MySQL 执行计划中Extra(Using where,Using index,Using index condition,Using index,Using where)的浅析

 

关于如何理解MySQL执行计划中Extra列的Using where、Using Index、Using index condition，Using index,Using where这四者的区别。首先，我们来看看官方文档关于三者的简单介绍（官方文档并没有介绍Using index,Using where这种情况）：

 

 

Using index (JSON property: using_index)

 

The column information is retrieved from the table using only information in the index tree without having to do an additional seek to read the actual row. This strategy can be used when the query uses only columns that are part of a single index.

 

For InnoDB tables that have a user-defined clustered index, that index can be used even when Using index is absent from the Extra column. This is the case if type is index and key is PRIMARY.

 

从表中仅使用索引树中的信息就能获取查询语句的列的信息, 而不必进行其他额外查找（seek）去读取实际的行记录。当查询的列是单个索引的部分的列时, 可以使用此策略。（简单的翻译就是：使用索引来直接获取列的数据，而不需回表）。对于具有用户定义的聚集索引的 InnoDB 表, 即使从Extra列中没有使用索引, 也可以使用该索引。如果type是index并且Key是主键, 则会出现这种情况。

 

 

 

Using where (JSON property: attached_condition)

 

 

A WHERE clause is used to restrict which rows to match against the next table or send to the client. Unless you specifically intend to fetch or examine all rows from the table, you may have something wrong in your query if the Extra value is not Using where and the table join type is ALL or index.

 

Using where has no direct counterpart in JSON-formatted output; the attached_condition property contains any WHERE condition used.

 

where 子句用于限制与下一个表匹配的行记录或发送到客户端的行记录。除非您特意打算从表中提取或检查所有行,否则如果Extra值不是Using where并且表连接类型为ALL或index，则查询可能会出错。

 

 

Using index condition (JSON property: using_index_condition)

 

Tables are read by accessing index tuples and testing them first to determine whether to read full table rows. In this way, index information is used to defer (“push down”) reading full table rows unless it is necessary. See Section 8.2.1.5, “Index Condition Pushdown Optimization”.

 

 

 

 

在展开讲述这些之前，我们先来回顾一下执行计划中的Type与Extra部分内容。因为下面很多部分都需要这方面的知识点（其实最上面有些有关Extra的描述看起来很生涩，感觉不是那么通熟易懂!）

 

 

Type的相关知识点：

 

 

 

 

由左至右，性能由最差到最好

 

ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行

 

index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树

 

range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行，常见于between、<、>等的查询

 

ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找

 

eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描

 

const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量

 

NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引

 

 

 

Extra的相关知识点：

 

 

Using temporary

 

    表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询

 

Using filesort

 

    MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

 

Using Index

 

    表示直接访问索引就能够获取到所需要的数据（覆盖索引），不需要通过索引回表；

 

   覆盖索引： 如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值。我们称之为“覆盖索引”。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么还有什么必要再回表查询呢？

 

Using Index Condition

   

     在MySQL 5.6版本后加入的新特性（Index Condition Pushdown）;会先条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行；

 

Using where

 

    表示MySQL服务器在存储引擎收到记录后进行“后过滤”（Post-filter）,如果查询未能使用索引，Using where的作用只是提醒我们MySQL将用where子句来过滤结果集。这个一般发生在MySQL服务器，而不是存储引擎层。一般发生在不能走索引扫描的情况下或者走索引扫描，但是有些查询条件不在索引当中的情况下。

 

 

 

下面我们通过实验来测试、验证一下，并加深一下我们对这些概念的理解，测试环境数据库为Sakila， 首先使用下面脚本准备测试环境：

 

CREATE TABLE TEST(
  i1 INT NOT NULL DEFAULT 0,
  i2 INT NOT NULL DEFAULT 0,
  d DATE DEFAULT NULL,
  f INT  default 0,
  PRIMARY KEY (i1, i2)
) ENGINE = InnoDB;

INSERT INTO TEST VALUES
(1, 1, '1998-01-01',1), (1, 2, '1999-01-01',2),
(1, 3, '2000-01-01',1), (1, 4, '2001-01-01',2),
(1, 5, '2002-01-01',1), (2, 1, '1998-01-01',2),
(2, 2, '1999-01-01',1), (2, 3, '2000-01-01',2),
(2, 4, '2001-01-01',1), (2, 5, '2002-01-01',2),
(3, 1, '1998-01-01',1), (3, 2, '1999-01-01',2),
(3, 3, '2000-01-01',1), (3, 4, '2001-01-01',2),
(3, 5, '2002-01-01',1), (4, 1, '1998-01-01',2),
(4, 2, '1999-01-01',1), (4, 3, '2000-01-01',2),
(4, 4, '2001-01-01',1), (4, 5, '2002-01-01',2),
(5, 1, '1998-01-01',1), (5, 2, '1999-01-01',2),
(5, 3, '2000-01-01',1), (5, 4, '2001-01-01',2),
(5, 5, '2002-01-01',1);

