SQL中的where条件，在数据库中提取与应用浅析

1 问题描述 一条SQL，在数据库中是如何执行的呢？相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。当然，要完整描述一条SQL在数据库中的生命周期，这是一个非常巨大的问题，涵盖了SQL的词法解析、语法解析、权限检查、查询优化、SQL执行等一系列的步骤，简短的篇幅是绝

1        问题描述

一条SQL，在数据库中是如何执行的呢？相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。当然，要完整描述一条SQL在数据库中的生命周期，这是一个非常巨大的问题，涵盖了SQL的词法解析、语法解析、权限检查、查询优化、SQL执行等一系列的步骤，简短的篇幅是绝对无能为力的。因此，本文挑选了其中的部分内容，也是我一直都想写的一个内容，做重点介绍：

 

给定一条SQL，如何提取其中的where条件？where条件中的每个子条件，在SQL执行的过程中有分别起着什么样的作用？

 

通过本文的介绍，希望读者能够更好地理解查询条件对于SQL语句的影响；撰写出更为优质的SQL语句；更好地理解一些术语，例如：MySQL 5.6中一个重要的优化——Index Condition Pushdown，究竟push down了什么？

 

本文接下来的内容，安排如下：

1. 简单介绍关系型数据库中数据的组织形式；
2. 给定一条SQL，如何提取其中的where条件；
3. 最后做一个小的总结；

 

2        关系型数据库中的数据组织

 

关系型数据库中，数据组织涉及到两个最基本的结构：表与索引。表中存储的是完整记录，一般有两种组织形式：堆表(所有的记录无序存储)，或者是聚簇索引表(所有的记录，按照记录主键进行排序存储)。索引中存储的是完整记录的一个子集，用于加速记录的查询速度，索引的组织形式，一般均为B+树结构。

 

有了这些基本知识之后，接下来让我们创建一张测试表，为表新增几个索引，然后插入几条记录，最后看看表的完整数据组织、存储结构式怎么样的。(注意：下面的实例，使用的表的结构为堆表形式，这也是Oracle/DB2/PostgreSQL等数据库采用的表组织形式，而不是InnoDB引擎所采用的聚簇索引表。其实，表结构采用何种形式并不重要，最重要的是理解下面章节的核心，在任何表结构中均适用)

 

create table t1 (a int primary key, b int, c int, d int, e varchar(20));

 

create index idx_t1_bcd on t1(b, c, d);

 

insert into t1 values (4,3,1,1,’d’);

insert into t1 values (1,1,1,1,’a’);

insert into t1 values (8,8,8,8,’h’):

insert into t1 values (2,2,2,2,’b’);

insert into t1 values (5,2,3,5,’e’);

insert into t1 values (3,3,2,2,’c’);

insert into t1 values (7,4,5,5,’g’);

insert into t1 values (6,6,4,4,’f’);

 

t1表的存储结构如下图所示(只画出了idx_t1_bcd索引与t1表结构，没有包括t1表的主键索引)：

 

 

 

简单分析一下上图，idx_t1_bcd索引上有[b,c,d]三个字段(注意：若是InnoDB类的聚簇索引表，idx_t1_bcd上还会包括主键a字段)，不包括[a,e]字段。idx_t1_bcd索引，首先按照b字段排序，b字段相同，则按照c字段排序，以此类推。记录在索引中按照[b,c,d]排序，但是在堆表上是乱序的，不按照任何字段排序。

 

3        SQL的where条件提取

 

在有了以上的t1表之后，接下来就可以在此表上进行SQL查询了，获取自己想要的数据。例如，考虑以下的一条SQL：

 

select * from t1 where b >= 2 and b 1 and d != 4 and e != ‘a’;

 

一条比较简单的SQL，一目了然就可以发现where条件使用到了[b,c,d,e]四个字段，而t1表的idx_t1_bcd索引，恰好使用了[b,c,d]这三个字段，那么走idx_t1_bcd索引进行条件过滤，应该是一个不错的选择。接下来，让我们抛弃数据库的思想，直接思考这条SQL的几个关键性问题：

 

l         此SQL，覆盖索引idx_t1_bcd上的哪个范围？

 

起始范围：记录[2,2,2]是第一个需要检查的索引项。索引起始查找范围由b >= 2，c > 1决定。

终止范围：记录[8,8,8]是第一个不需要检查的记录，而之前的记录均需要判断。索引的终止查找范围由b

 

