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詳解MySQL 聯(lián)合查詢(xún)優(yōu)化機(jī)制

 更新時(shí)間:2021年05月10日 11:47:04   作者:島上碼農(nóng)  
MySQL 使用聯(lián)合的形式的地方會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)我們過(guò)去認(rèn)知的范疇?;旧?,它會(huì)認(rèn)為每個(gè)查詢(xún)都有聯(lián)合,而不僅僅是從兩張表中查出匹配的數(shù)據(jù)行,這包括了子查詢(xún),甚至僅僅對(duì)單表的 SELECT 操作。因此,理解 MySQL 如何執(zhí)行聯(lián)合十分重要。

MySQL 聯(lián)合查詢(xún)執(zhí)行策略。

以一個(gè) UNION 查詢(xún)?yōu)槔?,MySQL 執(zhí)行 UNION 查詢(xún)時(shí),會(huì)把他們當(dāng)做一系列的單個(gè)查詢(xún)語(yǔ)句,然后把對(duì)應(yīng)的結(jié)果放入到臨時(shí)表中,最終再讀出來(lái)返回。在 MySQL中,每個(gè)獨(dú)立的查詢(xún)都是一個(gè)聯(lián)合查詢(xún),從臨時(shí)表讀取返回結(jié)果也一樣。

這種情形下,MySQL 的聯(lián)合查詢(xún)執(zhí)行很簡(jiǎn)單——它將這里的聯(lián)合查詢(xún)當(dāng)做是嵌套循環(huán)的聯(lián)合查詢(xún)。這意味著 MySQL 會(huì)運(yùn)行一個(gè)循環(huán)去從數(shù)據(jù)表讀取數(shù)據(jù)行,然而在運(yùn)行一個(gè)嵌套循環(huán)從下一個(gè)表讀取匹配的數(shù)據(jù)行。這個(gè)過(guò)程一直持續(xù),直到找到聯(lián)合查詢(xún)中的所有匹配的數(shù)據(jù)行。然后再根據(jù) SELECT 語(yǔ)句中需要的列去構(gòu)建返回結(jié)果。如下面的查詢(xún)語(yǔ)句所示:

SELECT tb1.col1, tb2.col2
FROM tb1 INNER JOIN tb2 USING(col3)
WHERE tb1.col1 IN(5,6);

實(shí)際轉(zhuǎn)換為 MySQL可能執(zhí)行的偽代碼是下面這樣的:

outer_iter = iterator over tb1 where col1 IN(5,6);
outer_row = outer_iter.next;
while outer_row
	inner_iter = iterator over tb2 where col3 = outer_row.col3;
	inner_row = inner_iter.next
    while inner_row
    	output [outer_row.col1, inner_row.col2];
        inner_row = inner_iter.next;
	end
    outer_row = outer.iter.next;
end

轉(zhuǎn)換為偽代碼后如下所示

outer_iter = iterator over tb1 where col1 IN(5,6);
outer_row = outer_iter.next;
while outer_row
	inner_iter = iterator over tb2 where col3 = outer_row.col3;
	inner_row = inner_iter.next
    if inner_row
        while inner_row
            output [outer_row.col1, inner_row.col2];
            inner_row = inner_iter.next;
        end
    else
    	output [outer_row.col1, NULL];
	end
    outer_row = outer.iter.next;
end

另一個(gè)方式可視化展現(xiàn)查詢(xún)計(jì)劃的方式是使用泳道圖的形式。下面的圖展示了 內(nèi)連接查詢(xún)的泳道圖。

MySQL 執(zhí)行的各類(lèi)查詢(xún)基本上都是相同的方式。例如,在 FROM 條件里需要先執(zhí)行的子查詢(xún)時(shí),也是先將結(jié)果放入臨時(shí)表,然后再把臨時(shí)表當(dāng)作普通表后聯(lián)合來(lái)處理。MySQL 執(zhí)行聯(lián)合查詢(xún)時(shí)也是使用臨時(shí)表,然后將右連接查詢(xún)重寫(xiě)為等價(jià)的左連接。簡(jiǎn)而言之,當(dāng)前版本的 MySQL 會(huì)盡可能把各類(lèi)查詢(xún)轉(zhuǎn)成這種方式處理(最新版本 MySQL5.6以后引入了更多的復(fù)雜的處理方式)。

當(dāng)然,并不是所有合法的 SQL 查詢(xún)語(yǔ)句都可以這么做,有些查詢(xún)這么做的效果可能很差。

執(zhí)行計(jì)劃

MySQL不像其他很多數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品,它不會(huì)將查詢(xún)語(yǔ)句產(chǎn)生字節(jié)碼去執(zhí)行查詢(xún)計(jì)劃。實(shí)際上,查詢(xún)執(zhí)行計(jì)劃是一棵指令樹(shù),查詢(xún)執(zhí)行引擎根據(jù)這棵樹(shù)產(chǎn)生查詢(xún)結(jié)果。最終的查詢(xún)計(jì)劃包含了足夠多的信息去重構(gòu)最初的查詢(xún)。如果在查詢(xún)語(yǔ)句上執(zhí)行EXPLAIN EXTENDED(MySQL 8以后不需要加 EXTENDED),然后再執(zhí)行SHOW WARNINGS,就可以看到重構(gòu)后的查詢(xún)。

對(duì)于多表查詢(xún)?cè)诟拍钌峡梢杂脴?shù)代表。例如,一個(gè)4張表的查詢(xún)可能長(zhǎng)得像下面的樹(shù)一樣。這在計(jì)算機(jī)里稱(chēng)為平衡樹(shù),

