此优化提高了非索引列与常量之间直接比较的效率。在这种情况下，条件会被“下推”到存储引擎以供评估。此优化只能由NDB 存储引擎使用。

对于 NDB 集群，此优化可以消除将不匹配的行在集群的数据节点和发出查询的 MySQL 服务器之间通过网络发送的必要性，并且可以在使用条件下推的情况下将查询速度提高 5 到 10 倍，而条件下推可以但没有使用。

假设 NDB 集群表定义如下

CREATE TABLE t1 (
    a INT,
    b INT,
    KEY(a)
) ENGINE=NDB;

引擎条件下推可以与以下所示的查询一起使用，该查询包括非索引列与常量之间的比较

SELECT a, b FROM t1 WHERE b = 10;

在EXPLAIN 的输出中可以看到引擎条件下推的使用

mysql> EXPLAIN SELECT a, b FROM t1 WHERE b = 10\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10
        Extra: Using where with pushed condition

但是，引擎条件下推不能与以下查询一起使用

SELECT a,b FROM t1 WHERE a = 10;

引擎条件下推不适用于此处，因为列 a 上存在索引。（索引访问方法将更有效，因此将优先选择它而不是条件下推。）

当使用 > 或 < 运算符将索引列与常量进行比较时，也可能使用引擎条件下推

mysql> EXPLAIN SELECT a, b FROM t1 WHERE a < 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: range
possible_keys: a
          key: a
      key_len: 5
          ref: NULL
         rows: 2
        Extra: Using where with pushed condition

引擎条件下推支持的其他比较包括以下内容

在前面列表中的所有情况下，都可以将条件转换为列与常量之间的一个或多个直接比较的形式。

引擎条件下推默认情况下处于启用状态。要在服务器启动时禁用它，请将optimizer_switch 系统变量的engine_condition_pushdown 标志设置为 off。例如，在 my.cnf 文件中，使用以下行

[mysqld]
optimizer_switch=engine_condition_pushdown=off

在运行时，按如下方式禁用条件下推

SET optimizer_switch='engine_condition_pushdown=off';

限制。 引擎条件下推受以下限制

以前，引擎条件下推仅限于引用与条件要推送到的同一表的列值的项。在 NDB 9.0 中，还可以从推送的条件中引用查询计划中较早表的列值。这减少了连接处理期间 SQL 节点必须处理的行数。过滤也可以在 LDM 线程中并行执行，而不是在单个 mysqld 进程中执行。这有可能显着提高查询性能。

NDB 可以使用扫描推送外部连接，前提是用于同一连接嵌套的任何表的任何不可推送条件，或其依赖的任何连接嵌套中上方的任何表的任何不可推送条件。对于半连接也是如此，前提是采用的优化策略是 firstMatch（参见 使用半连接转换优化 IN 和 EXISTS 子查询谓词）。

在以下两种情况下，连接算法不能与来自先前表的引用列组合使用

来自连接中祖先表的列可以被推送到下方，前提是它们满足前面列出的要求。以下是一个使用先前创建的表 t1 的此类查询示例

mysql> EXPLAIN 
    ->   SELECT * FROM t1 AS x 
    ->   LEFT JOIN t1 AS y 
    ->   ON x.a=0 AND y.b>=3\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: x
   partitions: p0,p1
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 4
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: y
   partitions: p0,p1
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 4
     filtered: 100.00
        Extra: Using where; Using pushed condition (`test`.`y`.`b` >= 3); Using join buffer (hash join)
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)