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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Cost Model`：如何调整参数以影响`Query Optimizer`的决策。

各位观众老爷，大家好！今天咱来聊聊MySQL的“Cost Model”，也就是成本模型。这玩意儿听起来高大上，其实说白了就是MySQL的Query Optimizer（查询优化器）用来判断哪个执行计划更“划算”的工具。你想啊，同样一条SQL语句，可能有十几种、甚至几十种不同的执行方式，到底选哪个？就得靠这个Cost Model来算算账，看看哪个花的钱最少（时间、资源）。

别害怕，咱们不搞数学公式推导，就用大白话聊聊它背后的逻辑，以及怎么通过调整参数来“忽悠”它，让它按照你的想法来优化查询。

一、啥是Cost？

简单来说，Cost就是MySQL认为执行一个操作需要消耗的“成本”。这个成本不是指人民币，而是抽象的，代表了时间、CPU、IO等等资源的消耗。Cost越低，MySQL就认为这个执行计划越好。

Cost Model考虑的因素很多，包括：

  • Rows: 扫描的行数，扫描的行越多，成本越高。
  • IO: 读写磁盘的次数，磁盘IO是性能瓶颈之一，IO次数越多，成本越高。
  • CPU: CPU的消耗，CPU计算越多，成本越高。
  • 内存: 内存的使用情况，内存消耗越大，成本越高。

MySQL会将这些因素综合起来，计算出一个总的Cost，然后选择Cost最低的执行计划。

二、Cost Model的组成部分

MySQL的Cost Model可以分为几个主要的部分：

  1. 统计信息（Statistics）： 这是Cost Model的基础。MySQL需要知道表有多少行、每个列的唯一值有多少、索引的Cardinality等等信息，才能做出正确的判断。这些信息来自于ANALYZE TABLE 命令，所以要定期执行这个命令来更新统计信息，否则Optimizer可能会瞎指挥。

  2. 成本常数（Cost Constants）： 这些是一些预定义的常数，用来衡量不同操作的成本。例如，读取一行数据的成本、读取一个索引页的成本等等。这些常数可以通过系统变量进行调整。

  3. 成本函数（Cost Functions）： 这些是根据统计信息和成本常数来计算不同操作的成本的函数。例如，计算扫描一个表的成本、使用一个索引的成本等等。

三、影响Cost Model的关键参数

了解了Cost Model的组成，咱们就可以开始“调教”它了。以下是一些关键的参数，可以影响Query Optimizer的决策：

参数名 作用 默认值 影响范围
optimizer_switch 控制各种优化策略的开关，例如index_merge、use_index_extensions等。 ON (大部分) Session/Global
eq_range_index_dive_limit 控制优化器使用index dives来估计范围查询的行数。当范围查询条件数量超过这个值时，优化器会使用统计信息而不是index dives。如果统计信息不准确，可能导致优化器选择错误的索引。 200 Global
optimizer_use_condition_selectivity 决定是否使用condition selectivity进行优化。开启时，优化器会根据查询条件的选择性来估计行数，更准确。关闭时，优化器可能假设所有条件的选择性都一样，导致估计不准确。 1 Session/Global
optimizer_search_depth 控制优化器搜索执行计划的深度。值越大，搜索的执行计划越多，找到最优解的可能性越大，但也会消耗更多的时间。 62 Session/Global
optimizer_prune_level 控制优化器剪枝的级别。剪枝是指在搜索执行计划的过程中，排除一些明显不好的计划，以减少搜索空间。值越大，剪枝越积极，但可能也会错过一些好的计划。 1 Session/Global
optimizer_cost_model 选择不同的成本模型。不同的成本模型对不同操作的成本评估方式不同。 Default Session/Global
optimizer_switch 这是一个非常重要的参数，控制着各种优化策略的开关。例如，index_merge表示是否允许使用索引合并优化，use_index_extensions表示是否允许使用索引扩展优化。 ON (大部分) Session/Global

四、实战演练：调整参数影响优化器决策

光说不练假把式，咱们来几个实际的例子，看看怎么通过调整参数来影响Query Optimizer的决策。

场景一：统计信息不准确导致全表扫描

假设我们有一个users表，里面有100万条数据。表结构如下：

CREATE TABLE `users` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `city` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_age_city` (`age`,`city`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

我们有一个查询：

SELECT * FROM users WHERE age = 20 AND city = 'Beijing';

