【Mysql】index extensions介紹

小亮520cl發表於2016-06-30

原文 葉總---http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAzMTY4NQ==&mid=405105504&idx=1&sn=52c9016b6e8168b7744850b4ffe50119&scene=4#wechat_redirect

1、什麼是index extensions
  1. index extensions是MySQL 5.6.9之後的新特性,關於這個特性,手冊中的解釋是這樣的:InnoDB automatically extends each secondary index by appending the primary key columns to it(出處詳見手冊 8.2.1.7 Use of Index Extensions,原文連結:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-extensions.html )。簡言之就是,InnoDB引擎表中,會把主鍵所有列值附加儲存在輔助索引中

  2. 假設有這樣一個表:
  3. CREATE TABLE t(
  4. a int not null,
  5. b int not null,
  6. c int not null,
  7. d int not null,
  8. PRIMARY KEY(a, b),
  9. KEY i_c(c)
  10. ) ENGINE=InnoDB;

  11. 意思是,該表中的輔助索引 i_c 的索引鍵值,實際上也同時儲存了主鍵中的兩個列值,也就是說,i_c 的索引資料結構中,實際上儲存的列是:c、a、b 三列的值。

  12. 我們可透過 innodb_table_monitor 檢視驗證下:

  13. TABLE: name test/t, id 681, flags 1, columns 7, indexes 2, appr.rows 0
  14.   COLUMNS: a: DATA_INT DATA_BINARY_TYPE DATA_NOT_NULL len 4; b: DATA_INT DATA_BINARY_TYPE DATA_NOT_NULL len 4; c: DATA_INT DATA_BINARY_TYPE DATA_NOT_NULL len 4; d: DATA_INT DATA_BINARY_TYPE DATA_NOT_NULL len 4; DB_ROW_ID: DATA_SYS prtype 256 len 6; DB_TRX_ID: DATA_SYS prtype 257 len 6; DB_ROLL_PTR: DATA_SYS prtype 258 len 7;

  15.  INDEX: name PRIMARY, id 1159, fields 2/6, uniq 2, type 3
  16.    root page 3, appr.key vals 0, leaf pages 1, size pages 1
  17.    FIELDS: a b DB_TRX_ID DB_ROLL_PTR c d
  18.  

  19.  INDEX: name i_c, id 1160, fields 1/3, uniq 3, type 0
  20.    root page 4, appr.key vals 0, leaf pages 1, size pages 1
  21.    FIELDS: c a b

  22. 可見,確實是如此。我們順便也看到 PRIMARY KEY 裡包含了所有的列值,以及 DB_TRX_ID、DB_ROLL_PTR 等額外屬性(InnoDB引擎獨有特性,用於實現InnoDB的事務)。



2、怎麼利用index extensions

事實上,輔助索引實際也儲存主鍵值的特性,在InnoDB引擎中一直都是如此,只是從5.6.9版本開始後,在計算執行計劃時,查詢最佳化器(optimizer)才能識別到這個特性,並且利用這個特性。而在5.6.9以前,雖然這個特性也存在,但並不被查詢最佳化器識別,也就無法被利用了。

這個特性可適用於 ref, range, and index_merge 等多種索引訪問方式,在稀鬆索引掃描(loose index scan)、聯接(join)、排序以及MIN()/MAX()等場景下。

我們來看看這個特性怎麼被最佳化器識別並利用的,假設上述測試表中的測試資料有:
SELECT * FROM t;
+—-+—-+—-+—-+
| a | b | c | d |
+—-+—-+—-+—-+
| 1 | 2 | 4 | 2 |
| 1 | 3 | 2 | 2 |
| 1 | 4 | 9 | 2 |
| 1 | 5 | 9 | 2 |
| 1 | 6 | 8 | 2 |
| 2 | 2 | 9 | 2 |
| 3 | 2 | 8 | 2 |
| 4 | 2 | 6 | 2 |
| 5 | 2 | 6 | 2 |
| 6 | 2 | 1 | 2 |
+—-+—-+—-+—-+

MySQL版本:5.6.21-70.0-log Percona Server (GPL), Release 70.0, Revision 688。

假設有下面的查詢,看下它的執行計劃:
mysql> explain select a,b,c FROM tr force index(i_c) WHERE a = 1 AND c = 4;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref         | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tr    | ref  | i_c           | i_c  | 8       | const,const |    1 | Using index |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)



在5.6.9以前的版本(或者修改最佳化器開關,關閉 index extensions 特性。如果用5.6.9以後的版本測試,還請記得):
可執行下面的命令關閉 index extensions 特性:
mysql> SET optimizer_switch ='use_index_extensions=off';     
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)


mysql> explain select a,b,c FROM tr force index(i_c) WHERE a = 1 AND c = 4;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra                    |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tr    | ref  | i_c           | i_c  | 4       | const |    2 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

這兩個執行計劃的區別在於:

  • 前者的key_len是8而後者是4,預示著可以用到的索引不僅是i_c這個索引,還有主鍵索引;

  • 前者的ref列值是const,const,而後者只有const,預示著前者用到了2個索引部分,而後者只有一個;

  • 前者評估的rows為2,而後者評估的rows為3,因為前者效率更高;

  • 後者的Extra列中多了Using Where,表示後者還需要從結果中再次過濾資料,而不能像前者那樣直接利用索引取得結果。

我們還可以根據觀察STATUS中的Handler_read_%值差異來對比兩個SQL的實際執行代價(執行FLUSH STATUS後,執行查詢SQL,再執行SHOW STATUS LIKE ‘Handler_read_%’ 檢視):

  • 後者的代價是 Handler_read_next = 3;

  • 前者的代價是 Handler_read_next = 2;

  • 如果資料量更大的話,這個差值也會隨之增大。

由此可見,前者的效率確實要比後者來的更高。

3、後記

我們應該經常關注新版本的新特性,利用這些新特性提升SQL效率 :)


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