在 MySQL 中，索引主要用于优化查询。在 MySQL 查询优化中涉及到三种处理阶段：Index Key、Index Filter 和 Table Filter。它们描述的是数据库在使用索引时，查询条件的匹配和过滤发生的过程，这个分类的背景通常出现在讨论索引下推（Index Condition Pushdown, ICP）时。

以下是对这三种索引处理阶段的详细说明：

1. Index Key

定义：索引键 (Index Key) 是指索引的关键列，即索引中存储的字段值。索引键是用来帮助定位数据行的，查询通常首先使用索引键来筛选匹配最基础条件的记录。

  • 使用场景：
  • 当查询条件和索引的定义一致时，例如：
SELECT * FROM employees WHERE employee_id = 123;

如果 employee_id 有索引，数据库可以通过索引键快速找到符合条件的记录。

  • 特性：
  • 这是索引的基本功能，通过索引键直接定位满足条件的记录。
  • 索引键检索的是精确匹配或者范围扫描的记录。
  • 查询执行流程：
    通过索引键快速定位对应的记录集合。

2. Index Filter

定义：索引过滤 (Index Filter) 是对索引存储的数据进行进一步过滤，用于实现更复杂的查询条件，而无需先通过索引定位所有数据然后回表。索引过滤是在存储引擎层完成的，是索引下推优化的关键部分。

  • 使用场景：
  • 查询条件涉及多个字段，但不是全部字段都能通过索引键直接定位。例如：
SELECT * FROM employees WHERE employee_id > 100 AND salary < 50000;

假设有索引 (employee_id, salary)：

  • 数据库通过 employee_id > 100 定位部分范围的记录；
  • 然后在存储层通过 salary < 50000 进一步过滤索引中的记录，而不是直接将所有匹配 employee_id > 100 的记录返回到 Server 层。
  • 特性：
  • 索引过滤是对索引本身存储的数据进行字段值筛选，而不是直接访问表。
  • 索引下推优化后，在存储引擎层完成这部分过滤，提高了查询效率。
  • 查询执行流程：
  • 基于索引键定位候选记录。
  • 在存储层进一步筛选索引中的记录，减少上层（Server Layer）需要处理的数据量。

3. Table Filter

定义：表过滤 (Table Filter) 是指数据库通过回表查询数据后，再对返回的表中数据进行过滤。这通常是针对查询条件中涉及的非索引列，或者索引本身无法过滤的情况。

  • 使用场景：
  • 查询条件涉及非索引字段，例如：
SELECT * FROM employees WHERE employee_id > 100 AND department = 'Engineering';

假设只有索引 (employee_id)：

  • 数据库通过索引范围查询 employee_id > 100；
  • 获取记录后，需要回表读取 department 列，并在 Server 层过滤 department = 'Engineering' 的条件。
  • 特性：
  • 表过滤发生在 Server 层（服务层），需要通过索引定位记录后，回表查询原始记录再进行过滤。
  • 如果查询条件中非索引列过多，或者数据量较大，表过滤会带来性能开销。
  • 查询执行流程：
  • 基于索引键定位候选记录。
  • 回表查询原始数据。
  • 在 Server 层对数据进行过滤，符合条件的记录才会返回给用户。

总结三类过滤物理过程：

  1. Index Key 初始阶段，通过索引键快速定位候选记录。
  2. Index Filter 在存储引擎层上对候选记录进行进一步过滤，减少需要回表的记录数。
  3. Table Filter 如果查询涉及非索引列或更复杂的过滤条件，需要回表查询，并在服务器层最终过滤。

索引下推重要点：

  • MySQL 5.6 之前，一旦记录在索引 Key 查找到，所有复杂条件的过滤都在 Server 层完成（包括非下推的 Index Filter 和 Table Filter）。
  • MySQL 5.6 开始支持索引下推 (ICP)，将部分过滤逻辑 (Index Filter) 下推到存储引擎层，并在回表查询之前完成过滤，显著减少了回表次数和 Server 层的压力。

例子：包含索引下推的流程

假设有一个包含索引 (employee_id, salary) 的表，查询如下：

SELECT * FROM employees WHERE employee_id > 100 AND salary < 50000 AND department = 'Engineering';
  • Index Key: 索引通过 employee_id > 100 进行范围扫描，获取候选记录。
  • Index Filter（索引下推实现）: 在存储层进一步通过 salary < 50000 过滤出满足条件的记录，减少回表的次数。
  • Table Filter: 回表查询后，对 department = 'Engineering' 的条件进行过滤，最终返回结果。

优化重点：

索引下推利用了 Index Filter 在存储层完成过滤的能力，减少了回表次数和 Server 层处理数据的压力，从而优化了查询性能。在实际使用索引时，通过合理的覆盖索引设计，可进一步减少回表，提高效率。


MySQL查询优化涉及的三种处理阶段：Index Key、Index Filter 和 Table Filter插图

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