MySQL架构与底层原理之：`MySQL`的`SQL`优化器（`Optimizer`）：其在查询计划选择中的`Cost-Based`模型。 - 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 SQL 优化器：Cost-Based 模型深度解析

大家好，今天我们要深入探讨 MySQL 的 SQL 优化器，特别是其查询计划选择中至关重要的 Cost-Based 模型。SQL 优化器是数据库系统的核心组件，它负责将用户编写的 SQL 查询转化为高效的执行计划，从而显著提升查询性能。

SQL 优化器的角色与重要性

SQL 优化器的主要目标是找到执行给定 SQL 查询的最优（或接近最优）的执行计划。这个过程涉及到对多种可能的执行路径进行评估，并选择成本最低的方案。一个好的优化器可以：

减少资源消耗： 包括 CPU 时间、内存使用、磁盘 I/O 等。
缩短查询响应时间： 提高用户体验。
提升系统并发能力： 允许更多用户同时执行查询。

Cost-Based 优化器概述

Cost-Based 优化器 (CBO) 是一种基于成本估算的优化方法。它通过分析各种可能的执行计划的成本，并选择成本最低的计划。成本通常以 I/O 操作、CPU 时间、内存使用等指标来衡量。与 Rule-Based 优化器 (RBO) 相比，CBO 更加灵活，能够更好地适应不同的数据分布和硬件环境。

CBO 的基本流程：

解析 SQL： 将 SQL 语句解析成抽象语法树 (AST)。
逻辑优化： 对 AST 进行转换，应用诸如谓词下推、常量折叠等优化规则。
物理优化： 生成多个候选的物理执行计划，并估算每个计划的成本。
选择最优计划： 选择成本最低的执行计划。
执行计划： 执行选定的计划并返回结果。

Cost 模型的核心组件

Cost-Based 优化器的核心在于其 Cost 模型，该模型负责估算各种操作的成本。Cost 模型的准确性直接影响优化器的性能。以下是 Cost 模型中的几个关键组件：

统计信息 (Statistics)： 描述数据库中数据的分布情况，例如表的大小、行数、列的唯一值数量、数据分布直方图等。
成本函数 (Cost Function)： 根据统计信息和操作类型，估算操作的成本。
选择率 (Selectivity)： 估算 WHERE 子句中条件过滤后剩余的数据比例。

统计信息

统计信息是 Cost-Based 优化的基石。MySQL 会定期收集表的统计信息，并将其存储在 INFORMATION_SCHEMA 数据库中。可以使用 ANALYZE TABLE 命令来更新表的统计信息。

示例：更新 employees 表的统计信息

ANALYZE TABLE employees;

常用的统计信息包括：

table_rows：表中的总行数。
avg_row_length：平均行长度。
data_length：数据文件的大小。
index_length：索引文件的大小。
cardinality：索引列的唯一值数量。

可以通过查询 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 和 INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS 来查看统计信息。

示例：查看 employees 表的统计信息

SELECT TABLE_ROWS, AVG_ROW_LENGTH, DATA_LENGTH, INDEX_LENGTH
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 'employees';

SELECT INDEX_NAME, CARDINALITY
FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 'employees';

成本函数

成本函数根据操作类型和统计信息来估算操作的成本。不同的操作具有不同的成本函数。例如：

全表扫描 (Full Table Scan)： 成本与表的大小成正比。
索引查找 (Index Lookup)： 成本与索引的深度和 cardinality 相关。
排序 (Sort)： 成本与需要排序的数据量成正比。
连接 (Join)： 成本取决于连接类型 (Nested Loop Join, Hash Join, Merge Join) 和参与连接的表的大小。

MySQL 使用复杂的公式来估算这些成本，并考虑 CPU、I/O 和内存等因素。具体公式涉及 MySQL 内部实现细节，通常不会直接暴露给用户。

选择率

选择率是指 WHERE 子句中条件过滤后剩余的数据比例。准确的选择率估算对于 Cost-Based 优化至关重要。如果选择率估算不准确，优化器可能会选择错误的执行计划。

例如，考虑以下 SQL 查询：

SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

为了估算这个查询的成本，优化器需要估算 department = 'Sales' 这个条件的选择率。如果 ‘Sales’ 部门的员工占总员工数的 10%，那么选择率就是 0.1。

MySQL 使用多种方法来估算选择率，包括：

直方图 (Histograms)： 对于非均匀分布的数据，直方图可以提供更准确的选择率估算。
范围查询估算： 根据列的最小值和最大值来估算范围查询的选择率。
等值查询估算： 根据 cardinality 来估算等值查询的选择率。

执行计划的生成与评估

MySQL 优化器会生成多个候选的执行计划，并使用 Cost 模型来评估每个计划的成本。执行计划可以用树形结构表示，其中每个节点代表一个操作 (例如，全表扫描、索引查找、排序、连接)。

示例：简单的 SQL 查询及其可能的执行计划

假设我们有以下 SQL 查询：

SELECT e.name, d.name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
WHERE d.location = 'New York';

以下是一些可能的执行计划：

计划 1：
1. 全表扫描 departments 表，过滤 location = 'New York' 的行。
2. 对过滤后的 departments 表和 employees 表进行 Nested Loop Join。
计划 2：
1. 对 departments 表的 location 列创建索引。
2. 使用索引查找 departments 表中 location = 'New York' 的行。
3. 对查找后的 departments 表和 employees 表进行 Nested Loop Join。
计划 3：
1. 对 employees 表的 department_id 列和 departments 表的 id 列创建索引。
2. 使用索引查找 departments 表中 location = 'New York' 的行。
3. 使用索引查找 employees 表中 department_id 等于 departments.id 的行。
4. 进行 Merge Join。

