MySQL优化器：indexmerge介绍

在MySQL官方手册上，关于index merge的介绍非常非常少。甚至还有不少误导的地方，这次把5.1版本关于此类优化处理的代码细看了一遍，以案例的方式介绍了各种实用index merge访问类型的SQL。后续的还会继续介绍index merge实现的主要数据结构，以及成本评估。

在MySQL官方手册上，关于index merge的介绍非常非常少。甚至还有不少误导的地方，这次把5.1版本关于此类优化处理的代码细看了一遍，以案例的方式介绍了各种实用index merge访问类型的SQL。后续的还会继续介绍index merge实现的主要数据结构，以及成本评估。

目录

• 1. 什么是index merge
  • 1.1 index merge的限制：range优先
• 2. 关于index merge的一些案例
  • 2.1 k1_p1 = 2 or k2_p1 = 4
  • 2.2 (k1_p1=2 and k1_p2=7) or k2_p1=4\G
  • 2.3 (k1_p1=2 or k1_p1=7) or k2_p1=4\G
  • 2.4 (k1_p1=2 or k1_p2=7) or k2_p1=4\G
  • 2.5 k1_p1=1 or (k1_p1=2 and k1_p2=4 and k2_p1=3)
  • 2.6 嵌套的案例1
  • 2.7 嵌套的案例2
• 3. 更多关于range优先原则
  • 可以使用range的情况
• 4. 其他
  • 4.1 type in MySQL Explain
  • 4.2 示例中的表结构和数据

1. 什么是index merge

MySQL优化器如果发现可以使用多个索引查找后的交集/并集定位数据，那么MySQL优化器就会尝试index merge这类访问方式。index merge主要分为两大类，多个索引交集访问(intersections)，多个索引并集访问，当然这两类还可以组合出更为复杂的方式，例如多个交集后做并集。

1.1 index merge的限制：range优先

MySQL在5.6.7之前，使用index merge有一个重要的前提条件：没有range可以使用。这个限制降低了MySQL index merge可以使用的场景。理想状态是同时评估成本后然后做出选择。因为这个限制，就有了下面这个已知的bad case(参考)：

SELECT * FROM t1 WHERE (goodkey1 <10 OR goodkey2 <20) AND badkey <30;

优化器可以选择使用goodkey1和goodkey2做index merge，也可以使用badkey做range。因为上面的原则，无论goodkey1和goodkey2的选择度如何，MySQL都只会考虑range，而不会使用index merge的访问方式。这是一个悲剧...（5.6.7版本针对此有修复)

2. 关于index merge的一些案例

关于什么是交集/并集在手册中有详细介绍，这里不赘述。这里通过几个案例来看看，哪些情况使用交集，哪些情况使用并集，哪些情况使用更复杂的组合。

示例中使用的表结构和数据参考本文4.2节。

2.1 k1_p1 = 2 or k2_p1 = 4

这是最典型，也是最简单的场景了：

SELECT * FROM tmp_index_merge where key1_part1 = 2 or key2_part1 = 4

explain SELECT * FROM tmp_index_merge where key1_part1 = 2 or key2_part1 = 4\G
            ......
        table: tmp_index_merge
         type: index_merge
          key: ind1,ind2
      key_len: 4,4
        Extra: Using sort_union(ind1,ind2); Using where

2.2 (k1_p1=2 and k1_p2=7) or k2_p1=4\G

这个案例稍微复杂一丁点，第一个索引使用了两个字段：

explain SELECT * FROM tmp_index_merge
where (key1_part1 = 2 and key1_part2 = 7) or key2_part1 = 4\G
            ......
        table: tmp_index_merge
         type: index_merge
          key: ind1,ind2
      key_len: 8,4
        Extra: Using sort_union(ind1,ind2); Using where

