大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。
Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定
前言
在MySQL8.0之前的版本中，innodb btree索引中的记录都是严格按照的key的顺序来存储的，但有些时候当我们需要倒序扫描时，效率就会很低。为了解决这个问题，从MySQL8.0版本开始支持在索引Key中倒序存储。你可以按照实际的sql负载来决定如何创建索引，例如你的查询中有Order by a desc, b asc，就可以创建索引key(a desc, b asc)，而在8.0之前的版本中则可能需要代价比较大的filesort来进行, 此外逆序扫描Btree也有额外的开销，例如扫描时的page切换，page内扫描，都比正序扫描的开销要大。
本文简单介绍下用法，并分析下对应的代码实现
以下基于当前最新MySQL8.0.13版本
使用
其实对应的语法一直是存在的，只是没有做具体的实现，直到8.0版本才真正实现，使用也很简单，在创建索引时，对索引列加asc/desc关键字，举个简单的例子：
mysql> CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, KEY a_idx(a DESC, b ASC));
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
mysql> INSERT INTO t1 VALUES(1,1),(2,2),(3,3);
Query OK, 3 rows affected (0.02 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> SELECT b FROM t1 FORCE INDEX(a_idx);
+------+
| b |
+------+
| 3 |
| 2 |
| 1 |
+------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT b FROM t1 FORCE INDEX(PRIMARY);
+------+
| b |
+------+
| 1 |
| 2 |
| 3 |
+------+
3 rows in set (0.00 sec)如上例，可以看到指定不同的索引给出的结果顺序也是不一样的。
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t1 ORDER BY a DESC, b;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | NULL | index | NULL | a_idx | 9 | NULL | 3 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)上例中可以看到explain的结果中没有filesort, 而在之前的版本中对于这样的sql是需要进行排序的。
优化器在选择索引时也会考虑到索引列的顺序，目前还有些条件限制：
- 由于涉及到数据的存储，目前只支持InnoDB
- Descending index 无法使用change buffer
- Descneding index不支持fulltext或spatial index, 选择desc关键字会报错
- GROUP BY不在隐式的保证顺序性，只有明确的指定asc/desc，才去确保顺序
实现
笔者主要工作是在innodb引擎，对server层不甚了解，本文也主要关注innodb的改动。实际上这个特性的改动主要在server层的优化器和执行器，对于innodb来说，尽管数据存储发生了变化，但改动反而很少。
数据词典：
索引上的列属性被持久化到数据词典表(dd::Index)
dd::fill_dd_indexes_from_keyinfo
dd::fill_dd_index_elements_from_key_partskey_rec_cmp:
比较的两个key不是大小关系，而是在索引上的前后关系，因此需要考虑键值列上是asc还是desc的
对于range查询，在之前的版本中总是min_Key被传到innodb作为search_tuple来定位btree，但如果是descending index，则需要选择max_key来作为search tuple (ref: SEL_ARG::get_min_flag(), SEL_ARG::get_max_flag(), SEL_ROOT::store_min_key)
InnoDB record compare:
为了支持这个特性,innodb的改动实际上并不大，大部分代码都是没有变化的，这主要是因为InnoDB使用了统一的比较函数来决定key值位置，索引对象传递到底层的比较函数中，以获取是否存在descending column.
相关函数：
cmp_dtuple_rec_with_match_low
cmp_whole_field
cmp_data判断是否是descending index:
dict_index_has_desc(): 这个函数会扫描索引上所有的列，确保没有desc column, 这个函数看起来有点效率问题，我们可以给dict_index_t加个flag来判断，无需每次遍历
参考文档：
1.官方文档
2. wl#1074: Add Descending indexes support
3.MySQL 8.0 Labs – Descending Indexes in MySQL
4.MySQL 8.0: Descending Indexes Can Speed Up Your Queries
5.相关代码
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/223455.html原文链接：https://javaforall.net
![Pytest（6）重复运行用例pytest-repeat[通俗易懂]](https://javaforall.net/wp-content/uploads/2020/11/2020110817443450-480x300.jpg)
