  • 获取索引元组。
  • WHERE 中字段做判断,在索引列中进行过滤。
  • 对满足条件的索引,进行回表查询整行。
  • WHERE
    • Server Schicht: Hat SQL-Analysator, SQL-Optimierung Executor, SQL Executor, ist für den spezifischen Ausführungsprozess von SQL-Anweisungen verantwortlich.
  • Engine-Schicht: Verantwortlich für die Speicherung spezifischer Daten, wie z. B. der am häufigsten verwendeten InnoDB-Speicher-Engine, und für die Speicherung temporärer Ergebnisse in Speichersets TempTable-Engine.

    🎜🎜
    • 🎜Vom Kunden Stellen Sie mithilfe des Client/Server-Kommunikationsprotokolls eine Verbindung mit MySQL her. 🎜🎜
    • 🎜🎜Abfrage-Cache:🎜
      • Wenn Abfrage-Cache aktiviert ist und genau das gleiche SQL während der Abfrage abgefragt wird Cache-Prozesscode>-Anweisung werden die Abfrageergebnisse direkt an den Client zurückgegeben. 🎜
      • Wenn Query Cache nicht aktiviert ist oder genau dieselbe SQL-Anweisung nicht aktiviert ist Wenn es abgefragt wird, wird es analysiert. Der Prozessor führt eine syntaktische und semantische Analyse durch und generiert einen Analysebaum. 🎜🎜🎜
      • 🎜Der Parser generiert einen neuen Parse-Baum. 🎜🎜
      • 🎜Der Abfrageoptimierer generiert einen Ausführungsplan. 🎜🎜
      • 🎜Die Abfrageausführungs-Engine führt die SQL-Anweisung aus. Zu diesem Zeitpunkt basiert die Abfrageausführungs-Engine auf dem Speicher-Engine-Typ der Tabelle im SQL Anweisung und die entsprechende API Die Schnittstelle interagiert mit dem zugrunde liegenden Speicher-Engine-Cache oder physischen Dateien, um Abfrageergebnisse zu erhalten. Nach der Filterung durch MySQL Server werden die Abfrageergebnisse zwischengespeichert und zurückgegeben der Kunde. 🎜
        🎜Wenn Query Cache aktiviert ist, werden die SQL-Anweisung und die Ergebnisse zu diesem Zeitpunkt vollständig im Query Cache gespeichert Wird dieselbe SQL-Anweisung ausgeführt, wird das Ergebnis direkt zurückgegeben. 🎜
        🎜🎜🎜🎜Tipps: MySQL 8.0 hat den Abfrage-Cache (Abfrage-Cache-Modul) entfernt. 🎜
        🎜Weil die Trefferquote des Abfragecaches sehr niedrig sein wird. Ungültigmachungen des Abfragecaches kommen sehr häufig vor: Bei jeder Aktualisierung einer Tabelle werden alle Abfragecaches für diese Tabelle geleert. 🎜
        🎜Was ist Index-Pushdown? 🎜🎜🎜Index Condition Pushdown (Index Condition Pushdown): wird als ICP bezeichnet und reduziert MySQL, indem die Indexfilterbedingungen nach unten verschoben werden Speicher-Engine. Die Häufigkeit, mit der die Speicher-Engine auf die Basistabelle zugreift, und die Häufigkeit, mit der die MySQL-Dienstschicht auf die Speicher-Engine zugreift. 🎜🎜🎜Index-Pushdown vs. Covering-Index: Tatsächlich 🎜reduzieren beide die Anzahl der Tabellenrückgaben, aber auf unterschiedliche Weise 🎜
        • 🎜🎜Covered-Index: Wenn die Indizierung die erforderlichen Felder enthält (SELECT XXX), ist es nicht erforderlich, zur Tabelle zurückzukehren, um die Felder abzufragen. 🎜🎜
        • 🎜🎜Index-Pushdown: Treffen Sie zunächst eine Beurteilung der im Index enthaltenen Felder, 🎜filtern Sie direkt die Datensätze heraus, die die Bedingungen nicht erfüllen und reduzieren Sie die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen der Tisch. 🎜🎜🎜🎜🎜Um zu verstehen, wie ICP funktioniert, beginnen Sie mit einer Abfrage SQL:🎜🎜Zum Beispiel: Fragen Sie den Namen la Records ab, der mit beginnt und Alter 18 🎜
          -- 表创建
          CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (
          `id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '主键 id',
          `name` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '名字',
          `age` TINYINT NOT NULL COMMENT '年龄',
          `address` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '地址',
          PRIMARY KEY (id)
          ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT '用户表';
          
