此最佳化可提高非索引欄與常數之間直接比較的效率。在這種情況下，條件會被「下推」至儲存引擎進行評估。此最佳化只能由 NDB 儲存引擎使用。

對於 NDB Cluster，此最佳化可以消除在叢集的資料節點與發出查詢的 MySQL 伺服器之間透過網路傳送不相符列的需求，並且可以將使用條件下推的查詢速度提高 5 到 10 倍，而未使用條件下推的情況下則無法。

假設 NDB Cluster 資料表的定義如下

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

引擎條件下推可以用於包含非索引欄與常數之間比較的查詢，例如此處顯示的查詢

SELECT a, b FROM t1 WHERE b = 10;

可以使用 EXPLAIN 的輸出查看引擎條件下推的使用情況

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，引擎條件下推無法與下列查詢一起使用

SELECT a,b FROM t1 WHERE a = 10;

此處不適用引擎條件下推，因為欄位 a 上存在索引。（索引存取方法會更有效率，因此會優先選用，而不是條件下推。）

當使用 > 或 < 運算子將索引欄與常數進行比較時，也可以使用引擎條件下推

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

引擎條件下推的其他支援比較包括下列項目

在先前清單中的所有情況下，都有可能將條件轉換為欄位與常數之間一個或多個直接比較的形式。

引擎條件下推預設為啟用。若要在伺服器啟動時停用它，請將 optimizer_switch 系統變數的 engine_condition_pushdown 旗標設定為 off。例如，在 my.cnf 檔案中，使用以下這些行

[mysqld]
optimizer_switch=engine_condition_pushdown=off

在執行階段，可以像這樣停用條件下推：

SET optimizer_switch='engine_condition_pushdown=off';

限制。引擎條件下推受限於以下限制：

先前，引擎條件下推僅限於參考條件要下推的同一個表格的欄位值的術語。在 NDB 9.0 中，也可以從查詢計畫中較早的表格參考下推條件中的欄位值。這減少了在聯結處理期間 SQL 節點必須處理的列數。篩選也可以在 LDM 執行緒中平行執行，而不是在單個 mysqld 程序中執行。這有可能顯著提高查詢效能。

如果同一個聯結巢狀結構中使用的任何表格，或其所依賴的任何較高聯結巢狀結構中的任何表格上，沒有無法下推的條件，則 NDB 可以使用掃描來下推外部聯結。如果採用的最佳化策略是 firstMatch，則半聯結也是如此（請參閱 使用半聯結轉換最佳化 IN 和 EXISTS 子查詢謂詞）。

在以下兩種情況下，聯結演算法不能與參考先前表格中的欄位結合使用：

只要滿足先前列出的要求，就可以下推聯結中來自上層表格的欄位。以下顯示使用先前建立的表格 t1 的此類查詢範例：

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)