优化器会使用 Cost 模型来估算每个计划的成本，并选择成本最低的计划。

优化器提示 (Optimizer Hints)

虽然 MySQL 优化器通常能够选择最佳的执行计划，但在某些情况下，优化器可能会做出错误的决策。为了帮助优化器做出正确的选择，可以使用优化器提示 (Optimizer Hints)。优化器提示允许用户显式地指定优化器的行为，例如指定使用哪个索引、指定连接类型等。

示例：使用 USE INDEX 提示指定使用哪个索引

SELECT * FROM employees USE INDEX (idx_department) WHERE department = 'Sales';

示例：使用 FORCE INDEX 提示强制使用指定的索引

SELECT * FROM employees FORCE INDEX (idx_department) WHERE department = 'Sales';

示例：使用 STRAIGHT_JOIN 提示强制使用指定的连接顺序

SELECT e.name, d.name
FROM employees e STRAIGHT_JOIN departments d ON e.department_id = d.id
WHERE d.location = 'New York';

注意： 应该谨慎使用优化器提示，因为它们可能会导致优化器做出错误的决策，特别是在数据分布发生变化时。通常情况下，应该让优化器自行选择最佳的执行计划。只有在确定优化器做出了错误的决策，并且了解优化器提示的含义时，才应该使用它们。

查看执行计划：`EXPLAIN` 命令

EXPLAIN 命令可以用来查看 MySQL 优化器生成的执行计划。EXPLAIN 命令会显示查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、扫描的行数等信息。

示例：使用 EXPLAIN 命令查看查询的执行计划

EXPLAIN SELECT e.name, d.name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
WHERE d.location = 'New York';

EXPLAIN 命令的输出包含多个列，其中一些重要的列包括：

id： 查询中的每个 SELECT 语句的标识符。
select_type： 查询的类型 (例如，SIMPLE, PRIMARY, SUBQUERY)。
table： 查询访问的表。
type： 连接类型 (例如，ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system)。
possible_keys： 可能使用的索引。
key： 实际使用的索引。
key_len： 索引的长度。
ref： 用于索引查找的列或常量。
rows： 估计需要扫描的行数。
Extra： 包含有关查询执行的额外信息 (例如，Using index, Using where, Using temporary, Using filesort)。

通过分析 EXPLAIN 命令的输出，可以了解查询的执行计划，并识别潜在的性能瓶颈。例如，如果 type 列的值是 ALL，表示使用了全表扫描，这通常是一个性能问题。如果 Extra 列包含 Using filesort，表示使用了文件排序，这通常也是一个性能问题。

实际案例分析

假设我们有一个包含 100 万行数据的 orders 表，其中包含 order_id、customer_id、order_date、total_amount 等列。我们希望查询在 2023 年 1 月 1 日之后下的订单，并且总金额大于 1000 美元。

SELECT * FROM orders
WHERE order_date >= '2023-01-01' AND total_amount > 1000;

案例 1：没有索引

如果没有索引，MySQL 会执行全表扫描，扫描所有 100 万行数据，并过滤满足条件的行。这显然效率很低。

案例 2：在 order_date 列上创建索引

如果在 order_date 列上创建索引，MySQL 可以使用索引查找在 2023 年 1 月 1 日之后下的订单。但是，仍然需要扫描满足 order_date 条件的行，并过滤 total_amount > 1000 的行。

案例 3：在 order_date 和 total_amount 列上创建组合索引

如果在 order_date 和 total_amount 列上创建组合索引，MySQL 可以使用索引查找满足 order_date >= '2023-01-01' AND total_amount > 1000 条件的行。这可以显著提高查询性能。

代码示例：创建组合索引

CREATE INDEX idx_order_date_total_amount ON orders (order_date, total_amount);

总结： 通过创建合适的索引，可以显著提高查询性能。在选择索引时，应该考虑查询的 WHERE 子句中的条件，并创建包含这些条件的列的组合索引。

Cost-Based 模型的局限性

虽然 Cost-Based 模型是一种强大的优化方法，但也存在一些局限性：

统计信息不准确： 如果统计信息不准确，优化器可能会做出错误的决策。
Cost 模型不完美： Cost 模型只是对实际执行成本的近似估算，可能存在误差。
复杂查询优化困难： 对于复杂的 SQL 查询，生成和评估所有可能的执行计划的成本可能很高。
动态数据变化： 当数据快速变化时，静态统计信息可能无法反映数据的真实分布，导致优化器做出次优的决策。

未来发展趋势

SQL 优化器正在不断发展，未来的发展趋势包括：

基于 AI 的优化： 使用机器学习算法来学习查询的执行模式，并自动调整优化策略。
自适应优化： 动态调整执行计划，以适应数据的变化和硬件环境的变化。
查询重写： 自动重写 SQL 查询，以提高查询性能。

总结

MySQL 的 SQL 优化器是数据库系统的核心组件，负责将 SQL 查询转化为高效的执行计划。Cost-Based 模型是 SQL 优化器的关键组成部分，它通过分析各种可能的执行计划的成本，并选择成本最低的计划。理解 Cost-Based 模型的工作原理，可以帮助我们编写更高效的 SQL 查询，并更好地利用 MySQL 的优化功能。优化器提示是辅助优化器选择正确执行计划的有效手段，但应谨慎使用。定期更新统计信息，确保优化器拥有准确的数据分布信息，是优化查询性能的重要步骤。