揭示 `MySQL` `优化器`的`成本模型`：`I/O`、`CPU` 和`内存`的`权重`分配。 - 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

MySQL 优化器的成本模型：I/O、CPU 和内存的权重分配

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 优化器的核心组成部分：成本模型。理解成本模型对于编写高性能的 SQL 语句至关重要。优化器使用成本模型来评估不同的执行计划，并选择成本最低的计划。成本模型的核心在于对 I/O、CPU 和内存等资源的消耗进行估算和加权。

1. 成本模型概述

MySQL 优化器的目标是找到执行 SQL 语句的最有效率的路径。为了实现这个目标，它会考虑多种可能的执行计划，并为每个计划计算一个成本。成本最低的计划将被选中并执行。

成本模型是一个公式，它基于对各种操作的资源消耗的估计，来计算一个执行计划的总成本。这些资源消耗主要包括：

I/O 成本: 从磁盘读取数据页的成本。这是数据库操作中最昂贵的成本之一，因为磁盘 I/O 比内存访问慢几个数量级。
CPU 成本: 执行 CPU 指令的成本，例如比较、排序、哈希等。
内存成本: 用于存储中间结果集的内存消耗。虽然内存访问比磁盘 I/O 快，但过多的内存消耗可能导致性能下降，例如页面置换（swapping）。

成本模型不仅仅是简单地将这些成本加起来，而是会对它们进行加权。权重决定了不同类型的资源消耗对总成本的影响程度。

2. 成本参数

MySQL 优化器使用一系列参数来表示各种操作的成本。这些参数可以在 mysql.server_cost 和 mysql.engine_cost 系统表中找到。

2.1 `mysql.server_cost` 表

该表包含与服务器相关的成本参数，这些参数适用于所有存储引擎。重要的参数包括：

参数名	描述	默认值
`disk_io_cost`	从磁盘读取一个数据页的成本。这是成本模型中最关键的参数之一。	1.0
`memory_io_cost`	从内存读取一个数据页的成本。	0.25
`row_evaluate_cost`	评估一个行是否满足 WHERE 子句条件的成本。	0.1

这些参数的值是相对的，而不是绝对时间或资源单位。例如，disk_io_cost 的默认值为 1.0，而 memory_io_cost 的默认值为 0.25，这意味着从磁盘读取一个数据页的成本是从内存读取的四倍。

2.2 `mysql.engine_cost` 表

该表包含与存储引擎相关的成本参数。每个存储引擎可以有自己的成本参数，以反映其特定的 I/O 和 CPU 特性。重要的参数包括：

参数名	描述	默认值 (InnoDB)
`io_block_read_cost`	从存储引擎读取一个数据块（通常是一个数据页）的成本。	1.0
`io_block_write_cost`	将一个数据块写入存储引擎的成本。	1.0
`row_read_cost`	从存储引擎读取一行数据的成本。	0.2

这些参数的值也是相对的。InnoDB 存储引擎的 io_block_read_cost 默认值为 1.0，与 mysql.server_cost 表中的 disk_io_cost 相匹配。这意味着 InnoDB 认为从磁盘读取一个数据页的成本与服务器级的磁盘 I/O 成本相同。

2.3 查看和修改成本参数

可以使用以下 SQL 语句查看和修改成本参数：

-- 查看 server_cost 表
SELECT * FROM mysql.server_cost;

-- 查看 engine_cost 表
SELECT * FROM mysql.engine_cost;

-- 修改 disk_io_cost
UPDATE mysql.server_cost SET cost_value = 1.1 WHERE cost_name = 'disk_io_cost';
FLUSH OPTIMIZER_COSTS; -- 刷新成本参数

注意: 修改成本参数可能会对查询优化产生重大影响。在生产环境中修改这些参数之前，务必进行充分的测试。FLUSH OPTIMIZER_COSTS 命令用于刷新优化器的成本参数缓存，使其使用新的值。

