MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`并行查询`：`MySQL`在`8.0`版本中如何支持部分并行查询。

好的，下面是一篇关于MySQL 8.0并行查询的文章，以讲座模式呈现：

MySQL 8.0 并行查询：释放多核 CPU 的潜力

大家好！今天我们来聊聊 MySQL 8.0 中引入的并行查询功能。 长期以来，MySQL 在很大程度上依赖于单线程执行查询，这意味着即使你的服务器拥有多个 CPU 核心，一个复杂的查询也可能只能利用其中的一个核心。 这显然是一种资源的浪费，尤其是在当今多核处理器普遍存在的环境下。 MySQL 8.0 通过引入并行查询，试图解决这个问题，让我们可以更好地利用服务器的计算能力，从而显著提升查询性能。

1. 并行查询的背景与动机

在 MySQL 8.0 之前，虽然也有一些并行执行的特性（比如复制中的并行应用），但对于单个查询来说，主要的执行流程还是串行的。 这导致了以下几个问题：

• CPU 利用率低： 在执行 CPU 密集型的查询时，只有一个核心在工作，其他核心处于空闲状态。
• 查询响应时间长： 复杂的查询需要更长的时间才能完成，影响用户体验。
• 资源瓶颈： 单线程执行容易成为性能瓶颈，限制了 MySQL 的扩展能力。

为了解决这些问题，MySQL 团队在 8.0 版本中引入了并行查询，旨在将查询分解成多个子任务，并在多个 CPU 核心上并行执行，从而缩短查询执行时间，提高系统吞吐量。

2. MySQL 8.0 并行查询的实现机制

MySQL 8.0 的并行查询并不是完全意义上的并行执行所有操作。 它的并行化主要集中在以下几个方面：

• 范围扫描并行化（Range Scan Parallelization）： 这是目前并行查询的主要应用场景。 当 WHERE 子句包含可以使用索引的范围条件时，MySQL 可以将索引范围分成多个较小的范围，然后在不同的线程中并行扫描这些范围。
• 表扫描并行化（Table Scan Parallelization）： 在某些情况下，当优化器认为全表扫描是最佳选择时，可以将表分成多个块，并在不同的线程中并行扫描这些块。
• JOIN 操作并行化： 某些 JOIN 操作，特别是基于哈希的 JOIN，可以在不同的线程中并行构建哈希表和探测哈希表。
• 排序操作并行化： 对于需要排序的大型数据集，可以将数据分成多个块，然后在不同的线程中并行排序这些块，最后再合并排序结果。

工作流程：

1. 查询分析： 优化器分析查询，判断是否可以进行并行化。 主要考虑因素包括查询的复杂性、数据量、索引的使用情况以及系统资源。
2. 任务分解： 如果优化器认为可以并行化，则将查询分解成多个子任务。 例如，对于范围扫描，将索引范围分成多个较小的范围。
3. 任务调度： 将子任务分配给不同的线程执行。 这些线程由 thread_pool 组件管理，可以动态调整线程数量。
4. 结果合并： 当所有子任务完成后，将它们的结果合并成最终结果。

相关参数：

以下是一些控制并行查询行为的重要参数：

参数名称	描述	默认值	取值范围
optimizer_switch	控制优化器行为的开关。 mrr_cost_based 和 index_condition_pushdown 也需要开启才能更好地利用并行查询。	(default)	可以通过 SET optimizer_switch = 'mrr_cost_based=on,index_condition_pushdown=on'; 启用。
innodb_parallel_read_threads	InnoDB 并行读取数据的线程数。控制范围扫描和表扫描使用的线程数量。	4	0 (禁用) 到 64
innodb_read_io_threads	InnoDB 用于异步 I/O 操作的线程数。并行读取需要依赖足够的 I/O 线程。	4	建议设置为与磁盘数量或RAID配置相匹配的值。
max_connections	最大连接数。并行查询会增加连接数的使用，需要确保有足够的连接可用。	151	根据系统资源调整。
thread_pool_size	线程池大小。 如果启用了线程池，并行查询将使用线程池中的线程。	(depends)	根据 CPU 核心数调整。

示例：

假设我们有一个名为 orders 的表，其中包含订单信息，包括 order_id、customer_id 和 order_date。 我们希望查询某个日期范围内的所有订单：

SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

如果 order_date 列上有一个索引，并且 innodb_parallel_read_threads 设置为大于 0 的值，那么 MySQL 可能会将这个查询分解成多个子任务，每个子任务扫描 order_date 索引的一个较小的范围。

3. 如何判断查询是否使用了并行查询

可以使用 EXPLAIN 语句来查看查询的执行计划，从而判断查询是否使用了并行查询。

示例：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

如果执行计划中出现 Using index condition 并且 Using MRR 这样的信息，并且 Extra 列显示了Start parallel scan 或 Parallel scan，则表明查询可能使用了并行查询。 此外，还可以查看 Rows 列的值，如果该值明显小于表的总行数，则也可能表明查询使用了范围扫描并行化。

更详细的观察方式：

为了更准确地判断查询是否真正使用了并行查询，可以启用性能模式（Performance Schema）并监控相关事件。

1. 启用性能模式：

   UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES', timed = 'YES' WHERE name LIKE 'stage/%';
   UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES', timed = 'YES' WHERE name LIKE 'wait/%';
   UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%events_statements%';
   UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%events_waits%';
   UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%events_stages%';

2. 执行查询：

   SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

3. 查看性能模式事件：

   SELECT EVENT_NAME, SUM(COUNT_STAR) AS count, SUM(SUM_TIMER_WAIT) AS total_latency
   FROM performance_schema.events_stages_summary_global_by_event_name
   WHERE EVENT_NAME LIKE 'stage/sql/handler'
   GROUP BY EVENT_NAME
   ORDER BY total_latency DESC;

