mysql索引合并:一条sql可以使用多个索引

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前言

mysql的索引合并并不是什么新特性。早在mysql5.0版本就已经实现。之所以还写这篇博文，是因为好多人还一直保留着一条sql语句只能使用一个索引的错误观念。本文会通过一些示例来说明如何使用索引合并。

什么是索引合并

下面我们看下mysql文档中对索引合并的说明：

The Index Merge method is used to retrieve rows with several range scans and to merge their results into one. 
The merge can produce unions, intersections, or unions-of-intersections of its underlying scans. 
This access method merges index scans from a single table; 
it does not merge scans across multiple tables.

1、索引合并是把几个索引的范围扫描合并成一个索引。
2、索引合并的时候，会对索引进行并集，交集或者先交集再并集操作，以便合并成一个索引。
3、这些需要合并的索引只能是一个表的。不能对多表进行索引合并。

使用索引合并有啥收益

简单的说，索引合并，让一条sql可以使用多个索引。对这些索引取交集，并集，或者先取交集再取并集。从而减少从数据表中取数据的次数，提高查询效率。

怎么确定使用了索引合并

在使用explain对sql语句进行操作时，如果使用了索引合并，那么在输出内容的type列会显示 index_merge，key列会显示出所有使用的索引。如下：

在explain的extra字段中会以下几种：
Using union 索引取并集
Using sort_union 先对取出的数据按rowid排序，然后再取并集
Using intersect 索引取交集

你会发现并没有 sort_intersect，因为根据目前的实现，想索引取交集，必须保证通过索引取出的数据顺序和rowid顺序是一致的。所以，也就没必要sort了。

sort_union索引合并的示例

数据表结构

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下载

数据

使用索引合并的案例

未使用索引合并的案例

sort_union总结

从上面的两个案例大家可以发现，相同模式的sql语句，可能有时能使用索引，有时不能使用索引。是否能使用索引，取决于mysql查询优化器对统计数据分析后，是否认为使用索引更快。
因此，单纯的讨论一条sql是否可以使用索引有点片面，还需要考虑数据。

union索引合并使用案例

数据表结构

数据结构和之前有所调整。主要调整有如下两方面：
1、引擎从myisam改为了innodb。
2、组合索引中增加了id，并把id放在最后。

数据

数据和上面的数据一样。

使用索引合并的案例

union总结

相同的数据，相同的sql语句，只是数据表结构有所调整，就从sort_union变为了union。有以下几个原因：
1、只要通过索引取出的数据已经按rowid进行了排序，就可以使用union。
2、组合索引中在最后加id字段，目的就是通过索引前两个字段取出的数据是按id排序。
3、把引擎从myisam改为innodb，目的就是让id和rowid的顺序一致。

intersect使用案例

mysql索引合并:一条sql可以使用多个索引
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mysql> show create table test\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: test
Create Table: CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `key1_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `key1_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `key2_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `key2_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `key1` (`key1_part1`,`key1_part2`),
  KEY `key2` (`key2_part1`,`key2_part2`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=18 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from test;
+----+------------+------------+------------+------------+
| id | key1_part1 | key1_part2 | key2_part1 | key2_part2 |
+----+------------+------------+------------+------------+
|  1 |          1 |          1 |          1 |          1 |
|  2 |          1 |          1 |          2 |          1 |
|  3 |          1 |          1 |          2 |          2 |
|  4 |          1 |          1 |          3 |          2 |
|  5 |          1 |          1 |          3 |          3 |
|  6 |          1 |          1 |          4 |          3 |
|  7 |          1 |          1 |          4 |          4 |
|  8 |          1 |          1 |          5 |          4 |
|  9 |          1 |          1 |          5 |          5 |
| 10 |          2 |          1 |          1 |          1 |
| 11 |          2 |          2 |          1 |          1 |
| 12 |          3 |          2 |          1 |          1 |
| 13 |          3 |          3 |          1 |          1 |
| 14 |          4 |          3 |          1 |          1 |
| 15 |          4 |          4 |          1 |          1 |
| 16 |          5 |          4 |          1 |          1 |
| 17 |          5 |          5 |          1 |          1 |
| 18 |          5 |          5 |          3 |          3 |
| 19 |          5 |          5 |          3 |          1 |
| 20 |          5 |          5 |          3 |          2 |
| 21 |          5 |          5 |          3 |          4 |
| 22 |          6 |          6 |          3 |          3 |
| 23 |          6 |          6 |          3 |          4 |
| 24 |          6 |          6 |          3 |          5 |
| 25 |          6 |          6 |          3 |          6 |
| 26 |          6 |          6 |          3 |          7 |
| 27 |          1 |          1 |          3 |          6 |
| 28 |          1 |          2 |          3 |          6 |
| 29 |          1 |          3 |          3 |          6 |
+----+------------+------------+------------+------------+
29 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from test where (key1_part1=4 and key1_part2=4) or (key2_part1=4 and key2_part2=4)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: test
         type: index_merge
possible_keys: key1,key2
          key: key1,key2
      key_len: 8,4
          ref: NULL
         rows: 3
        Extra: Using sort_union(key1,key2); Using where
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from test where (key1_part1=1 and key1_part2=1) or key2_part1=4\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: test
         type: ALL
possible_keys: key1,key2
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 29
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

mysql> show create table test\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: test
Create Table: CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `key1_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `key1_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `key2_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `key2_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `key1` (`key1_part1`,`key1_part2`,`id`),
  KEY `key2` (`key2_part1`,`key2_part2`,`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=30 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from test where (key1_part1=4 and key1_part2=4) or (key2_part1=4 and key2_part2=4)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: test
         type: index_merge
possible_keys: key1,key2
          key: key1,key2
      key_len: 8,8
          ref: NULL
         rows: 2
        Extra: Using union(key1,key2); Using where
1 row in set (0.00 sec)