要彻底理解这句话,我们需要把它拆成两个核心问题:
为什么 OR 经常导致索引失效? 以及 Index Merge(索引合并)到底是怎么把失效的索引救回来的?
前提设定:
假设我们有一张 user 表,里面有 id(主键)、name(建了索引 A)、phone(建了索引 B)、address(没建索引)。
1. 为什么用 OR 经常导致索引失效?
假设你的 SQL 是:
SELECT * FROM user WHERE name = '张三' OR address = '北京'
Server层的思考过程:
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"我看到条件里有
name = '张三',可以用索引 A 极速查出来。" -
"但是,条件是
OR(或者) ,意味着我还得找出所有address = '北京'的人。" -
"
address这个字段没有索引。为了找到所有北京的人,我别无选择,只能命令 InnoDB 把整张表从头到尾全扫描一遍(全表扫描)。" -
终极决定: "既然无论如何都要把整张表扫描一遍才能找齐
address = '北京'的人,那我一开始去查name索引还有什么意义呢?纯属脱裤子放屁。干脆直接全表扫描吧!"
结论: 只要 OR 连接的条件里,有哪怕一个条件没有有效索引,整个查询就会放弃所有索引,直接全表扫描。这就是俗称的"OR 导致索引失效"。
2. 什么是 Index Merge(索引合并)?
现在,我们把 SQL 换成 OR 两边都有索引的情况:
SELECT * FROM user WHERE name = '张三' OR phone = '13800000000'
在老版本的 MySQL(5.0 之前)里,引擎很死板:一次查询一张表,只能挑一个索引使用 。它要是挑了 name 索引,phone 字段就得全表扫描;它要是挑了 phone 索引,name 就得全表扫描。结果就是:照样全表扫描。
为了解决这个智障问题,MySQL 引入了 Index Merge(索引合并) 优化。
server 现在的战术变成了这样:
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第一步:并发查树(各找各的)
Server 层命令 InnoDB:"你现在去走
name索引树,把所有叫张三的主键 ID 给我找出来;同时,你去走phone索引树,把尾号 0000 的主键 ID 也找出来。"-
结果 A:
name索引查到了张三的主键集合 ->{ID: 1, 5, 8} -
结果 B:
phone索引查到了手机号的主键集合 ->{ID: 5, 9}
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第二步:在内存中合并去重(Merge)
InnoDB 把这两波 ID 交给 Server 层(或者引擎层内部的 Handler)。程序在内存里把这两个集合做一个并集(Union)并去重:
{1, 5, 8} ∪ {5, 9}={1, 5, 8, 9} -
第三步:集中回表(一网打尽)
拿着这个最终去重后的 ID 集合
{1, 5, 8, 9},去主键索引树里(聚簇索引)执行回表,把这 4 个人的完整数据一口气拿出来,返回给 Spring Boot。
3. 核心总结与注意事项
"当 OR 查询时,如果每个 OR 条件都能够使用有效索引,MySQL 可能会使用 Index Merge 进行优化。"
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"每个 OR 条件都能够使用有效索引": 这是触发合并的硬性前提。缺一个,就会退化成全表扫描。
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"进行优化": 指的是把两次索引扫描拿到的主键 ID 取并集,然后再统一回表,避免了全表扫描。
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为什么说是"可能"?
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因为 MySQL 的优化器(Server层)会计算成本(Cost-based Optimization)。
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如果它发现你的表里一共就 100 条数据,它会觉得:"搞两棵树分别查,再在内存里去重并集,这套杂技算下来比我直接全表扫描还费劲。"这时候,它即使能用 Index Merge,也会主动放弃,选择全表扫描。
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