昨天我寫了有關MySQL的loose index scan的相關博文(http://www.cnblogs.com/wingsless/p/5037625.html),後來我發現上次提到的那個優化方法中主要的目的就是實現loose index scan,而在執行計劃的層面上看,Extra信息中應該是“Using index for group-by”。這樣看來,可能MySQL在處理distinct時和group by用了同樣的優化手段,即走索引,進行loose index scan。那麼今天我研究了一下官方文檔,發現確實如此。
其實對於group by來講,最一般的實現方法就是進行一次全表掃描,將所有的group by的行按照順序存放在一個temporary table中,然後在進行分組識別或者進行聚合操作。這樣問題就是太復雜,時間上要好久,空間上的消耗也不小。這時,MySQL可以利用索引來優化group by。
這裡就可以講講什麼叫做loose index scan了,根據官方的定義,這種方法只需要掃描索引中的少部分數據,而不是所有滿足where條件的數據,所以這個方法叫做loose index scan。
下面是什麼情況下可以使用loose index scan的情況:
1 單一表查詢
2 Group by中只有最左前綴列,沒有其他列
3 只支持max和min聚合,而且,要聚合的列必須是group by中列所在的索引。
4 未被group by引用的索引其他部分必須是常量(這句我不是很理解)
5 不支持前綴索引。
假設t1(c1, c2, c3, c4)表有一個索引包括c1, c2, c3列,以下這些查詢都是可以進行loose index scan的:
SELECT c1, c2 FROM t1 GROUP BY c1, c2; SELECT DISTINCT c1, c2 FROM t1; SELECT c1, MIN(c2) FROM t1 GROUP BY c1; SELECT c1, c2 FROM t1 WHERE c1 < const GROUP BY c1, c2; SELECT MAX(c3), MIN(c3), c1, c2 FROM t1 WHERE c2 > const GROUP BY c1, c2; SELECT c2 FROM t1 WHERE c1 < const GROUP BY c1, c2; SELECT c1, c2 FROM t1 WHERE c3 = const GROUP BY c1, c2;
這些都是抄的官方文檔,正確性未完全驗證。
下面這些SQL都沒有辦法使用loose index scan:
-- 因為聚合函數不是max或者min
SELECT c1, SUM(c2) FROM t1 GROUP BY c1;
-- 因為不符合最左前綴原則
SELECT c1, c2 FROM t1 GROUP BY c2, c3;
-- 查詢涉及到了索引的一部分,緊跟group by中的列,但是沒有常量等值語句,加上 WHERE c3 = const就好了
SELECT c1, c3 FROM t1 GROUP BY c1, c2;
另外一些聚合函數也是可以用到loose index scan的,比如:AVG(DISTINCT), SUM(DISTINCT), 和COUNT(DISTINCT)
以下這些語句也可以:
SELECT COUNT(DISTINCT c1), SUM(DISTINCT c1) FROM t1; SELECT COUNT(DISTINCT c1, c2), COUNT(DISTINCT c2, c1) FROM t1;
很多語句都是從5.7的文檔上摘抄下來的,正確性沒有得到驗證,雖說官方文檔是權威,但是盡信書不如無書,以及紙上得來終覺淺,絕知此事須躬行,明天周末,我逐條測試,然後再更。