데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 MySQL Index Condition Pushdown(ICP)性能优化方法实例_MySQL

MySQL Index Condition Pushdown(ICP)性能优化方法实例_MySQL

Jun 01, 2016 pm 01:00 PM
index mysql

一 概念介绍

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。

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。

二 原理

Index Condition Pushdown is not used:

  1 Get the next row, first by reading the index tuple, and then by using the index tuple to locate and read the full table row.
  2 Test the part of the WHERE condition that applies to this table. Accept or reject the row based on the test result.
Index Condition Pushdown is used
  1 Get the next row s index tuple (but not the full table row).
  2 Test the part of the WHERE condition that applies to this table and can be checked using only index columns.
    If the condition is not satisfied, proceed to the index tuple for the next row.
  3 If the condition is satisfied, use the index tuple to locate and read the full table row.
  4 est the remaining part of the WHERE condition that applies to this table. Accept or reject the row based on the test result.

三 实践案例

a 环境准备
   数据库版本 5.6.16
   关闭缓存
  

代码如下:


     set query_cache_size=0;
     set query_cache_type=OFF;
 


   测试数据下载地址
b 当开启ICP时

代码如下:


mysql> SET profiling = 1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select * from employees where first_name='Anneke' and last_name like '%sig' ;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| 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> show profiles;
+----------+------------+--------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                                                                          |
+----------+------------+--------------------------------------------------------------------------------+
| 1        | 0.00060275 | select * from employees where first_name='Anneke' and last_name like '%sig'    |
+----------+------------+--------------------------------------------------------------------------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

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

代码如下:


mysql> set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SET profiling = 1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select * from employees where first_name='Anneke' and last_name like '%sig' ;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| 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                                                                          |
+----------+------------+--------------------------------------------------------------------------------+
| 2        | 0.00097000 | select * from employees where first_name='Anneke' and last_name like '%sig'    |
+----------+------------+--------------------------------------------------------------------------------+
6 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 0.000189s

代码如下:


mysql> show profile cpu,block io for query 1;
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| Status               | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| starting             | 0.000094 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| checking permissions | 0.000011 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| Opening tables       | 0.000025 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| init                 | 0.000044 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| System lock          | 0.000014 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| optimizing           | 0.000021 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| statistics           | 0.000093 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| preparing            | 0.000024 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| executing            | 0.000006 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| Sending data         | 0.000189 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| end                  | 0.000019 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| query end            | 0.000012 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| closing tables       | 0.000013 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| freeing items        | 0.000034 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| cleaning up          | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
15 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

当关闭ICP时 查询在sending data环节时间消耗是 0.000735s

代码如下:


mysql> show profile cpu,block io for query 2;
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| Status               | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| starting             | 0.000045 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| checking permissions | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| Opening tables       | 0.000015 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| init                 | 0.000024 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| System lock          | 0.000009 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| optimizing           | 0.000012 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| statistics           | 0.000049 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| preparing            | 0.000016 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| executing            | 0.000005 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| Sending data         | 0.000735 | 0.001000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| end                  | 0.000008 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| query end            | 0.000008 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| closing tables       | 0.000009 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| freeing items        | 0.000023 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
| cleaning up          | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000   | 0            | 0             |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
15 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

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。

代码如下:


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  | idx_emp_fnln  | idx_emp_fnln | 44      | const | 224  | Using index condition |
+----+-------------+-----------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)


ICP 关闭时的执行计划显示use where.

代码如下:


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  | idx_emp_fnln  | idx_emp_fnln | 44      | const | 224  | Using where |
+----+-------------+-----------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

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 访问表中225条first_name 为Anneke的数据,并在MySQL server层根据last_name like '%sig' 进行过滤
开启ICP 时,last_name 的like '%sig'条件可以通过索引字段last_name 进行过滤,在存储引擎内部通过与where条件的对比,直接过滤掉不符合条件的数据。该过程不回表,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。

四 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 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。

代码如下:


mysql> explain select * from employees where first_name='Anneke' and last_name='Porenta' ;
+----+-------------+-----------+------+---------------+--------------+---------+-------------+------+-----------------------+
| id | select_type | table     | type | possible_keys | key          | key_len | ref         | rows | Extra                 |
+----+-------------+-----------+------+---------------+--------------+---------+-------------+------+-----------------------+
| 1  | SIMPLE | employees      | ref  | idx_emp_fnln  | idx_emp_fnln | 94      | const,const | 1    | Using index condition |
+----+-------------+-----------+------+---------------+--------------+---------+-------------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select first_name,last_name from employees where first_name='Anneke' and last_name='Porenta' ;
+----+-------------+-----------+------+---------------+--------------+---------+-------------+------+--------------------------+
| id | select_type | table     | type | possible_keys | key          | key_len | ref         | rows | Extra                    |
+----+-------------+-----------+------+---------------+--------------+---------+-------------+------+--------------------------+
| 1  | SIMPLE      | employees | ref  | idx_emp_fnln  | idx_emp_fnln | 94      | const,const | 1    | Using where; Using index |
+----+-------------+-----------+------+---------------+--------------+---------+-------------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

