
在 MySQL 查询优化中,LIMIT子句的使用非常普遍,尤其在分页场景中。但当LIMIT与ORDER BY、GROUP BY结合时,优化器对索引的选择往往直接影响查询性能。MySQL 8.0.21 版本引入的prefer_ordering_index参数,为解决这类场景的性能问题提供了新的控制手段。本文将深入解析该参数的作用机制、实践效果及适用场景。
一、背景:LIMIT 与排序的索引选择困境
在包含LIMIT N、ORDER BY和GROUP BY的查询中,优化器的核心目标是减少排序操作—— 这通常意味着优先选择与ORDER BY字段相关的索引(“排序索引”),利用索引的有序性避免额外排序。
但实际场景中,这种 “最优解” 可能适得其反:若排序索引与WHERE条件中的过滤字段无关,优化器可能会放弃过滤性更好的索引,转而扫描排序索引并回表过滤,最终导致全表扫描式的低效查询。
例如,一张表同时存在主键索引(id1)和过滤字段索引(id2),当查询为SELECT c2 FROM t WHERE id2>8 ORDER BY id1 LIMIT 2时:
在 MySQL 8.0.21 之前,这种索引选择行为无法通过参数干预,只能通过改写 SQL(如延迟关联)优化,灵活性较差。
二、新特性:prefer_ordering_index 参数的作用
MySQL 8.0.21 新增的prefer_ordering_index参数,通过optimizer_switch系统变量控制,用于调整优化器对 “排序索引” 的偏好:
参数设置方式:
-- 开启(默认) SET optimizer_switch = "prefer_ordering_index=on"; -- 关闭 SET optimizer_switch = "prefer_ordering_index=off";
三、实践验证:参数对执行计划的影响
1. 测试环境与数据准备
CREATE TABLE t ( id1 BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 主键索引 id2 BIGINT NOT NULL, c1 VARCHAR(50) NOT NULL, c2 VARCHAR(50) NOT NULL, INDEX i (id2, c1) -- 联合索引(过滤字段id2) ); -- 插入测试数据 INSERT INTO t(id2, c1, c2) VALUES (1,'a','xfvs'), (2,'bbbb','xfvs'), (3,'cdddd','xfvs'), (4,'dfdf','xfvs'), (12,'bbbb','xfvs'), (23,'cdddd','xfvs'), (14,'dfdf','xfvs'), (11,'bbbb','xfvs'), (13,'cdddd','xfvs'), (44,'dfdf','xfvs'), (31,'bbbb','xfvs'), (33,'cdddd','xfvs'), (34,'dfdf','xfvs');
2. 参数开启时(默认行为)
-- 确认参数状态 SELECT @@optimizer_switch LIKE '%prefer_ordering_index=on%'; -- 返回1(开启) -- 查看执行计划 EXPLAIN SELECT c2 FROM t WHERE id2>8 ORDER BY id1 ASC LIMIT 2\G
执行计划关键信息:
问题:主键索引与id2无关,需扫描大量无关记录后过滤,在大表中会导致严重性能问题。
3. 参数关闭时(优化后)
-- 关闭参数 SET optimizer_switch = "prefer_ordering_index=off"; -- 查看执行计划 EXPLAIN SELECT c2 FROM t WHERE id2>8 ORDER BY id1 ASC LIMIT 2\G
执行计划关键信息:
优势:通过过滤性更好的id2索引减少扫描范围,即使增加排序步骤,整体效率仍高于全表扫描。
四、适用场景与最佳实践
prefer_ordering_index参数并非 “银弹”,需根据具体场景选择是否关闭:
五、总结
MySQL 8.0 引入的prefer_ordering_index参数,为LIMIT与排序结合的查询提供了更精细的优化控制。它的核心价值在于:允许开发者干预优化器对 “排序索引” 的偏好,在 “避免排序” 和 “减少扫描范围” 之间找到平衡。
随着 MySQL 优化器的不断进化,这类参数的出现体现了从 “自动最优” 到 “可控优化” 的趋势。掌握这类特性,能帮助开发者在复杂业务场景中更精准地提升查询性能,避免因优化器的 “想当然” 导致的性能陷阱。
到此这篇关于MySQL 8.0 中 LIMIT 优化新特性 的文章就介绍到这了,




















