MySQL ICP（Index Condition Pushdown）特性

一、SQL的where条件提取规则

在ICP（Index Condition Pushdown，索引条件下推）特性之前，必须先搞明白根据何登成大神总结出一套放置于所有SQL语句而皆准的where查询条件的提取规则：所有SQL的where条件，均可归纳为3大类：Index Key (First Key & Last Key)，Index Filter，Table Filter。

接下来，简单说一下这3大类分别是如何定义，以及如何提取的，详情请看：SQL语句中where条件在数据库中提取与应用浅析。

Index Key(Fist key & Last Key)，Index Filter，Table Filter

Index First Key

只是用来定位索引的起始范围，因此只在索引第一次Search Path(沿着索引B+树的根节点一直遍历，到索引正确的叶节点位置)时使用，一次判断即可；

Index Last Key

用来定位索引的终止范围，因此对于起始范围之后读到的每一条索引记录，均需要判断是否已经超过了Index Last Key的范围，若超过，则当前查询结束；

Index Filter

用于过滤索引查询范围中不满足查询条件的记录，因此对于索引范围中的每一条记录，均需要与Index Filter进行对比，若不满足Index Filter则直接丢弃，继续读取索引下一条记录；

Table Filter

则是最后一道where条件的防线，用于过滤通过前面索引的层层考验的记录，此时的记录已经满足了Index First Key与Index Last Key构成的范围，并且满足Index Filter的条件，回表读取了完整的记录，判断完整记录是否满足Table Filter中的查询条件，同样的，若不满足，跳过当前记录，继续读取索引的下一条记录，若满足，则返回记录，此记录满足了where的所有条件，可以返回给前端用户。

二、ICP特性介绍

Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL 5.6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。

我对Using index condition的理解是，首先mysql server和storage engine是两个组件，server负责sql的parse，执行； storage engine去真正的做数据/index的读取/写入。以前是这样：server命令storage engine按index key把相应的数据从数据表读出，传给server，然后server来按where条件（index filter和table filter）做选择。

而在MySQL 5.6加入ICP后，Index Filter与Table Filter分离，Index Filter下降到InnoDB的索引层面进行过滤，如果不符合条件则无须读数据表，减少了回表与返回MySQL Server层的记录交互开销，节省了disk IO，提高了SQL的执行效率。

原理

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，也就是做index filter和table filter。

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 filter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。

三、测试ICP优化SQL

本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图（引用自MySQL官方手册）：

MySQL官方文档中关于此数据库的页面为：https://dev.mysql.com/doc/employee/en，里面详细介绍了此数据库，并提供了下载地址和导入方法，如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容。

可以选择下载测试数据：https://github.com/datacharmer/test_db

关闭缓存（最好关闭后重启MySQL）

mysql> set global query_cache_size=0;

mysql> set global query_cache_type=OFF;

导入employees库，需要自己手动创建一个联合索引。

mysql> alter table employees add index first_last(first_name,last_name);

其表结构如下：

mysql> show create table employees\G

*************************** 1. row ***************************

       Table: employees

Create Table: CREATE TABLE `employees` (

  `emp_no` int(11) NOT NULL,

  `birth_date` date NOT NULL,

  `first_name` varchar(14) NOT NULL,

  `last_name` varchar(16) NOT NULL,

  `gender` enum('M','F') NOT NULL,

  `hire_date` date NOT NULL,

  PRIMARY KEY (`emp_no`),

  KEY `first_last` (`first_name`,`last_name`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4

1 row in set (0.00 sec)

当开启ICP时（默认开启）

mysql> SET profiling = 1;

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select SQL_NO_CACHE * from employees where first_name='Anneke' and last_name like '%Preusig' ;

+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+

| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date |

+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+

| 10006  | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |

+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+

1 row in set (0.00 sec)

此时情况下根据MySQL的最左前缀原则，irst_name 可以使用索引，last_name采用了like 模糊查询，不能使用索引。

当关闭ICP时

mysql> set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off';

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select SQL_NO_CACHE * from employees where first_name='Anneke' and last_name like '%Preusig' ;

+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+

| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date |

+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+

| 10006  | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |

+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+

1 row in set (0.00 sec)

mysql> SET profiling = 0;

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> show profiles;

+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+

| Query_ID | Duration   | Query                                                                           |

+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+

|        1 | 0.00108900 | select * from employees where first_name='Anneke' and last_name like '%Preusig' |

|        2 | 0.00025375 | set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off'                             |

|        3 | 0.00231650 | select * from employees where first_name='Anneke' and last_name like '%Preusig' |

+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+

5 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

当开启ICP时，查询在sending data环节时间消耗是 0.00108900s

当关闭ICP时，查询在sending data环节时间消耗是 0.00231650s

从上面的profile可以看出ICP开启时整个sql 执行时间是未开启的2/3，sending data 环节的时间消耗前者仅是后者的1/4。

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。ICP关闭时的执行计划显示use where。

mysql> set optimizer_switch='index_condition_pushdown=on';

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> explain select * from employees where first_name='Anneke' and last_name like '%nta' ;

+----+-------------+-----------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-----------------------+

| id | select_type | table     | type | possible_keys | key        | key_len | ref   | rows | Extra                 |

+----+-------------+-----------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-----------------------+

|  1 | SIMPLE      | employees | ref  | first_last    | first_last | 58      | const |  224 | Using index condition |

+----+-------------+-----------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-----------------------+

1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from employees where first_name='Anneke' ;

+----+-------------+-----------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-----------------------+

| id | select_type | table     | type | possible_keys | key        | key_len | ref   | rows | Extra                 |

+----+-------------+-----------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-----------------------+

|  1 | SIMPLE      | employees | ref  | first_last    | first_last | 58      | const |  224 | 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 employees where first_name='Anneke' and last_name like '%nta' ;

+----+-------------+-----------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------------+

| id | select_type | table     | type | possible_keys | key        | key_len | ref   | rows | Extra       |

+----+-------------+-----------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------------+

|  1 | SIMPLE      | employees | ref  | first_last    | first_last | 58      | const |  224 | Using where |

+----+-------------+-----------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------------+

1 row in set (0.00 sec)

四、案例分析

以上面的查询为例，关闭ICP时，存储引擎通前缀index first_name（视为index key）访问表中数据，并在MySQL server层根据where条件last_name like ‘%nta’（视为index filter）进行过滤。

开启ICP时，MySQL server把index filter（last_name like ‘%nta’）推到存储引擎层，在存储引擎内部通过与where条件last_name like ‘%nta’的对比，直接过滤掉不符合条件的数据，然后返回最终数据给MySQL server层。该过程减少了回表操作，只访问符合条件的1条记录并返回给MySQL Server ，有效的减少了io访问和各层之间的交互。

ICP关闭时，仅仅使用索引作为访问数据的方式。

ICP 开启时，MySQL将在存储引擎层利用索引过滤数据，减少不必要的回表。

注意虚线的using where表示如果where条件中含有没有被索引的字段，则还是要经过MySQL Server 层过滤。

五、ICP的使用限制

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。

原文链接：http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1210844/