 

 

 

 

 

Extra中为Using where的情况

 

 

Extra中出现“Using where”，通常来说，意味着全表扫描或者在查找使用索引的情况下，但是还有查询条件不在索引字段当中。具体来说有很多种情况，下面简单罗列一下测试过程中遇到的各种情况（部分案例）。

 

 

1： 查询条件中的相关列，不是索引字段， 全表扫描后，通过Using where过滤获取所需的数据。

 

 

通俗来说，因为字段D没有索引，所以必须全表扫描，然后在服务器层使用WHERE过滤数据。

 

 

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT COUNT(*) FROM TEST WHERE D = '2000-01-01';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | TEST  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   25 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

 

 

 

2： （type=ref)非唯一性索引扫描，但是由于索引未覆盖所有查询条件(字段d并未包含在聚集索引PRIMARY中)，在存储引擎返回记录后，仍然需要过滤数据（排除d != '2000-01-01'的数据）。

 

 

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT COUNT(*) FROM TEST WHERE i1 = 3 AND d = '2000-01-01';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | TEST  | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    5 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>
mysql> EXPLAIN
    -> SELECT * FROM TEST WHERE i1 = 3 AND d = '2000-01-01';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | TEST  | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    5 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>
mysql> EXPLAIN
    -> SELECT COUNT(i1) FROM TEST WHERE i1 = 3 AND d = '2000-01-01';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | TEST  | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    5 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

 

 

 

这里即使在存储引擎层进行非唯一性索引扫描，但是索引扫描过程中，只是过滤获取i1=3的行记录，相关记录返回MySQL服务器后，还需要对记录进行过滤，只返回d = '2000-01-01'的记录。简单来说，索引无法过滤掉无效的行。如下所示i1=3的记录有5条，但是i1 = 3 AND d = '2000-01-01'的记录只有一条。如下所示：

 

 

 

mysql> SELECT * FROM TEST WHERE i1 = 3 ;
+----+----+------------+------+
| i1 | i2 | d          | f    |
+----+----+------------+------+
|  3 |  1 | 1998-01-01 |    1 |
|  3 |  2 | 1999-01-01 |    2 |
|  3 |  3 | 2000-01-01 |    1 |
|  3 |  4 | 2001-01-01 |    2 |
|  3 |  5 | 2002-01-01 |    1 |
+----+----+------------+------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM TEST WHERE i1 = 3 AND d = '2000-01-01';
+----+----+------------+------+
| i1 | i2 | d          | f    |
+----+----+------------+------+
|  3 |  3 | 2000-01-01 |    1 |
+----+----+------------+------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

 

 

 

 

3：WHERE筛选条件不是索引的前导列，导致不走索引，而走全表扫描。

 

 

 

其实此处是因为WHERE中的刷选条件不是索引的前导列，所以执行计划走全表扫描（ALL），然后在服务器层进行过滤数据。

 

 

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT COUNT(i1) FROM TEST WHERE i2=4 AND d = '2000-01-01';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | TEST  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   25 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

 

 

 

注意：

 

Using where过滤元组和执行计划是否走全表扫描或走索引查找没有关系。如上测试所示，Using where: 仅仅表示MySQL服务器在收到存储引擎返回的记录后进行“后过滤”（Post-filter）。 不管SQL语句的执行计划是全表扫描（type=ALL)或非唯一性索引扫描（type=ref)。网上有种说法“Using where：表示优化器需要通过索引回表查询数据" ，上面实验可以证实这种说法完全不正确。

 

 

 

Extra中为Using index的情况

 

 

表示直接访问索引就能够获取到所需要的数据（索引覆盖），不需要通过索引回表。

 

注意：执行计划中的Extra列的“Using index”跟type列的“index”不要混淆。Extra列的“Using index”表示索引覆盖。而type列的“index”表示Full Index Scan。

 

 

 首先，我们在表TEST上创建二级索引IX_TEST_N1

 

mysql> CREATE INDEX IX_TEST_N1 ON TEST(d);
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0


mysql> EXPLAIN
    -> SELECT COUNT(*) FROM TEST WHERE D = '2000-01-01';
+----+-------------+-------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key        | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | TEST  | ref  | IX_TEST_N1    | IX_TEST_N1 | 4       | const |    5 | Using index |
+----+-------------+-------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT * FROM TEST WHERE D = '2000-01-01';
+----+-------------+-------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key        | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | TEST  | ref  | IX_TEST_N1    | IX_TEST_N1 | 4       | const |    5 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

