函數(shù)調用優(yōu)化

MySQL函數(shù)在內部被標記為確定性或不確定性。如果給定參數(shù)固定值的函數(shù)可以為不同的調用返回不同的結果，則它是不確定的。不確定函數(shù)的示例： RAND()， UUID()。

如果某個函數(shù)被標記為不確定的，則將WHERE針對每一行（從一個表中選擇時）或行的組合（從多表聯(lián)接中選擇時）評估子句中對該函數(shù)的引用。

MySQL還根據(jù)參數(shù)的類型（參數(shù)是表列還是常量值）確定何時評估函數(shù)。每當表列更改值時，都必須評估將表列作為參數(shù)的確定性函數(shù)。

非確定性函數(shù)可能會影響查詢性能。例如，某些優(yōu)化可能不可用，或者可能需要更多鎖定。以下討論使用 RAND()但也適用于其他不確定性函數(shù)。

假設一個表t具有以下定義：

CREATE TABLE t (id INT NOT NULL PRIMARY KEY, col_a VARCHAR(100));

考慮以下兩個查詢：

SELECT * FROM t WHERE id = POW(1,2);
SELECT * FROM t WHERE id = FLOOR(1 + RAND() * 49);

由于與主鍵的相等性比較，兩個查詢似乎都使用了主鍵查找，但這僅適用于第一個查詢：

• 第一個查詢始終最多產(chǎn)生一行，因為POW()帶有常量參數(shù)的常量是一個常量值，并用于索引查找。
• 第二個查詢包含一個使用非確定性函數(shù)的表達式，該表達式 RAND()在查詢中不是常量，但實際上對表的每一行都有一個新值t。因此，查詢讀取表的每一行，評估每一行的謂詞，并輸出主鍵與隨機值匹配的所有行。根據(jù)id列值和RAND()序列中的值， 它可以是零行，一行或多行 。
  

非確定性的影響不僅限于 SELECT陳述。該 UPDATE語句使用非確定性函數(shù)來選擇要修改的行：

UPDATE t SET col_a = some_expr WHERE id = FLOOR(1 + RAND() * 49);

大概目的是最多更新主鍵與表達式匹配的一行。但是，它可能會更新零，一或多個行，具體取決于 id列值和RAND()序列中的值 。

剛剛描述的行為對性能和復制有影響：

• 由于不確定函數(shù)不會產(chǎn)生恒定值，因此優(yōu)化器無法使用其他可能適用的策略，例如索引查找。結果可能是表掃描。
• InnoDB 可能升級為范圍鍵鎖，而不是為一個匹配的行獲取單行鎖。
• 無法確定執(zhí)行的更新對于復制是不安全的。
  

困難源于RAND()對表的每一行都對函數(shù)進行一次評估的事實 。為了避免進行多功能評估，請使用以下技術之一：

• 將包含不確定性函數(shù)的表達式移到單獨的語句，將值保存在變量中。在原始語句中，將表達式替換為對變量的引用，優(yōu)化器可以將該變量視為常量值：

SET @keyval = FLOOR(1 + RAND() * 49);
UPDATE t SET col_a = some_expr WHERE id = @keyval;

• 將隨機值分配給派生表中的變量。此技術使變量在WHERE子句中的比較中使用之前被分配一個值 ：

SET optimizer_switch = 'derived_merge=off';
UPDATE t, (SELECT @keyval := FLOOR(1 + RAND() * 49)) AS dt
SET col_a = some_expr WHERE id = @keyval;

如前所述，該WHERE子句中的不確定性表達式 可能會阻止優(yōu)化并導致表掃描。但是，WHERE如果其他表達式是確定性的，則可以部分優(yōu)化該子句。例如：

SELECT * FROM t WHERE partial_key=5 AND some_column=RAND();

如果優(yōu)化器可以partial_key用來減少所選行的集合， RAND()則執(zhí)行的次數(shù)更少，這可以減少不確定性對優(yōu)化的影響。

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