探究MySQL优化器对索引和JOIN顺序的选择(mysql优化总结)

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本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序。表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境"。这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程，而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题)。

我们知道，MySQL优化器只有两个自由度：顺序选择；单表访问方式；这里将详细剖析下面的SQL，看看MySQL优化器如何做出每一步的选择。

1. 可能的选择

这里看到JOIN的顺序可以是A|B或者B|A，单表访问方式也有多种，对于A表可以选择：全表扫描和索引`IND_L_D`(A.LastName = 'zhou')或者`IND_DID`(B.DepartmentID = A.DepartmentID)。对于B也有三个选择：全表扫描、索引IND_D、IND_DN。2. MySQL优化器如何做2.1 概述

MySQL优化器主要工作包括以下几部分：Query Rewrite(包括Outer Join转换等)、const table detection、range analysis、JOIN optimization(顺序和访问方式选择)、plan refinement。这个案例从range analysis开始。2.2 range analysis

这部分包括所有Range和index merge成本评估(参考1 参考2)。这里，等值表达式也是一个range，所以这里会评估其成本，计算出found records(表示对应的等值表达式，大概会选择出多少条记录)。

本案例中，range analysis会针对A表的条件A.LastName = 'zhou'和B表的B.DepartmentName = 'TBX'分别做分析。其中：

表A A.LastName = 'zhou' found records: 表B B.DepartmentName = 'TBX' found records: 1

这两个条件都不是range，但是这里计算的值仍然会存储，在后面的ref访问方式评估的时候使用。这里的值是根据records_in_range接口返回，而对于InnoDB每次调用这个函数都会进行一次索引页的采样，这是一个很消耗性能的操作，对于很多其他的关系数据库是使用"直方图"的统计数据来避免这次操作(相信MariaDB后续版本也将实现直方图统计信息)。2.3 顺序和访问方式的选择：穷举

MySQL通过枚举所有的left-deep树(也可以说所有的left-deep树就是整个MySQL优化器的搜索空间)，来找到最优的执行顺序和访问方式。2.3.1 排序

优化器先根据found records对所有表进行一个排序，记录少的放前面。所以，这里顺序是B、A。2.3.2 greedy search

当表的数量较少(少于search_depth，默认是)的时候，这里直接蜕化为一个穷举搜索，优化器将穷举所有的left-deep树找到最优的执行计划。另外，优化器为了减少因为搜索空间庞大带来巨大的穷举消耗，所以使用了一个"偷懒"的参数prune_level(默认打开)，具体如何"偷懒"，可以参考JOIN顺序选择的复杂度。不过至少需要有三个表以上的关联才会有"偷懒"，所以本案例不适用。2.3.3 穷举

JOIN的第一个表可以是：A或者B；如果第一个表选择了A，第二个表可以选择B；如果第一个表选择了B，第二个表可以选择A；

因为前面的排序，B表的found records更少，所以JOIN顺序穷举时的第一个表先选择B(这个是有讲究的)。

(*) 选择第一个JOIN的表为B (**) 确定B表的访问方式 因为B表为第一个表，所以无法使用索引IND_D(B.DepartmentID = A.DepartmentID)，而只能使用IND_DN(B.DepartmentName = 'TBX') 使用IND_DN索引的成本计算：1.2；其中IO成本为1。 是否使用全表扫描：这里会比较使用索引的IO成本和全表扫描的IO成本，前者为1，后者为2；所以忽略全表扫描 所以，B表的访问方式ref，使用索引IND_D

(**) 从剩余的表中穷举选出第二个JOIN的表，这里剩余的表为：A (**) 将A表加入JOIN，并确定其访问方式 可以使用的索引为：`IND_L_D`(A.LastName = 'zhou')或者`IND_DID`(B.DepartmentID = A.DepartmentID) 依次计算使用索引IND_L_D、IND_DID的成本： (***) IND_L_D A.LastName = 'zhou' 在range analysis阶段给出了A.LastName = 'zhou'对应的记录约为：。 所以，计算IO成本为：；ref做IO成本计算时会做一次修正，将其修正为worst_seek(参考) 修正后IO成本为：，总成本为：.2 (***) IND_DID B.DepartmentID = A.DepartmentID 这是一个需要知道前面表的结果，才能计算的成本。所以range analysis是无法分析的 这里，我们看到前面表为B，found_record是1，所以A.DepartmentID只需要对应一条记录就可以了 因为具体取值不知道，也没有直方图，所以只能简单依据索引统计信息来计算： 索引IND_DID的列A.DepartmentID的Cardinality为，全表记录数为 所以，每一个值对应一条记录，而前面表B只有一条记录，所以这里的found_record计算为1*1 = 1 所以IO成本为：1，总成本为1.2 (***) IND_L_D成本为.2；IND_DID成本为1.2，所以选择后者为当前表的访问方式 (**) 确定A使用索引IND_DID，访问方式为ref (**) JOIN顺序B|A，总成本为：1.2+1.2 = 2.4

(*) 选择第一个JOIN的表为A (**) 确定A表的访问方式 因为A表是第一个表，所以无法使用索引`IND_DID`(B.DepartmentID = A.DepartmentID) 那么只能使用索引`IND_L_D`(A.LastName = 'zhou') 使用IND_L_D索引的成本计算，总成本为.2；参考前面计算； (**) 这里访问A表的成本已经是.2，比之前的最优成本2.4要大，忽略该顺序 所以，这次穷举搜索到此结束

把上面的过程简化如下：

(*) 选择第一个JOIN的表为B (**) 确定B表的访问方式 (**) 从剩余的表中穷举选出第二个JOIN的表，这里剩余的表为：A (**) 将A表加入JOIN，并确定其访问方式 (***) IND_L_D A.LastName = 'zhou' (***) IND_DID B.DepartmentID = A.DepartmentID (***) IND_L_D成本为.2；IND_DID成本为1.2，所以选择后者为当前表的访问方式 (**) 确定A使用索引IND_DID，访问方式为ref (**) JOIN顺序B|A，总成本为：1.2+1.2 = 2.4

(*) 选择第一个JOIN的表为A (**) 确定A表的访问方式 (**) 这里访问A表的成本已经是.2，比之前的最优成本2.4要大，忽略该顺序

至此，MySQL优化器就确定了所有表的最佳JOIN顺序和访问方式。3. 测试环境

4. 构造一个Bad case

因为关联条件中MySQL使用索引统计信息做成本预估，所以数据分布不均匀的时候，就容易做出错误的判断。简单的我们构造下面的案例：

表和索引结构不变，按照下面的方式构造数据：

可以看到这里，MySQL执行计划对表department使用了索引IND_D，那么A表命中一条记录为(zhou,)；根据B.DepartmentID=将返回条记录，然后根据条件DepartmentName = 'TBX'进行过滤。

这里可以看到如果B表选择索引IND_DN，效果要更好，因为DepartmentName = 'TBX'仅仅返回条记录，再根据条件A.DepartmentID=B.DepartmentID过滤之。

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