2        在确定了查询的起始、终止范围之后，SQL中还有哪些条件可以使用索引idx_t1_bcd过滤？

 

根据SQL，固定了索引的查询范围[(2,2,2),(8,8,8))之后，此索引范围中并不是每条记录都是满足where查询条件的。例如：(3,1,1)不满足c > 1的约束；(6,4,4)不满足d != 4的约束。而c，d列，均可在索引idx_t1_bcd中过滤掉不满足条件的索引记录的。

因此，SQL中还可以使用c > 1 and d != 4条件进行索引记录的过滤。

 

3        在确定了索引中最终能够过滤掉的条件之后，还有哪些条件是索引无法过滤的？

 

此问题的答案显而易见，e != ‘a’这个查询条件，无法在索引idx_t1_bcd上进行过滤，因为索引并未包含e列。e列只在堆表上存在，为了过滤此查询条件，必须将已经满足索引查询条件的记录回表，取出表中的e列，然后使用e列的查询条件e != ‘a’进行最终的过滤。

 

在理解以上的问题解答的基础上，做一个抽象，可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，让我们来详细分析者3大类分别是如何定义，以及如何提取的。

 

l         Index Key

 

用于确定SQL查询在索引中的连续范围(起始范围+结束范围)的查询条件，被称之为Index Key。由于一个范围，至少包含一个起始与一个终止，因此Index Key也被拆分为Index First Key和Index Last Key，分别用于定位索引查找的起始，以及索引查询的终止条件。

 

Index First Key

 

用于确定索引查询的起始范围。提取规则：从索引的第一个键值开始，检查其在where条件中是否存在，若存在并且条件是=、>=，则将对应的条件加入Index First Key之中，继续读取索引的下一个键值，使用同样的提取规则；若存在并且条件是>，则将对应的条件加入Index First Key中，同时终止Index First Key的提取；若不存在，同样终止Index First Key的提取。

针对上面的SQL，应用这个提取规则，提取出来的Index First Key为(b >= 2, c > 1)。由于c的条件为 >，提取结束，不包括d。

 

Index Last Key

 

Index Last Key的功能与Index First Key正好相反，用于确定索引查询的终止范围。提取规则：从索引的第一个键值开始，检查其在where条件中是否存在，若存在并且条件是=、

针对上面的SQL，应用这个提取规则，提取出来的Index Last Key为(b

 

2         Index Filter

 

在完成Index Key的提取之后，我们根据where条件固定了索引的查询范围，但是此范围中的项，并不都是满足查询条件的项。在上面的SQL用例中，(3,1,1)，(6,4,4)均属于范围中，但是又均不满足SQL的查询条件。

Index Filter的提取规则：同样从索引列的第一列开始，检查其在where条件中是否存在：若存在并且where条件仅为 =，则跳过第一列继续检查索引下一列，下一索引列采取与索引第一列同样的提取规则；若where条件为 >=、>、=、>、

针对上面的用例SQL，索引第一列只包含 >=、 1 and d != 4 。

 

3         Table Filter

 

Table Filter是最简单，最易懂，也是提取最为方便的。提取规则：所有不属于索引列的查询条件，均归为Table Filter之中。

同样，针对上面的用例SQL，Table Filter就为 e != ‘a’。

 

3.1 Index Key/Index Filter/Table Filter小结 

 

SQL语句中的where条件，使用以上的提取规则，最终都会被提取到Index Key (First Key & Last Key)，Index Filter与Table Filter之中。

 

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。

 

 

4        结语

 

在读完、理解了以上内容之后，详细大家对于数据库如何提取where中的查询条件，如何将where中的查询条件提取为Index Key，Index Filter，Table Filter有了深刻的认识。以后在撰写SQL语句时，可以对照表的定义，尝试自己提取对应的where条件，与最终的SQL执行计划对比，逐步强化自己的理解。

 

同时，我们也可以回答文章开始提出的一个问题：MySQL 5.6中引入的Index Condition Pushdown，究竟是将什么Push Down到索引层面进行过滤呢？对了，答案是Index Filter。在MySQL 5.6之前，并不区分Index Filter与Table Filter，统统将Index First Key与Index Last Key范围内的索引记录，回表读取完整记录，然后返回给MySQL Server层进行过滤。而在MySQL 5.6之后，Index Filter与Table Filter分离，Index Filter下降到InnoDB的索引层面进行过滤，减少了回表与返回MySQL Server层的记录交互开销，提高了SQL的执行效率。