“MySQL5.6”、“索引优化”，其实都是索引下推
如果你在面试中，听到“MySQL5.6”、“索引优化” 之类的词语，你就要立马get到，这个问的是“索引下推”。
什么是索引下推
索引下推(Index Condition Pushdown，简称ICP)，是MySQL5.6版本的新特性，它能减少回表查询次数，提高查询效率。
索引下推优化的原理
我们先简单了解一下MySQL大概的架构：
MySQL服务层负责SQL语法解析、生成执行计划等，并调用存储引擎层去执行数据的存储和检索。
索引下推的下推其实就是指将部分上层（服务层）负责的事情，交给了下层（引擎层）去处理。
我们来具体看一下，在没有使用ICP的情况下，MySQL的查询：
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存储引擎读取索引记录；
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根据索引中的主键值，定位并读取完整的行记录；
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存储引擎把记录交给Server层去检测该记录是否满足WHERE条件。
使用ICP的情况下，查询过程：
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存储引擎读取索引记录（不是完整的行记录）；
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判断WHERE条件部分能否用索引中的列来做检查，条件不满足，则处理下一行索引记录；
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条件满足，使用索引中的主键去定位并读取完整的行记录（就是所谓的回表）；
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存储引擎把记录交给Server层，Server层检测该记录是否满足WHERE条件的其余部分。
索引下推的具体实践
理论比较抽象，我们来上一个实践。
使用一张用户表tuser，表里创建联合索引（name, age）。
如果现在有一个需求：检索出表中名字第一个字是张，而且年龄是10岁的所有用户。那么，SQL语句是这么写的：
select * from tuser where name like '张%' and age=10;
假如你了解索引最左匹配原则，那么就知道这个语句在搜索索引树的时候，只能用 张，找到的第一个满足条件的记录id为1。
那接下来的步骤是什么呢？
没有使用ICP
在MySQL 5.6之前，存储引擎根据通过联合索引找到name likelike '张%' 的主键id（1、4），逐一进行回表扫描，去聚簇索引找到完整的行记录，server层再对数据根据age=10进行筛选。
我们看一下示意图：
可以看到需要回表两次，把我们联合索引的另一个字段age浪费了。
使用ICP
而MySQL 5.6 以后， 存储引擎根据（name，age）联合索引，找到name likelike '张%'，由于联合索引中包含age列，所以存储引擎直接再联合索引里按照age=10过滤。按照过滤后的数据再一一进行回表扫描。
我们看一下示意图：
可以看到只回表了一次。
除此之外我们还可以看一下执行计划，看到Extra一列里 Using index condition，这就是用到了索引下推。
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | tuser | NULL | range | na_index | na_index | 102 | NULL | 2 | 25.00 | Using index condition | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
索引下推使用条件
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只能用于range、 ref、 eq_ref、ref_or_null访问方法；
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只能用于InnoDB和 MyISAM存储引擎及其分区表；
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对InnoDB存储引擎来说，索引下推只适用于二级索引（也叫辅助索引）;
索引下推的目的是为了减少回表次数，也就是要减少IO操作。对于InnoDB的聚簇索引来说，数据和索引是在一起的，不存在回表这一说。
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引用了子查询的条件不能下推；
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引用了存储函数的条件不能下推，因为存储引擎无法调用存储函数。
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