MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`成本模型`：`Cost-Based Optimizer`如何评估`SQL`语句的执行开销。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，下面是一篇关于MySQL成本模型，以及Cost-Based Optimizer如何评估SQL语句执行开销的技术文章，以讲座模式呈现。

MySQL优化器与执行计划：深入理解成本模型

大家好，今天我们来聊聊MySQL优化器的核心部分：成本模型。理解成本模型，才能更好地理解MySQL如何选择最优的执行计划。

什么是成本模型？

简单来说，成本模型是优化器用来估算不同执行计划开销的一种方法。优化器会根据成本模型，对可能的执行计划进行评估，选择成本最低的那个执行计划来执行SQL语句。这里的“成本”可以理解为执行时间、I/O操作次数、CPU占用率等资源的消耗。

为什么需要成本模型？

对于复杂的SQL语句，可能有多种执行方式，例如不同的索引选择、不同的表连接顺序等。如果没有一个评估标准，优化器就无法做出最佳选择。成本模型就是这个评估标准，它使得优化器能够量化不同执行计划的优劣。

Cost-Based Optimizer (CBO)

MySQL使用Cost-Based Optimizer (CBO)来选择执行计划。CBO依赖于成本模型来评估每个可能的执行计划，并选择成本最低的那个。CBO的主要步骤如下：

解析SQL语句：将SQL语句解析成语法树。
生成候选执行计划：根据语法树生成多个可能的执行计划。例如，不同的索引选择，不同的表连接顺序等等。
估算每个执行计划的成本：使用成本模型估算每个执行计划的成本。
选择成本最低的执行计划：选择成本最低的执行计划。
执行选择的执行计划。

成本的组成部分

MySQL的成本模型考虑多个因素，主要包括：

CPU成本（CPU Cost）： 执行操作所需的CPU资源消耗，例如比较操作，函数调用等。
I/O成本（I/O Cost）： 从磁盘读取数据的成本。这是数据库操作中最昂贵的成本之一，因为磁盘I/O的速度远低于内存操作。
内存成本（Memory Cost）： 执行操作所需的内存资源消耗，例如排序操作，哈希连接等。
网络成本（Network Cost）： 在分布式数据库中，数据在不同节点之间传输的成本。

成本的计算方式

MySQL使用统计信息来估算成本。这些统计信息包括：

表的行数（Table Cardinality）： 表中包含的行数。
索引的基数（Index Cardinality）： 索引中不同值的数量。
数据块的数量（Number of Data Pages）： 表或索引占用的数据块数量。
数据的分布（Data Distribution）： 例如，某个列的值的分布情况，是否均匀分布，是否存在倾斜等。

这些统计信息可以通过ANALYZE TABLE命令来更新。定期更新统计信息对于优化器选择最佳执行计划至关重要。

示例：简单的SELECT语句

假设我们有如下表结构：

CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    department_id INT,
    salary DECIMAL(10, 2),
    INDEX idx_department_id (department_id)
);

并执行以下查询：

SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;

优化器会考虑以下两种可能的执行计划：

全表扫描（Full Table Scan）： 扫描整个employees表，逐行检查department_id是否等于10。
索引扫描（Index Scan）： 使用idx_department_id索引找到department_id等于10的行，然后读取这些行的数据。

优化器如何选择呢？它会根据成本模型来估算两种执行计划的成本。

全表扫描的成本： 主要由I/O成本决定，需要读取整个表的数据块。成本估算公式大致为：全表扫描成本 = 表的数据块数量 * 读取每个数据块的成本。
索引扫描的成本： 由索引扫描的I/O成本和读取数据的I/O成本组成。成本估算公式大致为：索引扫描成本 = 索引扫描的成本 + 读取数据的成本。索引扫描的成本取决于索引的基数和选择性（ selectivity）。读取数据的成本取决于符合条件的行数。

如果department_id为10的行数较少，并且idx_department_id索引的基数较低，那么索引扫描的成本可能低于全表扫描。反之，如果department_id为10的行数很多，或者idx_department_id索引的基数很高，那么全表扫描的成本可能更低。

示例：表连接（JOIN）

考虑以下两个表：

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    amount DECIMAL(10, 2),
    INDEX idx_customer_id (customer_id)
);

CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    city VARCHAR(255)
);

执行以下查询：

SELECT o.order_id, c.name, o.amount
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.city = 'New York';

优化器会考虑不同的连接顺序和连接算法。常见的连接算法包括：

嵌套循环连接（Nested Loop Join）： 外层循环遍历一个表（驱动表），内层循环遍历另一个表（被驱动表），对每一对外层循环和内层循环的行进行连接条件判断。
哈希连接（Hash Join）： 选择一个较小的表（构建表），将其构建成哈希表，然后遍历另一个表（探测表），对每一行在哈希表中查找匹配的行。
排序合并连接（Sort-Merge Join）： 将两个表按照连接列进行排序，然后合并两个排序后的表。

优化器如何选择呢？它会估算不同连接顺序和连接算法的成本。例如，对于嵌套循环连接，成本主要由I/O成本决定，需要多次读取被驱动表。对于哈希连接，成本主要由构建哈希表的成本和探测哈希表的成本决定。对于排序合并连接，成本主要由排序的成本和合并的成本决定。

优化器会选择成本最低的连接顺序和连接算法。例如，如果customers表较小，并且c.city = 'New York'的筛选条件能够显著减少customers表的行数，那么优化器可能会选择customers表作为驱动表，使用哈希连接，并先执行WHERE c.city = 'New York'的筛选条件。

代码示例：查看执行计划

可以使用EXPLAIN命令来查看MySQL选择的执行计划。例如：

EXPLAIN SELECT o.order_id, c.name, o.amount
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.city = 'New York';

EXPLAIN命令会返回一个结果集，包含以下信息：

id: 查询的标识符，用于标识查询中的每个SELECT语句。
select_type: 查询的类型，例如SIMPLE（简单查询），PRIMARY（主查询），SUBQUERY（子查询）等。
table: 查询涉及的表。
partitions: 查询涉及的分区。
type: 连接类型，例如ALL（全表扫描），index（索引扫描），range（范围扫描），ref（使用非唯一索引扫描），eq_ref（使用唯一索引扫描）等。连接类型反映了查询的效率，一般来说，ALL是最差的，eq_ref是最好的。
possible_keys: 查询可能使用的索引。
key: 查询实际使用的索引。
key_len: 索引的长度。
ref: 用于比较索引值的列或常量。
rows: MySQL估计需要扫描的行数。
filtered: MySQL估计的满足条件的行数百分比。
Extra: 包含一些额外的信息，例如Using index（使用覆盖索引），Using where（使用WHERE子句），Using temporary（使用临时表），Using filesort（使用文件排序）等。

通过分析EXPLAIN命令的输出，可以了解MySQL如何执行SQL语句，并根据需要进行优化。

代码示例：强制使用索引

可以使用FORCE INDEX提示来强制MySQL使用某个索引。例如：

SELECT * FROM employees FORCE INDEX (idx_department_id) WHERE department_id = 10;

这会强制MySQL使用idx_department_id索引，即使优化器认为全表扫描可能更有效。通常不建议随意使用FORCE INDEX，因为优化器通常能够做出最佳选择。只有在确定优化器选择的执行计划不合理时，才应该考虑使用FORCE INDEX。

代码示例：更新统计信息

可以使用ANALYZE TABLE命令来更新表的统计信息。例如：

ANALYZE TABLE employees;

定期更新统计信息对于优化器选择最佳执行计划至关重要。

影响成本模型的因素

除了上述统计信息外，还有一些其他因素会影响成本模型：

硬件配置： CPU速度、内存大小、磁盘I/O速度等。
MySQL版本： 不同版本的MySQL可能使用不同的成本模型。
配置参数： 一些MySQL配置参数会影响成本模型的行为，例如optimizer_switch。

总结：理解成本模型是优化的基础

理解MySQL的成本模型，才能更好地理解优化器如何选择执行计划，从而更好地优化SQL语句。记住，定期更新统计信息，避免不必要的全表扫描，选择合适的索引，以及根据业务场景选择合适的连接算法，都是优化SQL语句的关键。理解成本模型，才能做出明智的优化决策。

MySQL优化器与执行计划：深入理解成本模型

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