深入了解MySQL中索引优化器的工作原理

深入了解 MySQL 中索引优化器的工作原理

MySQL 的索引优化器负责选择查询语句中最合适的索引来加速查询操作。在了解索引优化器工作原理之前，我们需要先了解几个概念：

索引类型

MySQL 支持多种不同类型的索引，包括 B-Tree、Hash、Full-text 等。其中 B-Tree（B树）是最常见的一种索引类型。B-Tree 索引在处理大量数据和范围查询时表现出极高的效率。

查询语句中的where条件

查询语句中的where条件有时会被误解为是查询所需要的全部条件，但实际上它只是指定了行的过滤条件，查询所需要的字段条件也要考虑进来。

索引匹配方式

当索引优化器被触发时，它会根据查询语句的条件以及被查询的索引类型来决定采用哪种索引匹配方式，其中常见的索引匹配方式有：全值匹配、范围匹配、前缀匹配、排序匹配和唯一性匹配等。

索引优化器的工作原理

索引优化器的工作分为以下三个步骤：

1. 解析语句：解析查询语句获取查询条件等信息。
2. 生成执行计划：根据语句解析的结果，结合索引类型信息、表数据等，选择最佳的索引以及索引匹配方式。
3. 执行计划：根据执行计划执行查询操作。

下面以两个示例说明索引优化器的工作原理：

示例一

我们有一张名为 orders 的表，其中包含以下字段：id、custid、orderdate、ordercount、orderamount。我们需要查询 custid 等于 15、orderdate 大于等于 '2019-01-01' 并且 orderamount 大于 50 的记录。其中 orders 表上有以下两个索引：

• 索引A: (custid,orderamount,orderdate)
• 索引B: (orderdate,custid,orderamount)

那么这个查询语句的执行计划是怎样的？

1. 索引优化器首先根据查询条件，匹配到了两个索引 A、B。
2. 优化器会分别计算两条索引可用性（假设 A 可用性为 80%，B 可用性为 60%），选择可用性最高的为当前查询的执行计划（即选择索引 A）。
3. 执行计划中包含的步骤有：先使用索引 A 的custid字段完成全值匹配，然后使用orderdate+orderamount组合完成排序匹配，最后完成筛选过滤操作。

示例二

我们有一张名为 blog 的表，其中包含以下字段：id、title、author、tags、content。针对下面的查询语句：

SELECT *
FROM blog
WHERE author='Jack' AND tags LIKE '%MySQL%';

下面是针对这个查询语句的执行计划：

1. 首先检查 title、content、tags 字段是否有相应的索引，发现只有 tags 字段有极长 B-Tree 索引。
2. 优化器会观察查询条件中的 tags 关键字是否足够区分，如果不能区分，那么优化器只能使用 B-Tree 索引的前缀匹配（例如只使用索引的类型匹配第一个或者前两个字符的值）。
3. 在这个例子中，由于查询语句的 tags 关键字需要匹配 %MySQL%，因此无法使用前缀匹配。所以优化器会选择全表扫描来处理这个查询。

总结

当我们在对 MySQL 进行优化工作时，了解索引优化器的工作原理是非常重要的，因为这会直接影响到查询效率的提升。在优化的过程中，我们需要综合考虑多种因素，例如表的大小、查询条件等等，以此来得到更加有效的执行计划。