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[PHP] 探究MySQL优化器对索引和JOIN顺序的选择_MySQL

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论坛元老

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  • 发表于 2017-5-12 16:11:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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。
       explain select * from employee as A,department as B where A.LastName = 'zhou' and B.DepartmentID = A.DepartmentID and B.DepartmentName = 'TBX';  
    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: 51
    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63)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:51。
    所以,计算IO成本为:51;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:15,总成本为:25.2
    (***) 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1349,全表记录数为1349
    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25.2;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25.2;参考前面计算;
    (**) 这里访问A表的成本已经是25.2,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25.2;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25.2,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
       MySQL: 5.1.48-debug-log innodb plugin 1.0.9 CREATE TABLE `department` ( `DepartmentID` int(11) DEFAULT NULL, `DepartmentName` varchar(20) DEFAULT NULL, KEY `IND_D` (`DepartmentID`), KEY `IND_DN` (`DepartmentName`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk; CREATE TABLE `employee` ( `LastName` varchar(20) DEFAULT NULL, `DepartmentID` int(11) DEFAULT NULL, KEY `IND_L_D` (`LastName`), KEY `IND_DID` (`DepartmentID`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk; for i in `seq 1 1000` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into department values (600000*rand(),repeat(char(65+rand()*58),rand()*20))'; done for i in `seq 1 1000` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into employee values (repeat(char(65+rand()*58),rand()*20),600000*rand())'; done for i in `seq 1 50` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into employee values ("zhou",27760)'; done for i in `seq 1 200` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into employee values (repeat(char(65+rand()*58),rand()*20),27760)'; done for i in `seq 1 1` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into department values (27760,"TBX")'; done show index from employee; +----------+------------+----------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | +----------+------------+----------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | employee | 1 | IND_L_D | 1 | LastName | A | 1349 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | employee | 1 | IND_DID | 1 | DepartmentID | A | 1349 | NULL | NULL | YES | BTREE | | +----------+------------+----------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ show index from department; +------------+------------+----------+--------------+----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | +------------+------------+----------+--------------+----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | department | 1 | IND_D | 1 | DepartmentID | A | 1001 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | department | 1 | IND_DN | 1 | DepartmentName | A | 1001 | NULL | NULL | YES | BTREE | | +------------+------------+----------+--------------+----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
    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:
       for i in `seq 1 10000` ; do mysql -uroot test -e 'insert into department values (600000*rand(),repeat(char(65+rand()*58),rand()*20))'; done for i in `seq 1 10000` ; do mysql -uroot test -e 'insert into employee values (repeat(char(65+rand()*58),rand()*20),600000*rand())'; done for i in `seq 1 1` ; do mysql -uroot test -e 'insert into employee values ("zhou",27760)'; done for i in `seq 1 10` ; do mysql -uroot test -e 'insert into department values (27760,"TBX")'; done for i in `seq 1 1000` ; do mysql -uroot test -e 'insert into department values (27760,repeat(char(65+rand()*58),rand()*20))'; done explain select * from employee as A,department as B where A.LastName = 'zhou' and B.DepartmentID = A.DepartmentID and B.DepartmentName = 'TBX'; +----+-------------+-------+------+-----------------+---------+---------+---------------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+-----------------+---------+---------+---------------------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | A | ref | IND_L_D,IND_DID | IND_L_D | 43 | const | 1 | Using where | | 1 | SIMPLE | B | ref | IND_D,IND_DN | IND_D | 5 | test.A.DepartmentID | 1 | Using where | +----+-------------+-------+------+-----------------+---------+---------+---------------------+------+-------------+  
      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,27760);根据B.DepartmentID=27760将返回1010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10条记录,再根据条件A.DepartmentID=B.DepartmentID过滤之。
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