FAQ系列 | index extensions特性介绍

本文涉及的产品
RDS Agent(兼容OpenClaw),2核4GB
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS DuckDB + QuickBI 企业套餐,8核32GB + QuickBI 专业版
简介: FAQ系列 | index extensions特性介绍

0、导读

本文介绍MySQL的index extensions特性,以及如何利用这个特性实现SQL查询优化。

1、什么是index extensions

index extensions是MySQL 5.6.9之后的新特性,关于这个特性,手册中的解释是这样的:InnoDB automatically extends each secondary index by appending the primary key columns to it(出处详见手册 8.2.1.7 Use of Index Extensions,原文链接:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-extensions.html )。简言之就是,InnoDB引擎表中,会把主键所有列值附加存储在辅助索引中

假设有这样一个表:

CREATE TABLE t(

a int not null,

b int not null,

c int not null,

d int not null,

PRIMARY KEY(a, b),

KEY i_c(c)

) ENGINE=InnoDB;

意思是,该表中的辅助索引 i_c 的索引键值,实际上也同时存储了主键中的两个列值,也就是说,i_c 的索引数据结构中,实际上存储的列是:c、a、b 三列的值。

我们可通过 innodb_table_monitor 查看验证下:

TABLE: name test/t, id 681, flags 1, columns 7, indexes 2, appr.rows 0

COLUMNS: a: DATA_INT DATA_BINARY_TYPE DATA_NOT_NULL len 4; b: DATA_INT DATA_BINARY_TYPE DATA_NOT_NULL len 4; c: DATA_INT DATA_BINARY_TYPE DATA_NOT_NULL len 4; d: DATA_INT DATA_BINARY_TYPE DATA_NOT_NULL len 4; DB_ROW_ID: DATA_SYS prtype 256 len 6; DB_TRX_ID: DATA_SYS prtype 257 len 6; DB_ROLL_PTR: DATA_SYS prtype 258 len 7;

INDEX: name PRIMARY, id 1159, fields 2/6, uniq 2, type 3

 root page 3, appr.key vals 0, leaf pages 1, size pages 1

 FIELDS:  a b DB_TRX_ID DB_ROLL_PTR c d


INDEX: name i_c, id 1160, fields 1/3, uniq 3, type 0

 root page 4, appr.key vals 0, leaf pages 1, size pages 1

 FIELDS:  c a b

可见,确实是如此。我们顺便也看到 PRIMARY KEY 里包含了所有的列值,以及 DB_TRX_ID、DB_ROLL_PTR 等额外属性(InnoDB引擎独有特性,用于实现InnoDB的事务)。

2、怎么利用index extensions

事实上,辅助索引实际也存储主键值的特性,在InnoDB引擎中一直都是如此,只是从5.6.9版本开始后,在计算执行计划时,查询优化器(optimizer)才能识别到这个特性,并且利用这个特性。而在5.6.9以前,虽然这个特性也存在,但并不被查询优化器识别,也就无法被利用了。

这个特性可适用于 ref, range, and index_merge 等多种索引访问方式,在稀松索引扫描(loose index scan)、联接(join)、排序以及MIN()/MAX()等场景下。

我们来看看这个特性怎么被优化器识别并利用的,假设上述测试表中的测试数据有:

SELECT * FROM t;

+—-+—-+—-+—-+

| a | b | c | d |

+—-+—-+—-+—-+

| 1 | 2 | 4 | 2 |

| 1 | 3 | 2 | 2 |

| 1 | 4 | 9 | 2 |

| 1 | 5 | 9 | 2 |

| 1 | 6 | 8 | 2 |

| 2 | 2 | 9 | 2 |

| 3 | 2 | 8 | 2 |

| 4 | 2 | 6 | 2 |

| 5 | 2 | 6 | 2 |

| 6 | 2 | 1 | 2 |

+—-+—-+—-+—-+

MySQL版本:5.6.21-70.0-log Percona Server (GPL), Release 70.0, Revision 688。

假设有下面的查询,看下它的执行计划:

mysql> DESC SELECT a,b,c FROM t WHERE a = 1 AND c = 9\G

         id: 1

select_type: SIMPLE

      table: t

       type: ref

possible_keys: PRIMARY,i_c

        key: i_c

    key_len: 8
        ref: const,const
       rows: 2
      Extra: Using index

在5.6.9以前的版本(或者修改优化器开关,关闭 index extensions 特性。如果用5.6.9以后的版本测试,还请记得):

mysql> DESC SELECT a,b,c FROM t WHERE a = 1 AND c = 9\G

         id: 1

select_type: SIMPLE

      table: t

       type: ref

possible_keys: PRIMARY,i_c

        key: i_c

    key_len: 4
        ref: const
       rows: 3
      Extra: Using where;
Using index

可执行下面的命令关闭 index extensions 特性:

mysql> SET optimizer_switch = ‘use_index_extensions=off’;

这两个执行计划的区别在于:

  • 前者的key_len是8而后者是4,预示着可以用到的索引不仅是i_c这个索引,还有主键索引;
  • 前者的ref列值是const,const,而后者只有const,预示着前者用到了2个索引部分,而后者只有一个;
  • 前者评估的rows为2,而后者评估的rows为3,因为前者效率更高;
  • 后者的Extra列中多了Using Where,表示后者还需要从结果中再次过滤数据,而不能像前者那样直接利用索引取得结果。

我们还可以根据观察STATUS中的Handler_read_%值差异来对比两个SQL的实际执行代价(执行FLUSH STATUS后,执行查询SQL,再执行SHOW STATUS LIKE ‘Handler_read_%’ 查看):

