首先，咱们来看一下打开 ICP 与关闭 ICP 之间的性能区别，以下是测试过程：

准备数据：

PS: MySQL 有一个叫profile的东东，可以用来监视 SQL 语句在各个阶段的执行情况，咱们可以使用这个工具来观察 SQL 语句在各个阶段的运行情况，关于 profile 的详细说明可以参考。

打开 ICP 的性能测试：

  2. set optimizer_switch="index_condition_pushdown=on”; （default enabled）
  3. select * from icp where age = 1 and memo like '%9999%';
  4. mysql> show profile cpu,block io for query 7;
  5. +----------------------+-----------+-----------+------------+--------------+---------------+
  6. | Status               | Duration  | CPU_user  | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
  7. +----------------------+-----------+-----------+------------+--------------+---------------+
  8. | executing            |  0.000009 |  0.000000 |   0.000000 |            0 |             0 |
  9. | Sending data         | 3.225383 | 3.507467 |   0.037994 |            0 |             0 |
  10. mysql> show session status like '%handler%';show session status like '%handler%';
  11. +----------------------------+--------+
  12. | Handler_read_next          | 19    |
  14. +----------------------------+--------+
  15. 18 rows in set (0.00 sec)

测试结论：由以上测试情况可以看到，在二级索引是复合索引且前面的条件过滤性较低的情况下，打开 ICP 可以有效的降低 server 层和 engine 层之间交互的次数，从而有效的降低在运行时间。

5.6 之前，在 SQL 语句的执行过程中，server 层通过 engine 的 api 获取数据，然后再进行 where_cond 的判断（具体判断逻辑在: evaluate_join_record），每一条数据都需要从engine层返回server层做判断。我们回顾一下上面把 ICP 关掉的测试，可以看到 Handler_read_next 的值陡增，其原因是第 1 个字段区分度不高，且 memo 字段无法使用索引，造成了类似 index 扫描的的情况，性能较低。

5.6 之后，在利用索引扫描的过程中，如果发现 where_cond 中含有这个 index 相关的条件，则将此条件记录在 handler 接口中，在索引扫描的过程中，只有满足索引与handler接口的条件时，才会返回到 server 层做进一步的处理，在前缀索引区分度不够，其它字段区分度高的情况下可以有效的减少 server & engine之间的开销，提升查询性能。

我们在上小节提到，index condition down 所用的条件是记在handler接口中的，咱们分析一下“记录”的过程是如何实现的。

  1. #0  make_cond_for_index (cond=0x2b69680179e8, table=0x2b6968012100, keyno=0, other_tbls_ok=true)
  2. #1  in push_index_cond (tab=0x2b696802aa48, keyno=0, other_tbls_ok=true, trace_obj=0x2b696413ec30)
  3. #2  in make_join_readinfo (join=0x2b6968017db0, options=0, no_jbuf_after=4294967295)
  4. #3  in JOIN::optimize (this=0x2b6968017db0)
  5. #4  in mysql_execute_select (thd=0x3176760, select_lex=0x3179470, free_join=true)

其次， make_cond_for_index 是一个递归的过程，对 where_cond中的每一个条件进行判断，对满足条件的 cond 重新组合成一个新的cond，最后将新的 cond 挂在table->file 下面（table->file 指的是操作物理表的接口函数，此变量为thd下私有的，不共享，共享的是tab->table->s），详细参考make_cond_for_index 的详细实现，设置的堆栈如下：

再次，server 层根据生成的 JOIN_TAB 读取engine层的内容，在engine读取的时候，会进行的调用，即 ICP 的调用，堆栈如下：

  1. #0  Item_func_like::val_int (this=0x2b6978005a28)
  2. #1  0x0000000001187b66 in innobase_index_cond (file=0x2b696800e810)
  3. #3  0x0000000001397e2b in row_search_for_mysql (buf=0x2b69680129f0  <incomplete sequence \361>, mode=2, prebuilt=0x2b69680130f8, match_mode=1, direction=0)
  4. #4  0x00000000011696b9 in ha_innobase::index_read (this=0x2b696800e810, buf=0x2b69680129f0  <incomplete sequence \361>, key_ptr=0x2b697800a660 "", key_len=5, find_flag=HA_READ_KEY_EXACT)
  5. #5  0x00000000006ecc58 in handler::index_read_map (this=0x2b696800e810, buf=0x2b69680129f0  <incomplete sequence \361>, key=0x2b697800a660 "", keypart_map=1, find_flag=HA_READ_KEY_EXACT)
  6. #6  0x00000000006d6bb4 in handler::ha_index_read_map (this=0x2b696800e810, buf=0x2b69680129f0  <incomplete sequence \361>, key=0x2b697800a660 "", keypart_map=1, find_flag=HA_READ_KEY_EXACT)
  7. #7  0x00000000009a1870 in join_read_always_key (tab=0x2b697800a1b8)
  8. #8  0x000000000099d480 in sub_select (join=0x2b6978005df0, join_tab=0x2b697800a1b8, end_of_records=false)
  9. #9  0x000000000099c6c0 in do_select (join=0x2b6978005df0)
  10. #10 0x00000000009980a4 in JOIN::exec (this=0x2b6978005df0)
  11. #11 0x0000000000a5bac0 in mysql_execute_select (thd=0x32801a0, select_lex=0x3282eb0, free_join=true)

可见在 ICP 的判断是调用相关item的函数的，虽然同是调用 server 层的函数，但是没有 ICP 的调用需要根据主建找到记录，然后再匹配，而有了 ICP 可以省略一次主键查找数据的过程，进而提升效率。

  • 只支持 select 语句；
  • 5.6 中只支持 MyISAM 与 InnoDB 引擎;
  • ICP的优化策略可用于range、ref、eq_ref、ref_or_null 类型的访问数据方法；
  • 不支持主建索引的 ICP；

  • 在查询的时候即使正确的使用索引的前Ｎ个字段（即遵循前缀索引的原则），还是会用到 ICP，无故的多了 ICP 相关的判断，这应该是一个退化的问题，例：