用 EXPLAIN 查看索引合并的 SQL 执行计划
索引合并是从 TiDB v4.0 起引入的一种新的表访问方式。在这种访问方式下，TiDB 优化器可以选择对一张表使用多个索引，并将每个索引的返回结果进行合并。在某些场景下，这种访问方式能够减少大量不必要的数据扫描，提升查询的执行效率。
TiDB 中的索引合并分为交集型和并集型两种类型，分别适用于由 AND 连接的表达式和由 OR 连接的表达式。其中，并集型索引合并在 TiDB v4.0 作为实验功能引入，在 v5.4.0 成为正式功能 (GA)。交集型索引合并从 TiDB v6.5.0 起引入，且必须使用 USE_INDEX_MERGE Hint 指定才能使用。
开启索引合并
在 v5.4.0 及以上版本的新建集群中，索引合并默认开启。在其他情况下如果未开启，可将 tidb_enable_index_merge 的值设为 ON 来开启索引合并功能。
SET session tidb_enable_index_merge = ON;
示例
CREATE TABLE t(a int, b int, c int, d int, INDEX idx_a(a), INDEX idx_b(b), INDEX idx_c(c), INDEX idx_d(d));
EXPLAIN SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE() */ * FROM t WHERE a = 1 OR b = 1;
+-------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+-------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------+
| TableReader_7 | 19.99 | root | | data:Selection_6 |
| └─Selection_6 | 19.99 | cop[tikv] | | or(eq(test.t.a, 1), eq(test.t.b, 1)) |
| └─TableFullScan_5 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t | keep order:false, stats:pseudo |
+-------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------+
EXPLAIN SELECT /*+ USE_INDEX_MERGE(t) */ * FROM t WHERE a > 1 OR b > 1;
+-------------------------------+---------+-----------+-------------------------+------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+-------------------------------+---------+-----------+-------------------------+------------------------------------------------+
| IndexMerge_8 | 5555.56 | root | | type: union |
| ├─IndexRangeScan_5(Build) | 3333.33 | cop[tikv] | table:t, index:idx_a(a) | range:(1,+inf], keep order:false, stats:pseudo |
| ├─IndexRangeScan_6(Build) | 3333.33 | cop[tikv] | table:t, index:idx_b(b) | range:(1,+inf], keep order:false, stats:pseudo |
| └─TableRowIDScan_7(Probe) | 5555.56 | cop[tikv] | table:t | keep order:false, stats:pseudo |
+-------------------------------+---------+-----------+-------------------------+------------------------------------------------+
例如，在上述示例中，过滤条件是使用 OR 连接的 WHERE 子句。在启用索引合并前，每个表只能使用一个索引，不能将 a = 1 下推到索引 a，也不能将 b = 1 下推到索引 b。当 t 中存在大量数据时，全表扫描的效率会很低。
对于以上查询语句，优化器选择了并集型索引合并的方式访问表。在这种访问方式下，优化器可以选择对一张表使用多个索引，并将每个索引的返回结果进行合并，生成以上两个示例中的后一个执行计划。此时的 IndexMerge_8 算子的 operator info 中的 type: union 表示该算子是一个并集型索引合并算子。它有三个子节点，其中 IndexRangeScan_5 和 IndexRangeScan_6 根据范围扫描得到符合条件的所有 RowID，再由 TableRowIDScan_7 算子根据这些 RowID 精确地读取所有满足条件的数据。
其中对于 IndexRangeScan/TableRangeScan 一类按范围进行的扫表操作，EXPLAIN 表中 operator info 列相比于其他扫表操作，多了被扫描数据的范围这一信息。比如上面的例子中，IndexRangeScan_5 算子中的 range:(1,+inf] 这一信息表示该算子扫描了从 1 到正无穷这个范围的数据。
EXPLAIN SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE() */ * FROM t WHERE a > 1 AND b > 1 AND c = 1; -- 不使用索引合并
+--------------------------------+---------+-----------+-------------------------+---------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+--------------------------------+---------+-----------+-------------------------+---------------------------------------------+
| IndexLookUp_19 | 1.11 | root | | |
| ├─IndexRangeScan_16(Build) | 10.00 | cop[tikv] | table:t, index:idx_c(c) | range:[1,1], keep order:false, stats:pseudo |
| └─Selection_18(Probe) | 1.11 | cop[tikv] | | gt(test.t.a, 1), gt(test.t.b, 1) |
| └─TableRowIDScan_17 | 10.00 | cop[tikv] | table:t | keep order:false, stats:pseudo |
+--------------------------------+---------+-----------+-------------------------+---------------------------------------------+
EXPLAIN SELECT /*+ USE_INDEX_MERGE(t, idx_a, idx_b, idx_c) */ * FROM t WHERE a > 1 AND b > 1 AND c = 1; -- 使用索引合并
+-------------------------------+---------+-----------+-------------------------+------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+-------------------------------+---------+-----------+-------------------------+------------------------------------------------+
| IndexMerge_9 | 1.11 | root | | type: intersection |
| ├─IndexRangeScan_5(Build) | 3333.33 | cop[tikv] | table:t, index:idx_a(a) | range:(1,+inf], keep order:false, stats:pseudo |
| ├─IndexRangeScan_6(Build) | 3333.33 | cop[tikv] | table:t, index:idx_b(b) | range:(1,+inf], keep order:false, stats:pseudo |
| ├─IndexRangeScan_7(Build) | 10.00 | cop[tikv] | table:t, index:idx_c(c) | range:[1,1], keep order:false, stats:pseudo |
| └─TableRowIDScan_8(Probe) | 1.11 | cop[tikv] | table:t | keep order:false, stats:pseudo |
+-------------------------------+---------+-----------+-------------------------+------------------------------------------------+
在如上示例中，过滤条件是使用 AND 连接的 WHERE 子句。在启用索引合并前，只能选择使用 idx_a、idx_b 或 idx_c 三个索引中的一个。
如果三个过滤条件中的其中一个的过滤性非常好，直接选择对应的索引即可达到理想的执行效率。但如果数据分布同时满足以下三种情形，可以考虑使用交集型索引合并：
- 全表的数据量相当大，导致直接读全表的执行效率非常低下
- 每个过滤条件单独的过滤性都不够好，导致
IndexLookUp使用单个索引的执行效率也不够理想 - 三个过滤条件整体的过滤性非常好
在交集型索引合并访问方式下，优化器可以选择对一张表使用多个索引，并将每个索引的返回结果取交集，生成以上两个示例中的后一个执行计划。此时的 IndexMerge_9 算子的 operator info 中的 type: intersection 表示该算子是一个交集型索引合并算子。该执行计划的其它部分和上述并集型索引合并示例类似。