          -- 创建索引
          CREATE INDEX idx_name_age ON user (name, age);
          
          -- 新增数据
          INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (1, 'tt', 14, 'linhai');
          INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (2, 'lala', 18, 'linhai');
          INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (3, 'laxi', 30, 'linhai');
          INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (4, 'lawa', 40, 'linhai');
          
          -- 查询语句
          SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'la%' AND age = 18;
          🎜🎜 haben diese Datensätze: 🎜🎜🎜🎜🎜So funktioniert das Indexscannen, wenn ICP nicht aktiviert ist:🎜
          • Suchen und lesen die entsprechende Datenzeile durch das Indextupel. (Eigentlich: Geben Sie einfach die Tabelle zurück) 🎜
          • Beurteilen Sie die Felder in WHERE und filtern Sie Zeilen heraus, die die Bedingungen nicht erfüllen. 🎜🎜🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie ICP code>, der Indexscan läuft wie folgt ab:🎜<ul> <li>Holen Sie sich das Indextupel. 🎜</li> <li>Beurteilen Sie die Felder in <code>WHERE und filtern Sie in der Indexspalte. 🎜
          • Für Indizes, die die Bedingungen erfüllen, fragen Sie die gesamte Zeile zurück in die Tabelle ab. 🎜
          • Beurteilen Sie die Felder in WHERE und filtern Sie Zeilen heraus, die die Bedingungen nicht erfüllen. 🎜🎜🎜🎜🎜

            动手实验:

            实验:使用 MySQL 版本 8.0.16

            -- 表创建
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (
            `id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '主键 id',
            `name` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '名字',
            `age` TINYINT NOT NULL COMMENT '年龄',
            `address` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '地址',
            PRIMARY KEY (id)
            ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT '用户表';
            
            -- 创建索引
            CREATE INDEX idx_name_age ON user (name, age);
            
            -- 新增数据
            INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (1, 'tt', 14, 'linhai');
            INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (2, 'lala', 18, 'linhai');
            INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (3, 'laxi', 30, 'linhai');
            INSERT INTO user (id, name, age, address) VALUES (4, 'lawa', 40, 'linhai');
            
            -- 查询语句
            SELECT * FROM user WHERE name LIKE &#39;la%&#39; AND age = 18;

            新增数据如下:

            • 关闭 ICP,再调用 EXPLAIN 查看语句:
            -- 将 ICP 关闭
            SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';
            -- 查看确认
            show variables like 'optimizer_switch';
            
            -- 用 EXPLAIN 查看
            EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE &#39;la%&#39; AND age = 18;

            • 开启 ICP,再调用 EXPLAIN 查看语句:
            -- 将 ICP 打开
            SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on';
            -- 查看确认
            show variables like 'optimizer_switch';
            
            -- 用 EXPLAIN 查看
            EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE &#39;la%&#39; AND age = 18;

            由上实验可知,区别是否开启 ICP Exira 字段中的 Using index condition

            更进一步,来看下 ICP 带来的性能提升:

            通过访问数据文件的次数

            -- 1. 清空 status 状态
            flush status;
            -- 2. 查询
            SELECT * FROM user WHERE name LIKE &#39;la%&#39; AND age = 18;
            -- 3. 查看 handler 状态
            show status like '%handler%';

