MySQL中的索引能合并吗

索引合并主要涉及在数据库或搜索引擎中优化查询性能的策略，尤其是在处理复杂查询和聚合操作时。以下是一些索引合并的具体场景及例子：

1. Eager Aggregation（急切聚合）:

   • 场景: 在构建哈希表（hash build）阶段直接执行聚合函数，减少内存使用。适用于需要对大量数据进行聚合运算且不希望为每个哈希表条目保留完整数据的情况。
   • 例子: 计算一个大表中某字段的总和（SUM）。通过eager aggregation，在建立哈希表时就累加该字段值，避免了存储所有记录到哈希表再进行聚合的开销。

2. 并发查哈希表做聚合运算冲突解决:

   • 场景: 当多个线程同时访问并更新同一哈希表条目以完成聚合运算时，为了避免冲突导致的性能下降，采用memoizing技术。
   • 例子: 对于一个高并发环境下统计每个用户的购买次数，如果多个请求同时尝试增加某个用户的计数，通过设置owner thread id并利用CAS指令来管理局部哈希表，最后合并结果，可以有效减少锁竞争带来的延迟。

3. GroupJoin与Join+Groupby的选择:

   • 场景: 根据JOIN操作的selectivity（选择性）决定是否提前进行聚合运算。
   • 例子: 假设有一个订单表和用户表的JOIN操作，如果大部分订单都属于少数几个用户，即join selectivity低，则更优的方式是先执行JOIN，得到少量group后，在HashGroupby中进行局部聚合，因为此时提前聚合可能因很多行最终未被选中而浪费计算资源。

4. 查询引擎优化:

   • 场景: 通过优化索引合并策略和执行计划，提升日志检索等泛日志场景的查询性能。
   • 例子: 在Kibana Discover中，针对无条件或单条件查询，通过调整索引合并策略和Date_histogram执行计划，使得原本分钟级的查询可以在5秒内完成，特别是在日增量大于1 TB的数据量下。

这些场景展示了不同策略如何在不同的查询需求和数据分布情况下，通过高效地合并和处理索引来加速查询响应时间和降低资源消耗。