PHP의 빅데이터 구조 처리 능력 PHP의 빅데이터 구조 처리 능력 May 08, 2024 am 10:24 AM

빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

PHP에서 MySQL 쿼리 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까? PHP에서 MySQL 쿼리 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까? Jun 03, 2024 pm 08:11 PM

선형 복잡성에서 로그 복잡성까지 조회 시간을 줄이는 인덱스를 구축하여 MySQL 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 삽입을 방지하고 쿼리 성능을 향상하려면 PREPAREDStatements를 사용하세요. 쿼리 결과를 제한하고 서버에서 처리되는 데이터의 양을 줄입니다. 적절한 조인 유형 사용, 인덱스 생성, 하위 쿼리 사용 고려 등 조인 쿼리를 최적화합니다. 쿼리를 분석하여 병목 현상을 식별하고, 캐싱을 사용하여 데이터베이스 로드를 줄이고, 오버헤드를 최소화합니다.

PHP에서 MySQL 백업 및 복원을 사용하는 방법은 무엇입니까? PHP에서 MySQL 백업 및 복원을 사용하는 방법은 무엇입니까? Jun 03, 2024 pm 12:19 PM

PHP에서 MySQL 데이터베이스를 백업하고 복원하는 작업은 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 백업: mysqldump 명령을 사용하여 데이터베이스를 SQL 파일로 덤프합니다. 데이터베이스 복원: mysql 명령을 사용하여 SQL 파일에서 데이터베이스를 복원합니다.

PHP를 사용하여 MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? PHP를 사용하여 MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? Jun 02, 2024 pm 02:26 PM

MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? 데이터베이스에 연결: mysqli를 사용하여 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다. SQL 쿼리 준비: 삽입할 열과 값을 지정하는 INSERT 문을 작성합니다. 쿼리 실행: query() 메서드를 사용하여 삽입 쿼리를 실행하면 확인 메시지가 출력됩니다.

MySQL 8.4에서 mysql_native_password가 로드되지 않음 오류를 수정하는 방법 MySQL 8.4에서 mysql_native_password가 로드되지 않음 오류를 수정하는 방법 Dec 09, 2024 am 11:42 AM

MySQL 8.4(2024년 최신 LTS 릴리스)에 도입된 주요 변경 사항 중 하나는 "MySQL 기본 비밀번호" 플러그인이 더 이상 기본적으로 활성화되지 않는다는 것입니다. 또한 MySQL 9.0에서는 이 플러그인을 완전히 제거합니다. 이 변경 사항은 PHP 및 기타 앱에 영향을 미칩니다.

PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하는 방법은 무엇입니까? PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하는 방법은 무엇입니까? Jun 02, 2024 pm 02:13 PM

PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하려면: PDO 또는 MySQLi 확장을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 저장 프로시저를 호출하는 문을 준비합니다. 저장 프로시저를 실행합니다. 결과 집합을 처리합니다(저장 프로시저가 결과를 반환하는 경우). 데이터베이스 연결을 닫습니다.

PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 만드는 방법은 무엇입니까? PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 만드는 방법은 무엇입니까? Jun 04, 2024 pm 01:57 PM

PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 생성하려면 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스에 연결합니다. 데이터베이스가 없으면 작성하십시오. 데이터베이스를 선택합니다. 테이블을 생성합니다. 쿼리를 실행합니다. 연결을 닫습니다.

오라클 데이터베이스와 mysql의 차이점 오라클 데이터베이스와 mysql의 차이점 May 10, 2024 am 01:54 AM

Oracle 데이터베이스와 MySQL은 모두 관계형 모델을 기반으로 하는 데이터베이스이지만 호환성, 확장성, 데이터 유형 및 보안 측면에서 Oracle이 우수하고, MySQL은 속도와 유연성에 중점을 두고 중소 규모 데이터 세트에 더 적합합니다. ① Oracle은 광범위한 데이터 유형을 제공하고, ② 고급 보안 기능을 제공하고, ③ 엔터프라이즈급 애플리케이션에 적합하고, ① MySQL은 NoSQL 데이터 유형을 지원하고, ② 보안 조치가 적고, ③ 중소 규모 애플리케이션에 적합합니다.

See all articles