简单谈谈MySQL的loose index scan

 更新时间:2015年12月14日 23:17  点击:2226

众所周知,InnoDB采用IOT(index organization table)即所谓的索引组织表,而叶子节点也就存放了所有的数据,这就意味着,数据总是按照某种顺序存储的。所以问题来了,如果是这样一个语句,执行起来应该是怎么样的呢?语句如下:

select count(distinct a) from table1;

     列a上有一个索引,那么按照简单的想法来讲,如何扫描呢?很简单,一条一条的扫描,这样一来,其实做了一次索引全扫描,效率很差。这种扫描方式会扫描到很多很多的重复的索引,这样说的话优化的办法也是很容易想到的:跳过重复的索引就可以了。于是网上能搜到这样的一个优化的办法:

select count(*) from (select distinct a from table1) t;

    从已经搜索到的资料看,这样的执行计划中的extra就从using index变成了using index for group-by。

    但是,但是,但是,好在我们现在已经没有使用5.1的版本了,大家基本上都是5.5以上了,这些现代版本,已经实现了loose index scan:

     很好很好,就不需要再用这种奇技淫巧去优化SQL了。

     文档里关于group by这里写的有点意思,说是最大众化的办法就是进行全表扫描并且创建一个临时表,这样执行计划就会难看的要命了,肯定有ALL和using temporary table了。

5.0之后group by在特定条件下可能使用到loose index scan,

CREATE TABLE log_table (
id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
log_machine VARCHAR(20) NOT NULL,
log_time DATETIME NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE INDEX ix_log_machine_time ON log_table (log_machine, log_time);

1

SELECT MAX(log_time) FROM log_table;
SELECT MAX(log_time) FROM log_table WHERE log_machine IN ('Machine 1');

这两条sql都只需一次index seek便可返回,源于索引的有序排序,优化器意识到min/max位于最左/右块,从而避免范围扫描;
extra显示Select tables optimized away ;
2

复制代码 代码如下:
SELECT MAX(log_time) FROM log_table WHERE log_machine IN (‘Machine 1','Machine 2','Machine 3','Machine 4');

执行计划type 为range(extra显示using where; using index),即执行索引范围扫描,先读取所有满足log_machine约束的记录,然后对其遍历找出max value;
改进

复制代码 代码如下:
SELECT MAX(log_time) FROM log_table WHERE log_machine IN (‘Machine 1','Machine 2','Machine 3','Machine 4')  group by log_machine order by 1 desc limit 1;

这满足group by选择loose index scan的要求,执行计划的extra显示using index for group-by,执行效果等值于

SELECT MAX(log_time) FROM log_table WHERE log_machine IN (‘Machine 1')
Union
SELECT MAX(log_time) FROM log_table WHERE log_machine IN (‘Machine 2')
…..

即对每个log_machine执行loose index scan,rows从原来的82636下降为16(该表总共1,000,000条记录)。

Group by何时使用loose index scan?

适用条件:

1  针对单表操作
2  Group by使用索引的最左前缀列
3  只支持聚集函数min()/max()
4  Where条件出现的列必须为=constant操作 , 没出现在group by中的索引列必须使用constant
5  不支持前缀索引,即部分列索引 ,如index(c1(10))
执行计划的extra应该显示using index for group-by
假定表t1有个索引idx(c1,c2,c3)

SELECT c1, c2 FROM t1 GROUP BY c1, c2;
SELECT DISTINCT c1, c2 FROM t1;
SELECT c1, MIN(c2) FROM t1 GROUP BY c1;
SELECT c1, c2 FROM t1 WHERE c1 < const GROUP BY c1, c2;
SELECT MAX(c3), MIN(c3), c1, c2 FROM t1 WHERE c2 > const GROUP BY c1, c2;
SELECT c2 FROM t1 WHERE c1 < const GROUP BY c1, c2;
SELECT c1, c2 FROM t1 WHERE c3 = const GROUP BY c1, c2
SELECT c1, c3 FROM t1 GROUP BY c1, c2;--无法使用松散索引

