## 前言 [上一篇文章](http://mysql.taobao.org/monthly/2015/11/07/) 提过,我们在之后的文章中会从 optimizer 的选项出发,系统的介绍 optimizer 的各个变量,包括变量的原理、作用以及源码实现等,然后再进一步的介绍优化器的工作过程(SQL 语句扁平化处理、索引选择、代价计算、多表连接顺序选择以及物理执行等内容),本期我们先看一下众所周知的 ICP,官方文档请参考[这里](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/condition-pushdown-optimization.html)。 ## ICP 测试 首先,咱们来看一下打开 ICP 与关闭 ICP 之间的性能区别,以下是测试过程: 准备数据: ~~~ create table icp(id int, age int, name varchar(30), memo varchar(600)) engine=innodb; alter table icp add index aind(age, name, memo); --let $i= 100000 while ($i) { --eval insert into icp values($i, 1, 'a$i', repeat('a$i', 100)) --dec $i } ~~~ PS: MySQL 有一个叫profile的东东,可以用来监视 SQL 语句在各个阶段的执行情况,咱们可以使用这个工具来观察 SQL 语句在各个阶段的运行情况,关于 profile 的详细说明可以参考[官方文档](http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/show-profile.html)。 打开 ICP 的性能测试: ~~~ set profiling=on; set optimizer_switch="index_condition_pushdown=on”; (default enabled) select * from icp where age = 1 and memo like '%9999%'; mysql> show profile cpu,block io for query 7; +----------------------+-----------+-----------+------------+--------------+---------------+ | Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | +----------------------+-----------+-----------+------------+--------------+---------------+ | executing | 0.000009 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Sending data | 3.225383 | 3.507467 | 0.037994 | 0 | 0 | +----------------------+-----------+-----------+------------+--------------+---------------+ mysql> show session status like '%handler%';show session status like '%handler%'; +----------------------------+--------+ | Handler_read_next | 19 | | Handler_read_rnd_next | 30 | +----------------------------+--------+ 18 rows in set (0.00 sec) ~~~ 关闭 ICP 的性能测试: ~~~ mysql> set optimizer_switch="index_condition_pushdown=off”; mysql> select * from icp where age = 1 and memo like '%9999%'; mysql> show profile cpu, block io for query 20; +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ | Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ | Sending data | 15.327345 | 17.443348 | 0.165975 | 0 | 0 | +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ 15 rows in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> show session status like '%handler%'; +----------------------------+--------+ | Variable_name | Value | +----------------------------+--------+ | Handler_read_next | 100019 | | Handler_read_rnd_next | 47 | +----------------------------+--------+ 18 rows in set (0.01 sec) ~~~ 测试结论:由以上测试情况可以看到,在二级索引是复合索引且前面的条件过滤性较低的情况下,打开 ICP 可以有效的降低 server 层和 engine 层之间交互的次数,从而有效的降低在运行时间。 ## ICP 原理 5.6 之前,在 SQL 语句的执行过程中,server 层通过 engine 的 api 获取数据,然后再进行 where_cond 的判断(具体判断逻辑在: `evaluate_join_record`),每一条数据都需要从engine层返回server层做判断。我们回顾一下上面把 ICP 关掉的测试,可以看到 `Handler_read_next` 的值陡增,其原因是第 1 个字段区分度不高,且 memo 字段无法使用索引,造成了类似 index 扫描的的情况,性能较低。 5.6 之后,在利用索引扫描的过程中,如果发现 where_cond 中含有这个 index 相关的条件,则将此条件记录在 handler 接口中,在索引扫描的过程中,只有满足索引与handler接口的条件时,才会返回到 server 层做进一步的处理,在前缀索引区分度不够,其它字段区分度高的情况下可以有效的减少 server & engine之间的开销,提升查询性能。 ## ICP 源码实现 我们在上小节提到,index condition down 所用的条件是记在handler接口中的,咱们分析一下“记录”的过程是如何实现的。 