index condition pushdown (icp)是mysql使用索引從表中檢索行資料的一種優化方式，從mysql5.6開始支援，mysql5.6之前，儲存引擎會通過遍歷索引定位基表中的行，然後返回給server層，再去為這些資料行進行where後的條件的過濾。mysql 5.6之後支援icp後，如果where條件可以使用索引，mysql 會把這部分過濾操作放到儲存引擎層，儲存引擎通過索引過濾，把滿足的行從表中讀取出。icp能減少引擎層訪問基表的次數和 server層訪問儲存引擎的次數。
輔助索引index (a, b, c)
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select * from peoplewhere a='12345'and b like'%xx%'and c like'%yy%';
若不使用icp：則是通過二級索引中a的值去基表取出所有a='12345'的資料，然後server層再對b like '%xx%'and c like '%yy%' 進行過濾
mrr 的全稱是 multi-range read optimization，是優化器將隨機 io 轉化為順序 io 以降低查詢過程中 io 開銷的一種手段，這對io-bound型別的sql語句效能帶來極大的提公升，適用於range ref eq_ref型別的查詢
mrr優化的幾個好處
使資料訪問有隨機變為順序，查詢輔助索引是，首先把查詢結果按照主鍵進行排序，按照主鍵的順序進行書籤查詢
減少緩衝池中頁被替換的次數
批量處理對鍵值的操作
在沒有使用mrr特性時
第一步 先根據where條件中的輔助索引獲取輔助索引與主鍵的集合，結果集為rest
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selectkey_column, pk_column from tb where key_column=x order by key_column
第二步 通過第一步獲取的主鍵來獲取對應的值
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foreach pk_column valueinrestdo:
selectnon_key_column from tb where pk_column=val
使用mrr特性時
第一步 先根據where條件中的輔助索引獲取輔助索引與主鍵的集合，結果集為rest
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selectkey_column, pk_column from tb where key_column = x order by key_column
第二步 將結果集rest放在buffer裡面(read_rnd_buffer_size 大小直到buffer滿了)，然後對結果集rest按照pk_column排序，得到結果集是rest_sort
第三步 利用已經排序過的結果集，訪問表中的資料，此時是順序io.
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selectnon_key_column fromtb where pk_columnin(rest_sort)
在不使用 mrr 時，優化器需要根據二級索引返回的記錄來進行「回表」，這個過程一般會有較多的隨機io, 使用mrr時，sql語句的執行過程是這樣的：
通過上述過程，優化器將二級索引隨機的 io 進行排序，轉化為主鍵的有序排列，從而實現了隨機 io 到順序 io 的轉化，提公升效能
此外mrr還可以將某些範圍查詢，拆分為鍵值對，來進行批量的資料查詢，如下：
select * from t where key_part1 >= 1000 and key_part1
< 2000and key_part2 = 10000;
表t上有二級索引(key_part1, key_part2)，索引根據key_part1,key_part2的順序排序。
若不使用mrr：此時查詢的型別為range，sql優化器會先將key_part1大於1000小於2000的資料取出，即使key_part2不等於10000，帶取出之後再進行過濾，會導致很多無用的資料被取出
若使用mrr：如果索引中key_part2不為10000的元組越多，最終mrr的效果越好。優化器會將查詢條件拆分為（1000,1000），（1001,1000），... （1999,1000）最終會根據這些條件進行過濾
相關引數
當mrr=on,mrr_cost_based=on，則表示cost base的方式還選擇啟用mrr優化,當發現優化後的代價過高時就會不使用該項優化
當mrr=on,mrr_cost_based=off，則表示總是開啟mrr優化
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set @@optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=on';
引數read_rnd_buffer_size 用來控制鍵值緩衝區的大小。二級索引掃瞄到檔案的末尾或者緩衝區已滿，則使用快速排序對緩衝區中的內容按照主鍵進行排序
batched key access (bka) 提高表join效能的演算法。當被join的表能夠使用索引時，就先排好順序，然後再去檢索被join的表，聽起來和mrr類似，實際上mrr也可以想象成二級索引和 primary key的join
如果被join的表上沒有索引，則使用老版本的bnl策略(block nested-loop)
bka原理
對於多表join語句，當mysql使用索引訪問第二個join表的時候，使用乙個join buffer來收集第乙個操作物件生成的相關列值。bka構建好key後，批量傳給引擎層做索引查詢。key是通過mrr介面提交給引擎的（mrr目的是較為順序）mrr使得查詢更有效率。
大致的過程如下:
bnl和bka都是批量的提交一部分行給被join的表，從而減少訪問的次數，那麼它們有什麼區別呢？
bka和bnl標識
using join buffer (batched key access)和using join buffer (block nested loop)
相關引數
bak使用了mrr，要想使用bak必須開啟mrr功能，而mrr基於mrr_cost_based的成本估算並不能保證總是使用mrr，官方推薦設定mrr_cost_based=off來總是開啟mrr功能。開啟bak功能(bak預設off)：
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set optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';
bka使用join buffer size來確定buffer的大小，buffer越大，訪問被join的表/內部表就越順序。
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set optimizer_switch=』block_nested_loop』
支援inner join, outer join, semi-join operations,including nested outer joins
bka主要適用於join的表上有索引可利用，無索引只能使用bnl
icp（index condition pushdown）
index condition pushdown是用索引去表裡取資料的一種優化，減少了引擎層訪問基表的次數和server層訪問儲存引擎的次數，在引擎層就能夠過濾掉大量的資料，減少io次數，提高查詢語句效能
mrr（multi-range read）
是基於輔助/第二索引的查詢，減少隨機io，並且將隨機io轉化為順序io，提高查詢效率。
nested loop join演算法
將驅動表/外部表的結果集作為迴圈基礎資料，然後迴圈該結果集，每次獲取一條資料作為下乙個表的過濾條件查詢資料，然後合併結果，獲取結果集返回給客戶端。nested-loop一次只將一行傳入內層迴圈, 所以外層迴圈(的結果集)有多少行, 記憶體迴圈便要執行多少次，效率非常差。
block nested-loop join演算法
將外層迴圈的行/結果集存入join buffer, 內層迴圈的每一行與整個buffer中的記錄做比較，從而減少內層迴圈的次數。主要用於當被join的表上無索引。
batched key access演算法
當被join的表能夠使用索引時，就先好順序，然後再去檢索被join的表。對這些行按照索引字段進行排序，因此減少了隨機io。如果被join的表上沒有索引，則使用老版本的bnl策略(block nested-loop)。
參考：
關於mysql查詢 關於MYSQL 查詢
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關於mysql索引 關於mysql的索引
我們先來了解mysql索引的概念 索引是一種特殊的檔案，他們包含著對資料表裡所有記錄的引用指標。更通俗地說，資料庫索引好比是是一本書前面的目錄，能加快資料庫的查詢速度，我們有了相應的索引後，資料庫會直接在索引中查詢符合條件的選項。索引分為聚簇索引和非聚簇索引兩種，聚簇索引是按照資料存放的物理位置為順...
mysql關於日期 關於mysql日期的一些例子
mysql中的月份計算 減少乙個月，比如 原來的subtime 2006 10 22 12 22 22 減少後變成 2006 9 22 12 22 22 update message set subtime date sub subtime,interval 1 month 增加乙個月 update...