  • 后者的代价是 Handler_read_next = 3;
  • 前者的代价是 Handler_read_next = 2;
  • 如果数据量更大的话,这个差值也会随之增大。

由此可见,前者的效率确实要比后者来的更高。

3、后记

我们应该经常关注新版本的新特性,利用这些新特性提升SQL效率 :)

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 文字识别
阿里云百炼Qwen3.7-Max简介:能力、优势、支持订阅计划参考
Qwen3.7-Max是阿里云百炼面向智能体时代推出的新一代旗舰模型,对标GPT-5.5、Claude Opus 4.7等闭源旗舰。该模型支持百万级token上下文窗口,具备顶级推理能力、多模态搜索与视觉理解增强、流式输出低延迟响应等核心优势,覆盖编程、办公、长周期自主执行等复杂场景。同时支持OpenAI接口兼容,便于系统快速迁移。用户可通过Token Plan团队或节省计划等订阅方式灵活调用,适合企业级高要求场景使用。
8125 36
阿里云百炼Qwen3.7-Max简介:能力、优势、支持订阅计划参考
|
3天前
|
JavaScript 定位技术 API
CodeGraph 爆火:编程 Agent 需要的不是更多上下文,而是一张提前画好的代码地图
CodeGraph 是一款爆火的本地代码智能工具,通过 tree-sitter 解析 AST 构建结构化知识图谱(存于 SQLite),为编程 Agent 提前生成“代码地图”。它显著降低 Agent 在中大型项目中的探索成本——实测工具调用减少71%、Token 降57%、速度提升46%,支持19+语言及主流框架路由识别,完全离线、无需 API Key。
477 2
CodeGraph 爆火:编程 Agent 需要的不是更多上下文,而是一张提前画好的代码地图
|
3天前
|
人工智能 运维 JavaScript
阿里云Qoder CN(原通义灵码)全解析 产品形态、版本划分与技术适配说明
在AI辅助开发与智能办公工具持续普及的当下,阿里云旗下原通义灵码正式更名为Qoder CN,同时延伸出QoderWork CN、Qoder CN CLI、Qoder CN Mobile等多款配套产品,形成覆盖代码开发、日常办公、终端交互、移动端使用的完整工具矩阵。Qoder CN核心定位为AI智能编码助手,深度适配主流代码编辑器、集成开发环境以及终端场景;QoderWork CN则偏向桌面端综合办公辅助,二者面向不同使用场景,划分了多个版本档位,搭配差异化资源配额、功能权限与计费规则,同时兼容多款主流大模型。
539 4
|
3天前
|
数据采集 人工智能 前端开发
让 Coding Agent 从黑盒到透明:阿里云 Agent 观测审计数据采集实践
AI Agent 规模化落地带来执行黑盒、行为难追溯、成本难度量三大难题。阿里云基于 OTel 标准,面向 Coding Agent、个人通用助理和框架型 Agent,推出 LoongSuite Pilot、插件及探针等无侵入采集方案,让 Agent 实现可看见、可分析、可审计、可治理。
690 149
|
3天前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
阿里Qwen3.7-Max评测:Agent能力显著提升,耗时与调用成本大幅下降
阿里云百炼推出面向智能体的旗舰大模型Qwen3.7-Max,具备长周期自主执行能力,显著提升编程、办公自动化等复杂任务处理水平;支持MCP集成与多框架兼容,并以限时5折+100万Tokens免费试用大幅降低使用门槛,助力企业高效落地AI应用。在阿里云百炼平台快速体验:https://t.aliyun.com/U/fPVHqY
1914 10
|
3天前
|
人工智能 安全 定位技术
CodeGraph深度解析 让Claude Code工具调用直降七成的核心原理与实操教程
如今以Claude Code为代表的AI编程智能体已经成为开发者日常编码、项目重构、漏洞修复的必备工具。但在长期使用过程中,几乎所有开发者都会遇到同一个明显痛点:AI虽然具备强大的代码生成与分析能力,却常常陷入盲目探索的循环中。
1317 2
|
3天前
|
存储 安全 Java
AgentScope Java 2.0:打造分布式、企业级智能体底座
AgentScope 2.0 面向分布式部署、稳定运行、权限安全等企业级需求全面升级,打造支持多租户隔离与长期稳定运行的企业级智能体底座。
|
3天前
|
人工智能 弹性计算 运维
阿里云发布堡垒机智能运维Agent,运维交互进入自然语言新时代
支持自然语言运维,提升效率与安全双保障。
1180 1
|
3天前
|
人工智能 运维 API
2026年阿里云百炼通义千问Qwen3.7-plus深度介绍 功能特性、使用优势及618大促订阅方案指南
大模型技术的普及,让AI能力逐步融入个人办公、内容创作、代码编写、企业运营、教育培训等各类场景。不同定位的模型对应不同使用需求,旗舰级模型性能强劲但使用成本偏高,轻量化模型价格低廉却难以胜任复杂任务,而介于两者之间的中端主力模型,凭借均衡的能力、亲民的定价、广泛的场景适配性,成为绝大多数个人用户、小型团队、中小企业的首选。
644 1
|
3天前
|
存储 定位技术 数据库
CodeGraph 如何让 Claude Code减少 7 成工具调用?
CodeGraph 为 Coding Agent 提供本地代码知识图谱,把函数、类、调用链和框架路由提前整理成“项目地图”,减少盲目搜索和文件读取。它不是新 Agent,而是上下文基础设施,让 Agent 更快找到正确代码路径,平均减少 7 成工具调用。
1341 4

热门文章

最新文章