而SELECT c1, c3 FROM t1  where c3= const GROUP BY c1, c2;则可以

紧凑索引扫描tight index scan
Group by在无法使用loose index scan,还可以选择tight,若两者都不可选,则只能借助临时表;
扫描索引时,须读取所有满足条件的索引键,要么是全索引扫描,要么是范围索引扫描;
Group by的索引列不连续;或者不是从最左前缀开始,但是where条件里出现最左列;

SELECT c1, c2, c3 FROM t1 WHERE c2 = 'a' GROUP BY c1, c3;
SELECT c1, c2, c3 FROM t1 WHERE c1 = 'a' GROUP BY c2, c3;

5.6的改进
事实上,5.6的index condition push down可以弥补loose index scan缺失带来的性能损失。
KEY(age,zip)

mysql> explain SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 18 AND 20 AND zip IN (12345,12346, 12347);
+----+-------------+--------+-------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra    |
+----+-------------+--------+-------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
| 1 | SIMPLE   | people | range | age      | age | 4    | NULL | 90556 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
1 row in set (0.01 sec)

根据key_len=4可以推测出sql只用到索引的第一列,即先通过索引查出满足age (18,20)的行记录,然后从server层筛选出满足zip约束的行;
pre-5.6,对于复合索引,只有当引导列使用"="时才有机会在索引扫描时使用到后面的索引列。

mysql> explain SELECT name FROM people WHERE age=18 AND zip IN (12345,12346, 12347);
+----+-------------+--------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra    |
+----+-------------+--------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE   | people | range | age      | age | 8    | NULL |  3 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

对比一下查询效率

mysql> SELECT sql_no_cache name FROM people WHERE age=19 AND zip IN (12345,12346, 12347);
+----------------------------------+
| name               |
+----------------------------------+
| 888ba838661aff00bbbce114a2a22423 |
+----------------------------------+
1 row in set (0.06 sec)
mysql> SELECT SQL_NO_CACHE name FROM people WHERE age BETWEEN 18 AND 22 AND zip IN (12345,12346, 12347);
+----------------------------------+
| name               |
+----------------------------------+
| ed4481336eb9adca222fd404fa15658e |
| 888ba838661aff00bbbce114a2a22423 |
+----------------------------------+
2 rows in set (1 min 56.09 sec)

对于第二条sql,可以使用union改写,

mysql> SELECT name FROM people WHERE age=18 AND zip IN (12345,12346, 12347)
  -> UNION ALL
  -> SELECT name FROM people WHERE age=19 AND zip IN (12345,12346, 12347)
  -> UNION ALL
  -> SELECT name FROM people WHERE age=20 AND zip IN (12345,12346, 12347)
  -> UNION ALL
  -> SELECT name FROM people WHERE age=21 AND zip IN (12345,12346, 12347)
  -> UNION ALL
-> SELECT name FROM people WHERE age=22 AND zip IN (12345,12346, 12347);

而mysql5.6引入了index condition pushdown,从优化器层面解决了此类问题。

[!--infotagslink--]

相关文章

  • MySQL性能监控软件Nagios的安装及配置教程

    这篇文章主要介绍了MySQL性能监控软件Nagios的安装及配置教程,这里以CentOS操作系统为环境进行演示,需要的朋友可以参考下...2015-12-14
  • 详解Mysql中的JSON系列操作函数

    新版 Mysql 中加入了对 JSON Document 的支持,可以创建 JSON 类型的字段,并有一套函数支持对JSON的查询、修改等操作,下面就实际体验一下...2016-08-23
  • 深入研究mysql中的varchar和limit(容易被忽略的知识)

    为什么标题要起这个名字呢?commen sence指的是那些大家都应该知道的事情,但往往大家又会会略这些东西,或者对这些东西一知半解,今天我总结下自己在mysql中遇到的一些commen sense类型的问题。 ...2015-03-15
  • MySQL 字符串拆分操作(含分隔符的字符串截取)

    这篇文章主要介绍了MySQL 字符串拆分操作(含分隔符的字符串截取),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-02-22
  • mysql的3种分表方案

    一、先说一下为什么要分表:当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下:1...2014-05-31
  • Windows服务器MySQL中文乱码的解决方法