2.3 (k1_p1=2 or k1_p1=7) or k2_p1=4\G

这个案例也能够使用index merge。内部的实现比它表面上看起来要复杂，这里简单解释一下：MySQL在递归处理这个WHERE条件时，先处理前一部分(key1_part1 = 2 or key1_part1 = 7)。对于同一个索引的同一个字段进行or操作，MySQL会将其合并成一颗SEL_ARG树(具体参考)，两个条件通过SEL_ARG的Next/prev指针连接。MySQL的range访问方式可以通过遍历这棵树(也可以参考前面这篇文章)。接着优化器再处理or的另一个分支(key2_part1 = 4)发现可以使用第二个索引，于是将index merge加入可能的执行计划列表(后续评估成本，再决定是否实用该访问方式)。

explain SELECT * FROM tmp_index_merge
where (key1_part1 = 2 or key1_part1 = 7) or key2_part1 = 4\G
            ......
        table: tmp_index_merge
         type: index_merge
          key: ind1,ind2
      key_len: 4,4
        Extra: Using sort_union(ind1,ind2); Using where

2.4 (k1_p1=2 or k1_p2=7) or k2_p1=4\G

这种情况是无法直接使用任何索引的。不解释。

explain SELECT * FROM tmp_index_merge
where (key1_part1 = 2 or key1_part2 = 7) or key2_part1 = 4\G
            ......
        table: tmp_index_merge
         type: ALL
possible_keys: ind1,ind2
          key: NULL
        Extra: Using where

2.5 k1_p1=1 or (k1_p1=2 and k1_p2=4 and k2_p1=3)

对于这样的条件，MySQL会发现可以使用range访问方式。而根据前面的"range优先"原则，MySQL不再考虑index merge(这里k1_p1=1和k2_p1=3是可以通过index merge访问方式实现的)。MySQL在考虑使用key1访问的时候，看到的条件是：k1_p1=1 or (k1_p1=2 and k1_p2=4)。这里OR两边的条件可以构造成一颗独立的SEL_ARG。(本文后面小结“更多关于range优先原则”有更多详细介绍)

所以，MySQL会直接使用range，而不再考虑index merge。(怎样的条件无法够着成一颗SEL_ARG树，参考，对于两颗SEL_ARG通过or合并的时候，还有一些更复杂的事情，这里暂时不做介绍)

explain SELECT * FROM tmp_sel_tree
where key1_part1=1 or (key1_part1=2 and key1_part2=4 and key2_part1=3)\G
        table: tmp_sel_tree
         type: range
          key: ind1
      key_len: 8
        Extra: Using where

如果前面这几个案例看明白了，那可以继续了，下面会有一些更复杂的案例：

2.6 嵌套的案例1

这个案例看起来很复杂，但其本质跟最前面提到的"已知的bad case"相同，是一个可以使用index merge，但是被range优先掉的案例。

SELECT * FROM tmp_sel_tree where
  ( key1_part1 = 1 or (key1_part2 = 2 and key2_part1 = 3) ) and
  ( key3_part1 = 5 )

2.7 嵌套的案例2

这个案例跟上面稍有不同，是一个三个索引的index merge，这里MySQL将考虑使用index merge。但是一般来说，这类index merge成本本身较大，容易超过全表的成本：

SELECT * FROM tmp_sel_tree where
  ( key1_part1 = 1 or (key1_part2 = 2 and key2_part1 = 3) ) or
  ( key3_part1 = 5 )

如果成本评估后，发现index merge成本小于全表，则会使用：

table: tmp_sel_tree
         type: index_merge
          key: ind1,ind2,ind3
        Extra: Using sort_union(ind1,ind2,ind3); Using where

3. 更多关于range优先原则

可以使用range的情况

在5.6.7之前的MySQL版本，只要可以使用Range访问方式，那就不会再使用index merge。因为可以使用range访问的WHERE条件是非常多的，除了我们常见的(k1_p1=const and k2_p2>const)，如果参考Range优化相关的数据结构，还会看到更多的WHERE条件可以使用range。

这里拿出其中一个较为复杂的可以使用range访问的WHERE条件，做一个简单分析。

WHERE
  (
    key1_part1 = 3 and key1_part2 > 5 and key2_part1 = 7
  )
  or ( key1_part1 > 2 )

对于索引key2来说，这个条件可以简化为如下，可以使用index merge的访问方式：

(TRUE AND TRUE AND key2_part1 = 7) OR ( key1_part1 <2 )

对于索引key1来说，条件简化为：

(key1_part1 = 3 and key1_part2 > 5 and TRUE) or (key1_part1 > 2)