   如果看到 stage/sql/handler::innodb_parallel_read 事件的计数和延迟较高，则表明查询使用了并行读取。

   还可以查看 performance_schema.events_waits_summary_global_by_event_name 表，查找与并行读取相关的等待事件。

注意事项：

• EXPLAIN 语句只能告诉你优化器是否 可能 使用并行查询，而不能保证它 一定 会使用。
• 性能模式的监控结果可以更准确地反映查询的实际执行情况。
• 启用性能模式会带来一定的性能开销，建议在测试环境中进行。

4. 并行查询的适用场景与限制

并行查询并非适用于所有场景。 在决定是否启用并行查询时，需要考虑以下因素：

• 数据量： 并行查询通常在处理大量数据时才能发挥优势。 对于小表或简单的查询，并行化的开销可能超过收益。
• 查询复杂度： 复杂的查询可能无法有效地分解成多个子任务。
• 索引： 并行查询通常需要使用索引才能进行范围扫描或表扫描。
• 硬件资源： 并行查询需要足够的 CPU 核心和 I/O 带宽才能发挥作用。
• 配置： 并行查询的性能受到多个配置参数的影响，需要根据实际情况进行调整。

适用场景：

• 范围查询： 例如，查询某个日期范围内的订单、查询某个价格范围内的商品。
• 全表扫描： 在某些情况下，当优化器认为全表扫描是最佳选择时，可以考虑使用并行表扫描。
• 数据仓库： 在数据仓库环境中，通常需要处理大量数据，并行查询可以显著提升查询性能。

限制：

• 不支持所有存储引擎： 目前只有 InnoDB 存储引擎支持并行查询。
• 不支持所有查询类型： 并行查询主要适用于范围扫描和表扫描，对于复杂的 JOIN 操作或子查询，支持有限。
• 可能增加资源消耗： 并行查询会增加 CPU 和 I/O 的消耗，需要确保系统有足够的资源。
• 锁竞争： 并行执行可能会增加锁竞争，特别是在高并发环境下。

5. 并行查询的配置与调优

要充分利用并行查询，需要进行适当的配置和调优。

• 调整 innodb_parallel_read_threads： 根据 CPU 核心数和 I/O 性能，调整并行读取线程的数量。 通常情况下，将其设置为 CPU 核心数的一半或四分之三是一个不错的起点。
• 优化索引： 确保查询使用的列上有合适的索引。
• 监控性能： 使用性能模式或其他监控工具，监控查询的性能，并根据实际情况进行调整。
• 避免过度并行化： 过多的并行线程可能会导致资源竞争和性能下降。 应该根据系统资源和查询复杂度，选择合适的并行度。
• 考虑使用线程池： 如果启用了线程池，并行查询将使用线程池中的线程。 需要确保线程池的大小足够，以满足并行查询的需求。

一些调优技巧：

1. 测试不同的 innodb_parallel_read_threads 值： 逐渐增加该值，并观察查询性能的变化。 找到一个最佳值，使得查询性能达到最大化。
2. 监控 CPU 和 I/O 使用率： 确保 CPU 和 I/O 没有达到瓶颈。 如果 CPU 或 I/O 达到瓶颈，则需要考虑升级硬件或优化查询。
3. 分析查询执行计划： 使用 EXPLAIN 语句分析查询执行计划，确保优化器选择了最佳的执行策略。
4. 使用性能分析工具： 使用性能分析工具（例如 pt-query-digest）分析慢查询日志，找出需要优化的查询。

6. 示例代码与演示

下面我们通过一些示例代码来演示并行查询的使用。

创建测试表：

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

CREATE INDEX idx_order_date ON orders (order_date);

插入大量数据：

-- 插入 100 万条数据
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE insert_orders(num_rows INT)
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 1;
  WHILE i <= num_rows DO
    INSERT INTO orders (customer_id, order_date, amount)
    VALUES (
      FLOOR(RAND() * 1000),
      DATE(DATE_ADD('2022-01-01', INTERVAL FLOOR(RAND() * 365) DAY)),
      ROUND(RAND() * 100, 2)
    );
    SET i = i + 1;
  END WHILE;
END$$
DELIMITER ;

CALL insert_orders(1000000);

测试查询：

-- 设置 innodb_parallel_read_threads
SET GLOBAL innodb_parallel_read_threads = 4;

-- 查询某个日期范围内的订单
SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-06-01' AND '2022-06-30';

-- 使用 EXPLAIN 查看执行计划
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-06-01' AND '2022-06-30';

演示：

1. 未开启并行查询： 将 innodb_parallel_read_threads 设置为 0，然后执行查询，记录查询时间。
2. 开启并行查询： 将 innodb_parallel_read_threads 设置为 4，然后执行相同的查询，记录查询时间。
3. 比较查询时间： 比较两种情况下的查询时间，观察并行查询带来的性能提升。
4. 监控性能模式： 启用性能模式，监控查询执行期间的相关事件，验证并行查询是否真正生效。

7. 总结与展望

MySQL 8.0 的并行查询是一个重要的性能提升特性，可以有效地利用多核 CPU 的计算能力，从而缩短查询执行时间，提高系统吞吐量。 然而，并行查询并非适用于所有场景，需要根据实际情况进行配置和调优。 未来，MySQL 团队可能会进一步扩展并行查询的应用范围，支持更多的查询类型和存储引擎，从而为用户带来更好的性能体验。

并行查询是优化利器，正确使用才能事半功倍

总而言之，MySQL 8.0 的并行查询是一个强大的工具，但需要理解其工作原理、适用场景和限制，才能正确配置和使用，从而获得最佳的性能提升。 实践出真知，希望大家在实际环境中多多尝试和探索，发挥并行查询的最大潜力。