    我们自己鼓捣mysql时,总免不了会遇到这个问题:插入中文字符出现乱码,虽然这是运维先给配好的环境,但是在自己机子上玩的时候咧,总得知道个一二吧,不然以后如何优雅的吹牛B。...2015-03-15
  • Centos5.5中安装Mysql5.5过程分享

    这几天在centos下装mysql,这里记录一下安装的过程,方便以后查阅Mysql5.5.37安装需要cmake,5.6版本开始都需要cmake来编译,5.5以后的版本应该也要装这个。安装cmake复制代码 代码如下: [root@local ~]# wget http://www.cm...2015-03-15
  • 用VirtualBox构建MySQL测试环境

    宿主机使用网线的时候,客户机在Bridged Adapter模式下,使用Atheros AR8131 PCI-E Gigabit Ethernet Controller上网没问题。 宿主机使用无线的时候,客户机在Bridged Adapter模式下,使用可选项里唯一一个WIFI选项,Microsoft Virtual Wifi Miniport Adapter也无法上网,故弃之。...2013-09-19
  • 忘记MYSQL密码的6种常用解决方法总结

    首先要声明一点,大部分情况下,修改MySQL密码是需要有mysql里的root权限的...2013-09-11
  • MySQL数据库备份还原方法

    MySQL命令行导出数据库: 1,进入MySQL目录下的bin文件夹:cd MySQL中到bin文件夹的目录 如我输入的命令行:cd C:/Program Files/MySQL/MySQL Server 4.1/bin (或者直接将windows的环境变量path中添加该目录) ...2013-09-26
  • Mysql命令大全(详细篇)

    一、连接Mysql格式: mysql -h主机地址 -u用户名 -p用户密码1、连接到本机上的MYSQL。首先打开DOS窗口,然后进入目录mysql/bin,再键入命令mysql -u root -p,回车后提示你输密码.注意用户名前可以有空格也可以没有空格,但是密...2015-11-08
  • Navicat for MySQL 11注册码\激活码汇总

    Navicat for MySQL注册码用来激活 Navicat for MySQL 软件,只要拥有 Navicat 注册码就能激活相应的 Navicat 产品。这篇文章主要介绍了Navicat for MySQL 11注册码\激活码汇总,需要的朋友可以参考下...2020-11-23
  • mysql IS NULL使用索引案例讲解

    这篇文章主要介绍了mysql IS NULL使用索引案例讲解,本篇文章通过简要的案例,讲解了该项技术的了解与使用,以下就是详细内容,需要的朋友可以参考下...2021-08-14
  • node.js如何操作MySQL数据库

    这篇文章主要介绍了node.js如何操作MySQL数据库,帮助大家更好的进行web开发,感兴趣的朋友可以了解下...2020-10-29
  • 基于PostgreSQL和mysql数据类型对比兼容

    这篇文章主要介绍了基于PostgreSQL和mysql数据类型对比兼容,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-12-25
  • RHEL6.5编译安装MySQL5.6.26教程

    一、准备编译环境,安装所需依赖包yum groupinstall 'Development' -y yum install openssl openssl-devel zlib zlib-devel -y yum install readline-devel pcre-devel ncurses-devel bison-devel cmake -y二、编译安...2015-10-21
  • Mysql中 show table status 获取表信息的方法

    这篇文章主要介绍了Mysql中 show table status 获取表信息的方法的相关资料,需要的朋友可以参考下...2016-03-12
  • 20分钟MySQL基础入门

    这篇文章主要为大家分享了20分钟MySQL基础入门教程,快速掌握MySQL基础知识,真正了解MySQL,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下...2016-12-02
  • mongodb与mysql命令详细对比

    传统的关系数据库一般由数据库(database)、表(table)、记录(record)三个层次概念组成,MongoDB是由数据库(database)、集合(collection)、文档对象(document)三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表,但是集合中没有列、行和关...2013-09-11
  • Delphi远程连接Mysql的实现方法

    这篇文章主要介绍了Delphi远程连接Mysql的实现方法,需要的朋友可以参考下...2020-06-30