3. 成本计算示例

假设我们有以下 SQL 查询：

SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

假设 employees 表有 10000 行数据，并且 salary 列没有索引。优化器可能会考虑以下两种执行计划：

全表扫描: 扫描整个 employees 表，并逐行评估 salary > 50000 条件。
使用索引 (如果存在): 如果 salary 列上有索引，优化器可以使用索引来查找满足条件的行。

让我们计算全表扫描的成本。

I/O 成本: 假设 employees 表的数据存储在 100 个数据页中。那么，全表扫描需要读取 100 个数据页。I/O 成本为 100 * disk_io_cost = 100 * 1.0 = 100。
CPU 成本: 对于每一行数据，优化器需要评估 salary > 50000 条件。假设 row_evaluate_cost 为 0.1，那么 CPU 成本为 10000 * row_evaluate_cost = 10000 * 0.1 = 1000。

全表扫描的总成本为 I/O 成本 + CPU 成本 = 100 + 1000 = 1100。

现在，假设 salary 列上有一个 B-tree 索引。优化器可以使用索引来查找满足条件的行。假设只有 1000 行数据的 salary 大于 50000。

I/O 成本: 假设索引的深度为 3，并且需要读取 1000 行数据。那么，I/O 成本为 3 + 1000 * io_block_read_cost = 3 + 1000 * 1.0 = 1003 （假设从索引树根节点到叶子节点需要读取3个索引页）。
CPU 成本: 优化器需要评估索引查找的成本，以及读取数据的成本。假设 CPU 成本可以忽略不计。

使用索引的总成本为 I/O 成本 + CPU 成本 = 1003 + 0 = 1003。

在这个例子中，使用索引的成本略低于全表扫描的成本。因此，优化器可能会选择使用索引。

需要注意的是，这只是一个简化的示例。实际的成本计算要复杂得多，并且会考虑更多的因素，例如数据分布、索引的选择性、以及存储引擎的特性。

4. 影响成本模型的因素

以下是一些影响成本模型的因素：

数据分布: 数据在表中的分布会影响优化器对 I/O 和 CPU 成本的估计。例如，如果 salary 列的数据高度倾斜，那么优化器可能会选择不同的执行计划。
索引: 索引的存在和选择性会影响优化器对 I/O 成本的估计。
统计信息: 优化器使用统计信息来估计表的行数、列的基数等。过时的统计信息会导致优化器做出错误的决策。
硬件: 硬件的性能，例如 CPU 的速度、磁盘 I/O 的速度、以及内存的大小，会影响实际的执行成本。

4.1 统计信息的重要性

统计信息对于优化器做出正确的决策至关重要。MySQL 使用 ANALYZE TABLE 命令来收集表的统计信息。

ANALYZE TABLE employees;

定期运行 ANALYZE TABLE 命令可以确保优化器使用最新的统计信息。过时的统计信息会导致优化器低估或高估某些操作的成本，从而选择次优的执行计划。

4.2 优化器的启发式规则

除了成本模型之外，优化器还使用一些启发式规则来选择执行计划。这些规则是基于经验的，并且通常可以有效地优化查询。例如，优化器通常会优先使用索引，并避免全表扫描。

但是，启发式规则有时会失效。例如，如果表的统计信息不准确，或者查询的条件非常复杂，那么启发式规则可能会导致优化器选择次优的执行计划。

5. 优化技巧

了解成本模型可以帮助我们编写更高效的 SQL 语句。以下是一些优化技巧：

使用索引: 索引可以显著减少 I/O 成本。但是，过多的索引会增加写入成本，并可能导致优化器选择错误的索引。
编写高效的 WHERE 子句: 编写高效的 WHERE 子句可以减少需要评估的行数，从而减少 CPU 成本。尽量使用索引覆盖的列，避免在 WHERE 子句中使用函数或表达式。
避免全表扫描: 全表扫描通常是低效的。尽量使用索引或分区表来避免全表扫描。
定期更新统计信息: 定期运行 ANALYZE TABLE 命令可以确保优化器使用最新的统计信息。
使用 EXPLAIN 分析查询: 使用 EXPLAIN 命令可以查看优化器选择的执行计划，并分析查询的性能瓶颈。