对于索引key1，这是一个可以使用range访问方式的条件。根据前文Range优化相关的数据结构可以构造成一颗SEL_ARG结构，如下：

$                      $
SEL_ARG[2,∞)   $                      $
       |^      $                      $
   next||      $                      $
       ||prev  $                      $
       v|      $                      $
SEL_ARG[3,3] ==$====>  SEL_ARG[5,∞]   $
               $                      $

range访问会依次SEL_ARG，遍历访问。因为有range访问方式，所以这类条件不会再考虑index merge。

但如果WHERE是如下样子（OR后面条件是key1_part2而不是key1_part1）：

WHERE
  (
    key1_part1 = 3 and key1_part2 > 5 and key2_part1 = 7
  )
  or ( key1_part2 > 2 )

OR后面的key1_part2是无法与前面的key1条件合并成一颗SEL_ARG树，所以也就无法使用range访问。因为or后面条件无法独立使用索引访问，所以也同样无法做index merge访问。

4. 其他

4.1 type in MySQL Explain

在MySQL手册中把Explain中type列称为："EXPLAIN Join Types"。这给很多人产生了误解，这里的Type实际是指在整个JOIN中这个单表的访问方式。例如：

id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tmp_sel_tree
         type: index_merge
possible_keys: ind1,ind2,ind3
          key: ind1,ind2,ind3
      key_len: 4,4,4

常见的单表访问方式有：const/ref/range/index/all

MySQL的优化器主要有两个自由度，一个是确定每个单表的访问方式。另一个就是访问顺序。博客中常说的使用"range优化" "index merge优化"也是指MySQL单表访问方式选择了"range"或者"index merge"。

4.2 示例中的表结构和数据

CREATE TABLE `tmp_index_merge` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `key1_part1` int(11) NOT NULL,
  `key1_part2` int(11) NOT NULL,
  `key2_part1` int(11) NOT NULL,
  `key2_part2` int(11) NOT NULL,
  `key2_part3` int(11) NOT NULL,
  `key3_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '4',
  KEY `ind1` (`key1_part1`,`key1_part2`),
  KEY `ind2` (`key2_part1`,`key2_part2`,`key2_part3`),
  KEY `ind3` (`key3_part1`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk
1 row in set (0.01 sec)
root@test 11:33:22>select * from tmp_index_merge;
+----+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| id | key1_part1 | key1_part2 | key2_part1 | key2_part2 | key2_part3 | key3_part1 |
+----+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
|  6 |          6 |          1 |          9 |          2 |          1 |          8 |
|  8 |          9 |          9 |          1 |          6 |          6 |          6 |
|  4 |          1 |          3 |          4 |          9 |          3 |          6 |
| 10 |          9 |          7 |          5 |          7 |          1 |          2 |
|  1 |          4 |          7 |          2 |          1 |          8 |          3 |
|  6 |          6 |          3 |          9 |          3 |          9 |          7 |
|  8 |         10 |          6 |          2 |          1 |          1 |          7 |
|  0 |          9 |          4 |          4 |          8 |          7 |          6 |
|  2 |          9 |          1 |          5 |          4 |          5 |          7 |
|  2 |          7 |         10 |          6 |          1 |          8 |          6 |
|  7 |         10 |          8 |          2 |          3 |          1 |          9 |
|  7 |          3 |          3 |          7 |          7 |          2 |         10 |
|  6 |          6 |          1 |          9 |          2 |          1 |          8 |
|  8 |          9 |          9 |          1 |          6 |          6 |          6 |
|  4 |          1 |          3 |          4 |          9 |          3 |          6 |
| 10 |          9 |          7 |          5 |          7 |          1 |          2 |
|  1 |          4 |          7 |          2 |          1 |          8 |          3 |
|  6 |          6 |          3 |          9 |          3 |          9 |          7 |
|  8 |         10 |          6 |          2 |          1 |          1 |          7 |
|  0 |          9 |          4 |          4 |          8 |          7 |          6 |
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|  2 |          7 |         10 |          6 |          1 |          8 |          6 |
|  7 |         10 |          8 |          2 |          3 |          1 |          9 |
|  7 |          3 |          3 |          7 |          7 |          2 |         10 |
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