其实我们之前所讲的回表，就是两个索引树同时使用，先在二级索引树中搜索到对应的主键值，然后在再去主键索引树中查询完整的记录。
但是我今天的问题是，两个不同的二级索引树，会同时生效吗？理论上来说，应该是可以同时生效的，不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验，这种事情最好能够避免，如果发生了同时搜索两棵索引树的事情，大概是你的索引设计有问题，此时就要去检查一下索引的设计是否合理。
加粗的是实践经验，但是对于两个索引同时生效的知识点，我们还是要懂，一起来看下。
1. 索引合并
例如我有如下一张表结构：
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(32) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
`address` varchar(32) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
`password` varchar(32) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
`email` varchar(16) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `username` (`username`),
KEY `address` (`address`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
这个表里边有 username 和 address 两个索引，注意是两个索引，每个索引中有一个字段，这不是联合索引。
现在我的查询 SQL 如下：
select * from user where username='1' or address='1';
搜索条件有两个，username 和 address，这是两个索引，分属于两棵不同的索引树。那么它在搜索的时候会两棵索引树都去搜索吗？还是只搜索一颗索引树，再用另一个搜索条件过滤第一棵树搜索出来的结果？
我们来看下数据库执行计划：
大致上瞥一眼这个执行计划，大家也能猜出来，这里其实两个索引都用到了，在这个执行计划中有几个新面孔：
- type 为
index_merge。 - Extra 为
Using union(username,address); Using where。
这个 type 中的 index_merge 就是索引合并。
2. 旧版玩法
当然这个 index_merge 并不是一开始就有的，这是从 MySQL5.0 开始引入的东西。虽然大家现在基本山不会再用到 MySQL5.0 之前的版本了，但是我这里还是说一下，加深大家对 MySQL 的理解。在 MySQL5.0 之前，对于我们上面给出的查询 SQL，是不会走索引的，会全表扫描。在那个年代，如果你想实现上面这个查询，但是又想走索引，你的 SQL 得这样写：
select * from user where username='1' union all select * from user where address='1' and username!='1'
不过这种写法很明显有点笨拙。
所以，从 MySQL5.0 开始，在查询中可以自动使用多个索引进行扫描，并将结果进行合并，也就是我们前面所说的索引合并（index_merge）。
3. 三种情况
索引合并这种算法有三个变种，我们分别来看。
3.1 union
这是求两个索引的并集。
我们来看如下 SQL：
select * from user where username like '1%' or address like '1%';
这个 SQL 在执行的过程中就会涉及到两个索引，需要去两棵索引树中进行搜索，再对搜索结果求并集，我们来看一下该 SQL 的执行计划：
可以看到，这个执行计划中已经发生了索引合并（看 type 、key、Extra）。
那么是不是只要是两个索引查询就总会发送索引合并呢？我们再来看一个栗子：
select * from user where username>'a' or address='1';
大家看一下，只是搜索条件变了一下而已，这里就没用索引合并了，而变成了全表扫描，这是为什么呢？这就引出来索引合并的一个条件，即：每个索引对应的搜索条件，搜到的主键必须是有序的，如果搜到的主键是无序的，抱歉，索引合并用不了。在二级索引中，数据按照二级索引的顺序进行排序，结构类似下面这样：
| username | 主键 |
|---|---|
| a | 20 |
| b | 30 |
| c | 9 |
| c | 10 |
| c | 18 |
| d | 1 |
| d | 5 |
当 username 相同的时候，主键是有序的，当 username 不同的时候，就不能保证主键有序了，如果获取到的主键无序，就无法实现索引合并了。
这又引出来一个问题，为什么获取到的主键有序才能发生索引合并呢？因为只有当主键是有序的，将来去重（union、sort-union）亦或者求交集（intersect），效率都要高一些。
从 MySQL5.0 开始，索引合并默认是开启的，当然你也可以选择关闭，关闭 union 索引合并方式如下：
SET optimizer_switch = 'index_merge_union=off';
关闭之后再来看执行计划：
大家看到，依然发生了索引合并，但是这次不是 union，而是 sort_union 了，那我们接下来就来看下什么是 sort_union。
3.2 sort_union
sort_union 基本上和 union 一样，只是多了一个排序的能力。
因为前面我们说，如果获取到无序的主键，就不会发生索引合并，可能最终会直接上全表扫描。因此 MySQL 里边又搞了一个 sort_union，就是先在 username 索引树和 address 索引树中同时进行搜索，分别拿到主键值之后先进行排序，排序完了再进行去重，然后回表拿完整的数据。
和 union 相比主要是多了加粗的那一步。
那我们继续，关闭 sort_union，如下：
SET optimizer_switch = 'index_merge_sort_union=off';
关闭之后，再去看执行计划，如下：
此时就没有索引合并了，直接全表扫描。
3.3 intersect
这个是求两个索引的交集。
例如如下 SQL：
select * from user where username like '1%' and address like '1%';
这个 SQL 在执行的过程中就有可能出现求交集的情况。当然这并非绝对的，具体还要看优化器优化后的情况。
松哥尝试了很久，没法复现一个例子出来，主要是我的模拟数据不太对味。如果小伙伴们有现成的 Using intersect 例子欢迎留言分享（执行计划 Extra 中会出现 Using intersect 的）。
但是我把这个原理这里和大家分享下，我们来看如下一张图：
假设有二级索引 S 和二级索引 T，现在交叉获取主键（这里有一点需要注意，如果我们是单独在 S 和 T 上搜索，且 S 上搜索条件是 username like '1%'，T 上的搜索条件是 address like '1%'，那么在搜索的过程中，各自拿到的主键 id 是有序的，这也是 intersect 的前提）：
- 首先去二级索引 S 上去搜索，找到第一条满足条件的记录，由于二级索引的叶子结点保存的是主键值，此时拿到主键值之后，先不要急着回表。
- 接下来去二级索引 T 上去搜索，找到第一条满足条件的记录，并且拿到对应的主键值。
- 比较第一步和第二步搜索拿到的主键值：
3.1 如果主键值不相等，则舍弃值小的主键，留下大的主键，下一次在 S 上搜索的时候，就拿着这个大的主键和 S 上搜索出来的主键进行比较。
3.2 如果主键值相等，则说明这个主键是满足搜索条件的，那就拿着这个主键回表。 - 重复前三步，直到各自索引中没有满足条件的记录为止。
这就是所谓的交叉获取主键。
好啦，这就是索引合并的三种情况。
4. 小结
很多小伙伴可能会说，既然有索引合并，是不是我索引就可以随便建立了？nonono！索引合并是一种不得已而为之的办法，如果发生了索引合并，大概率是你设计的索引不太合理导致的，所以我们应该去琢磨该如何优化索引。
参考资料：
- https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/index-merge-optimization.html
- 《MySQL 是怎么运行的》
- 《高性能 MySQL》
- https://www.modb.pro/db/29619
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