5.1 使用 `EXPLAIN` 分析查询

EXPLAIN 命令可以显示 MySQL 优化器选择的执行计划。通过分析 EXPLAIN 的输出，我们可以了解查询是如何执行的，并找到性能瓶颈。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

EXPLAIN 命令的输出包含多个列，其中一些重要的列包括：

type: 表示访问类型。常见的访问类型包括 ALL (全表扫描), index (索引扫描), range (范围扫描), ref (索引查找), eq_ref (唯一索引查找), const (常量查找)。ALL 通常是最差的访问类型，而 const 是最好的访问类型。
possible_keys: 表示可能使用的索引。
key: 表示实际使用的索引。
key_len: 表示使用的索引的长度。
rows: 表示估计需要扫描的行数。
Extra: 包含一些额外的信息，例如 Using index (表示使用了覆盖索引), Using where (表示需要进行 WHERE 子句过滤), Using temporary (表示需要使用临时表), Using filesort (表示需要进行文件排序)。

通过分析 EXPLAIN 的输出，我们可以确定查询是否使用了索引，是否进行了全表扫描，是否需要使用临时表或文件排序。这些信息可以帮助我们优化查询，例如添加索引、重写 WHERE 子句、或者调整排序方式。

5.2 优化案例

假设我们有以下 SQL 查询：

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';

如果 orders 表的 customer_id 和 order_date 列上都没有索引，那么优化器可能会选择全表扫描。为了优化这个查询，我们可以创建一个复合索引：

CREATE INDEX idx_customer_id_order_date ON orders (customer_id, order_date);

创建复合索引后，优化器可以使用索引来查找满足条件的行，从而显著减少 I/O 成本。

6. 成本模型的局限性

虽然成本模型是优化器的核心组成部分，但它也存在一些局限性：

成本估计的准确性: 成本模型依赖于对各种操作的资源消耗的估计。这些估计可能不准确，尤其是在数据分布不均匀或统计信息过时的情况下。
硬件差异: 成本模型没有考虑硬件的差异。例如，不同的磁盘和 CPU 具有不同的性能。
并发: 成本模型没有考虑并发的影响。在高并发的环境中，锁竞争和资源争用可能会显著影响性能。
存储引擎的差异: 不同的存储引擎具有不同的特性和性能。成本模型可能无法准确地反映所有存储引擎的特性。

尽管存在这些局限性，成本模型仍然是优化器做出决策的重要依据。通过了解成本模型，我们可以编写更高效的 SQL 语句，并更好地理解优化器的行为。

7. MySQL 8.0 的改进

MySQL 8.0 对成本模型进行了一些改进，包括：

更准确的统计信息: MySQL 8.0 引入了直方图统计信息，可以更准确地描述列的数据分布。
更好的索引选择: MySQL 8.0 改进了索引选择算法，可以更有效地选择最佳索引。
更灵活的成本参数: MySQL 8.0 允许为不同的存储引擎设置不同的成本参数，从而可以更准确地反映存储引擎的特性。

这些改进使得 MySQL 8.0 的优化器能够做出更明智的决策，并生成更高效的执行计划。

8. 总结，核心在于评估与加权

MySQL 优化器的成本模型是评估和选择最佳执行计划的关键。它依赖于对 I/O、CPU 和内存等资源消耗的估计和加权。理解成本模型有助于编写高效的 SQL 语句，并更好地利用优化器的功能。

9. 持续学习和实践

深入理解成本模型是一个持续学习和实践的过程。通过阅读 MySQL 官方文档、分析 EXPLAIN 的输出、以及进行性能测试，可以更好地理解成本模型，并掌握优化 SQL 语句的技巧。