 

 

 

 

 

如上所示，上面SQL例子中，Extra为 Using index的表示覆盖索引，而不需回表。而Null则表示需要回表。

 

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT i1, i2 FROM TEST WHERE i1=3 AND i2=5;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref         | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | TEST  | const | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | const,const |    1 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT * FROM TEST WHERE i1=3 AND i2=5;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------------+------+-------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref         | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | TEST  | const | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | const,const |    1 | NULL  |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

 

 

 

Extra中为Using where; Using index的情况

 

 

 

下面我们关闭Index Extensions选项（具体可以参考博客MySQL索引扩展(Index Extensions)学习总结），那么二级索引（Secondary Index）就不会自动补齐主键，将主键列追加到二级索引列后面，此时，Extra则会由Using index变为Using where; Using index。如下所示

 

 

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT COUNT(*) FROM t1 WHERE i1 = 3 AND d = '2000-01-01';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref         | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t1    | ref  | PRIMARY,k_d   | k_d  | 8       | const,const |    1 | Using index |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SET optimizer_switch = 'use_index_extensions=off';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN
    -> SELECT COUNT(*) FROM t1 WHERE i1 = 3 AND d = '2000-01-01';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra                    |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t1    | ref  | PRIMARY,k_d   | k_d  | 4       | const |    5 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

 

 

 

这样的细微差别，代表什么区别呢？ 我们可以理解为：MySQL服务器在收到存储引擎返回i1 = 3的记录后进行“后过滤”（Post-filter），过滤返回d = '2000-01-01'的记录。另外，我们以样例数据库sakila为例， 如下所示，表rental在字段customer_id上建有二级索引idx_fk_customer_id ，下面两个SQL语句的执行计划就是Using index 与Using where; Using index的区别。

 

 

mysql> EXPLAIN SELECT customer_id FROM rental WHERE customer_id=300;
+----+-------------+--------+------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys      | key                | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+--------+------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | rental | ref  | idx_fk_customer_id | idx_fk_customer_id | 2       | const |   31 | Using index |
+----+-------------+--------+------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>



mysql> EXPLAIN SELECT customer_id FROM rental WHERE customer_id>=300;
+----+-------------+--------+-------+--------------------+--------------------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys      | key                | key_len | ref  | rows | Extra                    |
+----+-------------+--------+-------+--------------------+--------------------+---------+------+------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | rental | range | idx_fk_customer_id | idx_fk_customer_id | 2       | NULL | 7910 | Using where; Using index |
+----+-------------+--------+-------+--------------------+--------------------+---------+------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

 

 

 

上面两个SQL语句都能满足覆盖索引的条件，但是为什么第二个SQL的执行计划是“Using where; Using index”呢？ 相当长的一段时间里，即使查阅了大量关于“Using where; Using index”与“Using index”的区别的资料，但是都是雾里看花，越纠结就越糊涂。非常让人抓狂，而且始终没有弄清楚到底是啥区别：

 

在《高性能MySQL》的相关章节，书本里面有这样的解释：MySQL服务器在存储引擎返回行以后在应用WHERE条件过滤。

 

摘抄一段在此，方便各位理解：

 

InnoDB只有在访问行的时候才会对其加锁，而索引能够减少InnoDB访问的行数，从而减少锁的数量。但这只有当InnoDB在存储引擎层能够过滤

掉所有不需要的行时才有效，如果索引无法过滤掉无效的行，那么在InnoDB检索到数据并返回给服务器层以后， MySQL服务器才能应用WHERE子句。

这时已经无法避免锁定行了：InnoDB已经锁定了这些行，到适当的时候才释放。在MySQL 5.1和之后的版本中， InnoDB可以在服务器端过滤掉行后

就释放锁，但是在早期的MySQL版本中，InnoDB只有在事务提交后才能释放锁。

 

是否有人看完上面这段解释，还是有点迷惑。WHERE条件customer_id>=300 ，执行计划使索引范围扫描，对索引的扫描customer_id大于等于300的行，返回了所有匹配的值，这个已经是经过过滤后的数据了，不应该在服务器使用WHERE过滤数据啊？ Why？？？ 直到后面看了何登成大神“SQL中的where条件，在数据库中提取与应用浅析”这篇文章，才基本上明白，MySQL对WHERE条件的分解和提取。简单点理解，就是Using where; Using index 这个表示在索引的扫描过程中，也是需要过滤数据的（Index First Key 、Index Last Key），其实表扫描和索引扫描也是很类似的。只是发生的层面不一样。个人觉得这样的解释已经是合理的，如有不对，敬请指教。