首先,优化器计算代价后会生成一个 JOIN_TAB 的左支树,每一个 JOIN_TAB 包含相关表的指针、表的读取方式、访问表所包含的索引等信息,优化器会在`make_join_readinfo` 中对JOIN_TAB中表的访问方式进行相应的修正,并进一步将 where cond 中和索引相关的条件记录到 table 的句柄中,堆栈如下: ~~~ #0 make_cond_for_index (cond=0x2b69680179e8, table=0x2b6968012100, keyno=0, other_tbls_ok=true) #1 in push_index_cond (tab=0x2b696802aa48, keyno=0, other_tbls_ok=true, trace_obj=0x2b696413ec30) #2 in make_join_readinfo (join=0x2b6968017db0, options=0, no_jbuf_after=4294967295) #3 in JOIN::optimize (this=0x2b6968017db0) #4 in mysql_execute_select (thd=0x3176760, select_lex=0x3179470, free_join=true) ~~~ 其次, `make_cond_for_index` 是一个递归的过程,对 where_cond中的每一个条件进行判断,对满足条件的 cond 重新组合成一个新的cond,最后将新的 cond 挂在table->file 下面(table->file 指的是操作物理表的接口函数,此变量为thd下私有的,不共享,共享的是tab->table->s),详细参考`make_cond_for_index` 的详细实现,设置的堆栈如下: ~~~ #0 ha_innobase::idx_cond_push (this=0x2b696800e810, keyno=0, idx_cond=0x2b69680179e8) #1 0x0000000000a60a55 in push_index_cond (tab=0x2b696802aa48, keyno=0, other_tbls_ok=true, trace_obj=0x2b696413ec30) #2 0x0000000000a6362f in make_join_readinfo (join=0x2b6968017db0, options=0, no_jbuf_after=4294967295) #3 0x0000000000d9b8bd in JOIN::optimize (this=0x2b6968017db0 #4 0x0000000000a5b9ae in mysql_execute_select (thd=0x3176760, select_lex=0x3179470, free_join=true) ~~~ 再次,server 层根据生成的 JOIN_TAB 读取engine层的内容,在engine读取的时候,会进行`index_condition_pushdown`的调用,即 ICP 的调用,堆栈如下: ~~~ #0 Item_func_like::val_int (this=0x2b6978005a28) #1 0x0000000001187b66 in innobase_index_cond (file=0x2b696800e810) #2 0x0000000001393566 in row_search_idx_cond_check (mysql_rec=0x2b69680129f0 <incomplete sequence \361>, prebuilt=0x2b69680130f8, rec=0x2b692b56e4cf "\200", offsets=0x2b697008d450) #3 0x0000000001397e2b in row_search_for_mysql (buf=0x2b69680129f0 <incomplete sequence \361>, mode=2, prebuilt=0x2b69680130f8, match_mode=1, direction=0) #4 0x00000000011696b9 in ha_innobase::index_read (this=0x2b696800e810, buf=0x2b69680129f0 <incomplete sequence \361>, key_ptr=0x2b697800a660 "", key_len=5, find_flag=HA_READ_KEY_EXACT) #5 0x00000000006ecc58 in handler::index_read_map (this=0x2b696800e810, buf=0x2b69680129f0 <incomplete sequence \361>, key=0x2b697800a660 "", keypart_map=1, find_flag=HA_READ_KEY_EXACT) #6 0x00000000006d6bb4 in handler::ha_index_read_map (this=0x2b696800e810, buf=0x2b69680129f0 <incomplete sequence \361>, key=0x2b697800a660 "", keypart_map=1, find_flag=HA_READ_KEY_EXACT) #7 0x00000000009a1870 in join_read_always_key (tab=0x2b697800a1b8) #8 0x000000000099d480 in sub_select (join=0x2b6978005df0, join_tab=0x2b697800a1b8, end_of_records=false) #9 0x000000000099c6c0 in do_select (join=0x2b6978005df0) #10 0x00000000009980a4 in JOIN::exec (this=0x2b6978005df0) #11 0x0000000000a5bac0 in mysql_execute_select (thd=0x32801a0, select_lex=0x3282eb0, free_join=true) ~~~ 可见在 ICP 的判断是调用相关item的函数的,虽然同是调用 server 层的函数,但是没有 ICP 的调用需要根据主建找到记录,然后再匹配,而有了 ICP 可以省略一次主键查找数据的过程,进而提升效率。 ## ICP 使用限制及问题 * 只支持 select 语句; * 5.6 中只支持 MyISAM 与 InnoDB 引擎; * 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; * 不支持主建索引的 ICP; * 当 SQL 使用覆盖索引时但只检索部分数据时,ICP 无法使用,详细的分析可以参考 [bug#68554](http://bugs.mysql.com/bug.php?id=68554) 中 Olav Sandstå的分析,代码实现部分可以参考 `make_join_readinfo`; * 在查询的时候即使正确的使用索引的前N个字段(即遵循前缀索引的原则),还是会用到 ICP,无故的多了 ICP 相关的判断,这应该是一个退化的问题,例: ~~~ mysql> explain select * from icp where age=1 and name = 'a1'; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------+------+-----------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------+------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | icp | ref | aind | aind | 38 | const,const | 1 | Using index condition | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------+------+-----------------------+ 1 row in set (3.26 sec) ~~~ PS: engine condition pushdown 是 NDB 使用的,其它引擎不支持。