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MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序

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。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",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
          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。

这个案例中因为数据量很小,性能还相差不大,但如果生产环境中数据是千万或者亿级别的时候性能就会差非常非常非常大。通过简单的Hint可以解决这个问题。

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