假设由于某种原因，idx_age_city索引的统计信息不准确，MySQL认为扫描这个索引的成本很高，于是选择了全表扫描。我们可以通过以下步骤来解决这个问题：

  1. 更新统计信息：

    ANALYZE TABLE users;

    这是最重要的一步，确保MySQL有最新的统计信息。

  2. 强制使用索引（如果更新统计信息后仍然不走索引）：

    SELECT * FROM users FORCE INDEX (idx_age_city) WHERE age = 20 AND city = 'Beijing';

    FORCE INDEX 告诉MySQL强制使用指定的索引。但这只是一个临时的解决方案，治标不治本。如果统计信息不准确，强制使用索引可能会导致更差的性能。

  3. 调整eq_range_index_dive_limit参数：

    有时候，即使统计信息是最新的，MySQL仍然可能选择不走索引。这可能是因为eq_range_index_dive_limit参数的限制。这个参数控制优化器使用index dives来估计范围查询的行数。当范围查询条件数量超过这个值时，优化器会使用统计信息而不是index dives。

    尝试增加这个参数的值，看看是否能让优化器更倾向于使用索引：

    SET GLOBAL eq_range_index_dive_limit = 1000; -- 或者更大的值

    注意：修改全局变量需要SUPER权限。如果只是想测试一下，可以只修改session变量：

    SET SESSION eq_range_index_dive_limit = 1000;

场景二：索引合并（Index Merge）优化

假设我们有以下查询：

SELECT * FROM users WHERE name = '张三' OR age = 20;

如果idx_name和idx_age_city索引的Cardinality都很高，MySQL可能会选择使用索引合并优化。索引合并是指同时使用多个索引，然后将结果合并起来。

但是，索引合并优化并不总是最好的选择。在某些情况下，它可能会导致性能下降。如果MySQL选择了错误的索引合并方式，我们可以通过以下方式来禁用它：

SET optimizer_switch = 'index_merge=off';

禁用索引合并后，MySQL可能会选择使用全表扫描或者其他索引。我们需要根据实际情况来评估哪个执行计划更好。

场景三：优化器成本评估错误

有时候，即使统计信息是准确的，MySQL的成本评估也可能出错。例如，MySQL可能低估了某个操作的成本，导致选择了错误的执行计划。

在这种情况下，我们可以尝试调整optimizer_search_depth和optimizer_prune_level参数。

  • 增加optimizer_search_depth： 这会让优化器搜索更多的执行计划，找到最优解的可能性更大。

    SET optimizer_search_depth = 62; -- 默认值
SET GLOBAL optimizer_search_depth = 124; -- 增加一倍

  • 降低optimizer_prune_level： 这会让优化器更少地剪枝，保留更多的执行计划，避免错过好的计划。

    SET optimizer_prune_level = 1; -- 默认值
SET GLOBAL optimizer_prune_level = 0; -- 关闭剪枝

    需要注意的是，调整这两个参数可能会增加优化器的搜索时间，所以需要根据实际情况来权衡。

五、注意事项

  • 不要盲目调整参数： 在调整参数之前，一定要先了解参数的作用，并进行充分的测试，确保调整后的参数能够带来性能提升。

  • 使用EXPLAIN命令： EXPLAIN命令可以帮助我们了解MySQL的执行计划。通过分析EXPLAIN的结果，我们可以找到性能瓶颈，并针对性地进行优化。

  • 监控性能： 在调整参数之后，一定要监控数据库的性能，看看是否达到了预期的效果。

  • 定期更新统计信息： 定期执行ANALYZE TABLE 命令来更新统计信息，确保MySQL有最新的数据。

  • 考虑硬件资源： Cost Model 也依赖于硬件资源，例如磁盘速度、CPU 性能等。如果硬件资源发生变化，可能需要重新评估 Cost Model 的参数。

六、进阶：自定义Cost Function (理论上)

虽然MySQL官方没有直接提供自定义Cost Function的接口，但在理论上，我们可以通过修改MySQL源码来实现自定义Cost Function。但这种方式非常复杂，需要深入了解MySQL的内部机制，并且会增加维护成本。不推荐在生产环境中使用。

七、总结

Cost Model是MySQL Query Optimizer的核心组成部分。通过了解Cost Model的原理和影响它的参数，我们可以更好地优化SQL查询，提高数据库的性能。但是，调整Cost Model参数是一项复杂的任务，需要谨慎操作，并进行充分的测试。记住，没有银弹，只有根据实际情况选择最合适的优化方案。

好了，今天的讲座就到这里，希望大家有所收获！下次再见！

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