            对比开启 ICP 和 关闭 ICP 关注 Handler_read_next 的值

            -- 开启 ICP
            flush status;
            SELECT * FROM user WHERE name LIKE &#39;la%&#39; AND age = 18;
            show status like '%handler%';
            +----------------------------|-------+
            | Variable_name              | Value |
            +----------------------------|-------+
            | Handler_commit             | 1     |
            | Handler_delete             | 0     |
            | Handler_discover           | 0     |
            | Handler_external_lock      | 2     |
            | Handler_mrr_init           | 0     |
            | Handler_prepare            | 0     |
            | Handler_read_first         | 0     |
            | Handler_read_key           | 1     |  
            | Handler_read_last          | 0     |
            | Handler_read_next          | 1     |  <---重点
            | Handler_read_prev          | 0     |
            | Handler_read_rnd           | 0     |
            | Handler_read_rnd_next      | 0     |
            | Handler_rollback           | 0     |
            | Handler_savepoint          | 0     |
            | Handler_savepoint_rollback | 0     |
            | Handler_update             | 0     |
            | Handler_write              | 0     |
            +----------------------------|-------+
            18 rows in set (0.00 sec)
            
            
            -- 关闭 ICP
            flush status;
            SELECT * FROM user WHERE name LIKE &#39;la%&#39; AND age = 18;
            show status like '%handler%';
            +----------------------------|-------+
            | Variable_name              | Value |
            +----------------------------|-------+
            | Handler_commit             | 1     |
            | Handler_delete             | 0     |
            | Handler_discover           | 0     |
            | Handler_external_lock      | 2     |
            | Handler_mrr_init           | 0     |
            | Handler_prepare            | 0     |
            | Handler_read_first         | 0     |
            | Handler_read_key           | 1     |
            | Handler_read_last          | 0     |
            | Handler_read_next          | 3     |  <---重点
            | Handler_read_prev          | 0     |
            | Handler_read_rnd           | 0     |
            | Handler_read_rnd_next      | 0     |
            | Handler_rollback           | 0     |
            | Handler_savepoint          | 0     |
            | Handler_savepoint_rollback | 0     |
            | Handler_update             | 0     |
            | Handler_write              | 0     |
            +----------------------------|-------+
            18 rows in set (0.00 sec)

            由上实验可知:

            • 开启 ICPHandler_read_next 等于 1,回表查 1 次。
            • 关闭 ICPHandler_read_next 等于 3,回表查 3 次。

            这实验跟上面的栗子就对应上了。

            索引下推限制

            根据官网可知,索引下推 受以下条件限制:

            • 当需要访问整个表行时,ICP 用于 rangerefeq_refref_or_null

            • ICP可以用于 InnoDBMyISAM 表,包括分区表 InnoDBMyISAM 表。

            • 对于 InnoDB 表,ICP 仅用于二级索引。ICP 的目标是减少全行读取次数,从而减少 I/O 操作。对于 InnoDB 聚集索引,完整的记录已经读入 InnoDB 缓冲区。在这种情况下使用 ICP 不会减少 I/O

            • 在虚拟生成列上创建的二级索引不支持 ICPInnoDB 支持虚拟生成列的二级索引。

            • 引用子查询的条件不能下推。

            • 引用存储功能的条件不能被按下。存储引擎不能调用存储的函数。

            • 触发条件不能下推。

            • 不能将条件下推到包含对系统变量的引用的派生表。(MySQL 8.0.30 及更高版本)。

            小结下:

            • ICP 仅适用于 二级索引
            • ICP 目标是 减少回表查询
            • ICP 对联合索引的部分列模糊查询非常有效。

            拓展:虚拟列

            CREATE TABLE UserLogin (
            userId BIGINT,
            loginInfo JSON,
            cellphone VARCHAR(255) AS (loginInfo->>"$.cellphone"),
            PRIMARY KEY(userId),
            UNIQUE KEY idx_cellphone(cellphone)
            );

            cellphone :就是一个虚拟列,它是由后面的函数表达式计算而成,本身这个列不占用任何的存储空间,而索引 idx_cellphone 实质是一个函数索引

            好处: 在写 SQL 时可以直接使用这个虚拟列,而不用写冗长的函数。

            举个栗子: 查询手机号

            -- 不用虚拟列
            SELECT * FROM UserLogin WHERE loginInfo->>"$.cellphone" = &#39;13988888888&#39;
            
            -- 使用虚拟列
            SELECT * FROM UserLogin WHERE cellphone = &#39;13988888888&#39;

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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGrundlegendes zum MySQL-Index-Pushdown in einem Artikel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme:
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