MySQL Index--BNL/ICP/MRR/BKA

MySQL关联查询算法：

BNL(Block Nested-Loop)
ICP(Index Condition Pushdown)
MRR(Multi-Range Read)
BKA(Batched Key Access)

BNL(Block Nested-Loop)
场景：
假设TB1和TB2进行关联查询，以TB1为外表循环扫描每行数据到TB2中查找匹配的记录行，但由于TB2中没有可以使用的索引，需要扫描整个T2表的数据,因此外层TB1的数据行数决定内层TB2的扫描次数。

优化：
将外层表TB1的数据行进行拆分N个Block，每个Block中包含M条数据，对TB2进行N次扫描，在扫描TB2数据的每一行时将其与一个Block的数据进行匹配，将原来对TB2表的扫描次数从M*N次降低到N次。

重点：
1、内表没有可利用的索引
2、内表和外表的顺序不能对换，如LEFT JOIN操作

该算法在MySQL 5.1版本中便已存在。

ICP(Index Condition Pushdown)

场景：
假设表TB1上有索引IDX_C1_C2_C3(C1,C2,C3)，对于查询SELECT * FROM TB1 WHERE C1='XXX' AND C3='XXX'

在MySQL 5.6版本以前，由于缺少C2的过滤条件，Innodb存储引擎层只能使用索引IDX_C1_C2_C3按照C1='XXX'条件找出所有满足条件的索引记录，再根据这些索引记录去聚集索引中查找，将找到的表数据返回给MySQL Server层，然后由MySQL Server层使用C3='XXX'条件进行过滤得到最终结果。

再MySQL 5.6版本中引入ICP特性，Innodb存储引擎层只能使用索引IDX_C1_C2_C3按照C1='XXX'条件去扫描所有满足条件的索引记录，再将这些索引记录按照C3='XXX'条件进行过滤，并按照过滤后的索引记录去去聚集索引中查找，将找到的表数据返回给MySQL Server层，得到最终结果。

假设满足C1='XXX'条件的数据行为100000条，而满足C1='XXX' AND C3='XXX'的数据行为100条，则：
1、在MySQL 5.5版本中，需要对TB1的聚集索引进行100000次Index Seek操作，Innodb存储引擎层向MySQL Server层传递100000行数据。
2、在MySQL 5.6版本中，使用ICP仅需要对TB1的聚集索引进行100次的Index Seek操作，Innodb存储引擎层向MySQL Server层传递100行数据。

ICP通过将过滤条件由MySQL Server层"下沉"到存储引擎层，从而达到：
1、减少对聚集索引查找的操作次数；
2、减少从存储引擎层返回给MySQL Server层的数据量；
3、减少MySQL Server层访问存储引擎层的次数。

PS1: ICP仅使用于非聚集索引。
PS2: 在MySQL 5.6中仅支持普通表进行ICP操作，而MySQL 5.7中支持对分区表进行ICP操作。

MRR(Multi-Range Read)
假设表TB1上有索引IDX_C1(C1)，对于查询SELECT * FROM TB1 WHERE C1 IN('XXX1','XXX2',....,'XXXN')

在MySQL 5.6版本以前，先按照C1='XXX1'条件对IDX_C1进行索引查找，再按照找到的索引记录去TB1的聚集索引中找到对应数据记录，再按照C1='XXX2'...到C1='XXXN'进行操作，将每次操作的结果集合并得到最终结果集。由于根据C1条件得到的索引记录中的包含的聚集键数据时无序的，导致对聚集索引的Index seek操作造成较多的随机IO，影响服务器存储性能。

在MySQL 5.6版本中引入MRR特性，先按照C1='XXX1'....和C1='XXXM'的条件找到满足条件的索引记录放到buffer中，当Buffer满时再将buffer中的索引记录按照聚集键进行排序，按照排序后的结果去聚集索引中找到相应记录，通过排序，可以有效地将原来的随机查找改为顺序查找，将部分随机IO转换为顺序IO，提示查询性能，降低查询对服务器IO性能的消耗。

PS1: MRR也仅适用于非聚集索引，且根据非聚集索引得到的结果集在聚集键上是随机无序的。
PS2: 假设上面TB1的聚集索引为ID，那么IDX_C1(C1)等价于IDX_C1(C1,ID),如果仅对非聚集索引进行单个等值查询，那么得到的结果集对聚集键也是有序的,无需使用MRR特性。
PS3: MRR中涉及到的Buffer的大小取决于参数read_rnd_buffer_size的设置

BKA(Batched Key Access)
场景：
假设TB1和TB2进行关联查询，以TB1为外表循环到TB2中进行关联匹配，表TB2上有可使用的索引。

在MySQL 5.6版本前，只能循环TB1中的数据依次到TB2上进行索引查找，如果TB1上的数据是无序的，则对TB2的索引查找也是随机的，产生大量的随机IO操作。
在MySQL 5.6版本中，按照MRR的特性，先将TB1中的数据放入Buffer中，当Buffer满时对Buffer中的数据按照关联键进行排序，然后有序地对TB2进行索引查找，将部分随机IO操作转换为顺序IO操作。

PS1: BKA依赖于MRR，因此要使用BKA必须开启MRR特性，但又由于基于mrr_cost_based的成本估算不能保证MRR被使用，因此官方推荐关闭mrr_cost_based。
PS2: BKA使用的Buffer的大小取决于参数join buffer siz

设置开启MRR和BKA并关闭mrr_cost_based
SET optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';

BKA和BNL的区别：
1、内表索引，BKA要求内表有可以使用的索引，而BNL则是因为内表没有可使用的索引而不得已的优化
2、算法目的，BKA算法的目的是减少对内表的随机Index Seek操作和降低随机IO，而BNL算法的目的是减少对内表的扫描次数和减少扫描带来的IO开销。

标签：Index,BKA,TB1,TB2,MRR,索引,MySQL,C1
来源： https://www.cnblogs.com/gaogao67/p/11111585.html