 

还有一个细节，就是你们会发现出现“Using where; Using index”意味着返回的记录是超过一条， 而”Using index”意味着返回单条记录，而且Type也是有所区别，从“ref"或eq_ref 到 ”range“。（这个只是简单推测，没有经过严格验证）

 

注意：不要把Extra列的"Using index"与type列的"index"搞混淆，其实这两者完全不同，type列和覆盖索引毫无关系，它只是表示这个查询访问数据的方式，或者说MySQL查找行的方式。

 

 

 

 

 

Extra中为Using index condition的情况

 

 

Extra为Using Index Condition 表示会先条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行。Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL 5.6 以上版本中的新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。ICP开启时的执行计划含有 Using index condition 标示 ，表示优化器使用了ICP对数据访问进行优化。

 

关于ICP的相关资料，摘抄其它博客的两段介绍：

 

 

a 当关闭ICP时,Index仅仅是data access的一种访问方式，存储引擎通过索引回表获取的数据会传递到MySQL Server 层进行WHERE条件过滤。

 

b 当打开ICP时,如果部分WHERE条件能使用索引中的字段,MySQL Server 会把这部分下推到引擎层,可以利用Index过滤的WHERE条件在存储引擎层进行数据过滤,而非将所有通过Index Access的结果传递到MySQL Server层进行WHERE过滤.

 

优化效果:ICP能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server 访问存储引擎的次数,减少io次数，提高查询语句性能

 

ICP（index condition pushdown）是MySQL利用索引（二级索引）元组和筛字段在索引中的WHERE条件从表中提取数据记录的一种优化操作。ICP的思想是：存储引擎在访问索引的时候检查筛选字段在索引中的WHERE条件（pushed index condition，推送的索引条件），如果索引元组中的数据不满足推送的索引条件，那么就过滤掉该条数据记录。ICP（优化器）尽可能的把index condition的处理从Server层下推到Storage Engine层。Storage Engine使用索引过过滤不相关的数据，仅返回符合Index Condition条件的数据给Server层。也是说数据过滤尽可能在Storage Engine层进行，而不是返回所有数据给Server层，然后后再根据WHERE条件进行过滤。sh

 

 

下面是博客Index Condition Pushdown中的两幅插图，形象的描述了使用ICP和不使用ICP，优化器的数据访问和提取的过程。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

下面我们来看看案例吧，在sakila数据库的表rental上，在字段`rental_date`,`inventory_id`,`customer_id`上建有唯一索引rental_date，那么在开启ICP时，

Extra会出现Using index condition，

 

 

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.6.41    |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> set optimizer_switch='index_condition_pushdown=on';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> explain
    -> select * from rental
    -> where rental_date = '2006-02-14 15:16:03'
    ->   and customer_id >= 300
    ->   and customer_id <= 400;
+--+-----------+------+-----+-------------------+-----------+--------+-------+------+----------------------+
|id|select_type|table| type | possible_keys     | key       |key_len |ref    | rows | Extra                |
+--+-----------+------+-----+-------------------+-----------+--------+-------+------+----------------------+
|1 |SIMPLE     |rental| ref |rental_date,idx_… |rental_date| 5      | const |  181 | Using index condition
+--+-----------+------+-----+-------------------------------+--------+-------+-------+------+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> explain
    -> select * from rental
    -> where rental_date = '2006-02-14 15:16:03'
    ->   and customer_id >= 300
    ->   and customer_id <= 400;
+----+-------------+--------+------+--------------------------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys                  | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+--------+------+--------------------------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | rental | ref  | rental_date,idx_fk_customer_id | rental_date | 5       | const |  181 | Using where |
+----+-------------+--------+------+--------------------------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

 

 

 

ICP的一些使用限制：

 

1. 当SQL需要全表访问时，ICP的优化策略可用于range, ref, eq_ref, ref_or_null类型的访问数据方法 。

2. 支持InnoDB和MyISAM表。

3. ICP只能用于二级索引，不能用于主索引。

4. 并非全部WHERE条件都可以用ICP筛选，如果WHERE条件的字段不在索引列中，还是要读取整表的记录到Server端做WHERE过滤。

5. ICP的加速效果取决于在存储引擎内通过ICP筛选掉的数据的比例。

6. MySQL 5.6版本的不支持分表的ICP功能，5.7版本的开始支持。

7. 当SQL使用覆盖索引时，不支持ICP优化方法。

 

 

 

参考资料：

 

 

http://hedengcheng.com/?p=577

https://mariadb.com/kb/en/library/index-condition-pushdown/

http://www.cnblogs.com/gomysql/p/3657395.html

https://wenku.baidu.com/view/dab46f72f46527d3240ce065.html