然而這不是 MySQL 執(zhí)行查詢(xún)的方式。如前所述,MySQL 總是從一張數(shù)據(jù)表開(kāi)始,然后再?gòu)南乱粡埍韺ふ移ヅ涞臄?shù)據(jù)行。因此,MySQL 的查詢(xún)計(jì)劃看起來(lái)像下面的左深連接樹(shù)。

聯(lián)合查詢(xún)優(yōu)化器

MySQL 的查詢(xún)優(yōu)化器中最重要的部分是聯(lián)合查詢(xún)優(yōu)化器,由它來(lái)決定多表查詢(xún)執(zhí)行過(guò)程的最優(yōu)順序。通??梢酝ㄟ^(guò)多種聯(lián)合查詢(xún)的次序獲取相同的結(jié)果。聯(lián)合查詢(xún)優(yōu)化器試圖估計(jì)這些方案的代價(jià),然后選擇最低代價(jià)的方案去執(zhí)行。

下面是一個(gè)查詢(xún)相同結(jié)果,但不同次序的聯(lián)合查詢(xún)示例。

SELECT film.film_id, film.title, film.release_year, actor.actor_id, actor.first_name, actor.last_name
FROM sakila.film
INNER JOIN sakila.film_actor USING(film_id)
INNER JOIN sakila.actor USING(actor_id);

這里面可能會(huì)有一些不同的查詢(xún)方式。比如,MySQL 可以從 film 表開(kāi)始,使用 film_actor 的film_id 索引去查找對(duì)應(yīng)的 actor_di 值,然后再?gòu)?actor 表使用主鍵找到對(duì)應(yīng)的 actor 數(shù)據(jù)行。而 Oracle 用戶(hù)可能會(huì)表述為:“film 表是 film_actor 的驅(qū)動(dòng)表,而 film_actor 是 actor 表的驅(qū)動(dòng)表”。而使用 Explain 解析的結(jié)果如下:

******** 1.row ********
id: 1
select_type: SIMPLE
table: actor
type: ALL
possible_keys: PRIMARY
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 200
Extra:
******** 2.row ********
id: 1
select_type: SIMPLE
table: film_actor
type: ref
possible_keys: PRIMARY, idx_fk_film_id
key: PRIMARY
key_len: 2
ref: sakila.film.film_id
rows: 1
Extra: USING index
******** 3.row ********
id: 1
select_type: SIMPLE
table: film
type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 2
ref: sakila.film_actor.film_id
rows: 1
Extra: 

這個(gè)執(zhí)行計(jì)劃與我們猜想的有很大不同。MySQL 首先從 actor 表開(kāi)始,然后次序是反向的。這是否真的更有效?我們可以在 EXPLAIN 上加上 STRAIGHT_JOIN 來(lái)避免優(yōu)化:

EXPLAIN SELECT STRAIGHT_JOIN film.film_id, film.title, film.release_year, actor.actor_id, actor.first_name, actor.last_name
FROM sakila.film
INNER JOIN sakila.film_actor USING(film_id)
INNER JOIN sakila.actor USING(actor_id);
******** 1.row ********
id: 1
select_type: SIMPLE
table: film
type: ALL
possible_keys: PRIMARY
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 951
Extra:
******** 2.row ********
id: 1
select_type: SIMPLE
table: film_actor
type: ref
possible_keys: PRIMARY, idx_fk_film_id
key: idx_fk_film_id
key_len: 2
ref: sakila.film.film_id
rows: 1
Extra: USING index
******** 3.row ********
id: 1
select_type: SIMPLE
table: actor
type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 2
ref: sakila.film_actor.actor_id
rows: 1
Extra: 

這解釋了為什么MySQL 為什么需要反序執(zhí)行查詢(xún),這會(huì)使得檢查的數(shù)據(jù)行更少。

  • 先查詢(xún) film 表會(huì)需要對(duì) film_actor 和 actor 進(jìn)行951次查詢(xún)(最外層循環(huán))
  • 如果將 actor表前置,則只需要對(duì)其他表進(jìn)行200次查詢(xún)。

從這個(gè)例子可以看出,MySQL 的聯(lián)合查詢(xún)優(yōu)化器可以通過(guò)調(diào)整查詢(xún)表次序降低查詢(xún)代價(jià)。重新排序后的聯(lián)合查詢(xún)通常是很有效的優(yōu)化,通常是幾倍性能的提高。如果沒(méi)有性能提高的話,也可以使用 STRAIGHT_JOIN 來(lái)避免重排序,而使用我們自己認(rèn)為最好的查詢(xún)方式。這種情況實(shí)際遇到的會(huì)很少,大部分情況下,聯(lián)合查詢(xún)優(yōu)化器都會(huì)比人做得更出色。

聯(lián)合查詢(xún)優(yōu)化器視圖以最低完成代價(jià)構(gòu)建一個(gè)查詢(xún)執(zhí)行樹(shù)。如果有可能,它會(huì)從全部的單表計(jì)劃開(kāi)始,檢查所有可能的子樹(shù)組合。不幸的是,一個(gè) N 張表的聯(lián)合查詢(xún)會(huì)有 N 個(gè)階乘的組合次序數(shù)量。這被稱(chēng)之為所有可能的查詢(xún)計(jì)劃的搜索空間,這個(gè)數(shù)量增長(zhǎng)非常快。一個(gè)10張表的聯(lián)合索引會(huì)有3628800個(gè)不同的方式!一旦搜索空間增長(zhǎng)到過(guò)大,會(huì)導(dǎo)致查詢(xún)的優(yōu)化十分久,這時(shí)候服務(wù)端會(huì)停止做全量分析,替代以類(lèi)似貪婪算法的方式完成優(yōu)化。這個(gè)數(shù)量通過(guò) optimizer_search_depth 系統(tǒng)變量控制,可以自己修改該參數(shù)。

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