MySQL的Query Rewrite：如何利用它实现基于规则的查询优化？ - 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 Query Rewrite：基于规则的查询优化深度解析

各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨MySQL Query Rewrite，这是一种基于规则的查询优化技术，它允许我们在查询执行之前，通过预定义的规则来改写SQL语句，从而提高查询性能。

1. 什么是Query Rewrite?

Query Rewrite，顾名思义，就是在查询执行之前对SQL语句进行改写。它不是基于代价的优化器 (Cost-Based Optimizer, CBO) 的一部分，而是一个独立的模块，通过预先定义的规则集，对输入的SQL语句进行模式匹配和转换。

核心思想： 将低效的SQL语句转换成等价的，但效率更高的SQL语句。

优势：

可预测性: 基于规则，结果可预测，避免CBO可能出现的偏差。
灵活性: 可以根据业务特点定制优化规则。
可控性: 人为干预优化过程，确保关键查询的性能。

劣势：

规则维护成本: 需要持续维护和更新规则集。
规则冲突: 复杂的规则集可能导致规则冲突。
适用范围有限: 并非所有优化场景都适用。

2. Query Rewrite 的工作原理

Query Rewrite 的工作流程大致如下：

SQL解析： 接收到的SQL语句首先被解析成抽象语法树 (Abstract Syntax Tree, AST)。
规则匹配： Rewrite 引擎遍历预定义的规则集，尝试将规则与 AST 进行匹配。
规则应用： 如果规则匹配成功，则根据规则的定义，对 AST 进行转换。
SQL生成： 将转换后的 AST 重新生成 SQL 语句。
查询执行： 将改写后的 SQL 语句交给 CBO 进行优化和执行。

核心组件：

规则集: 包含一系列的 Rewrite 规则。
Rewrite 引擎: 负责规则匹配和应用。
AST (抽象语法树): SQL语句的内部表示形式。

3. Query Rewrite 的应用场景

Query Rewrite 可以应用于以下场景：

视图展开 (View Expansion): 将视图定义展开到查询语句中，避免视图带来的性能损耗。
谓词下推 (Predicate Pushdown): 将 WHERE 子句中的条件尽可能地推送到数据源，减少数据传输量。
子查询优化 (Subquery Optimization): 将子查询转换为连接 (JOIN) 操作，提高查询效率。
常量折叠 (Constant Folding): 在编译时计算常量表达式的值，减少运行时计算量。
分区裁剪 (Partition Pruning): 根据查询条件，只访问相关的分区，避免全表扫描。
简化复杂查询: 将复杂的查询语句简化为更易于优化的形式。
强制使用索引: 在CBO选择错误索引的情况下，强制使用指定的索引。

4. 如何使用 MySQL Query Rewrite

MySQL 5.7 引入了 optimizer_switch 系统变量，可以控制 Query Rewrite 功能的开启和关闭。 MySQL 8.0 引入了 PERSIST 功能, 可以永久地设置参数。

-- 查看 Query Rewrite 是否开启
SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_switch';

-- 开启 Query Rewrite
SET GLOBAL optimizer_switch='query_rewrite_enabled=on';
-- MYSQL 8.0+
-- PERSIST optimizer_switch='query_rewrite_enabled=on';

-- 关闭 Query Rewrite
SET GLOBAL optimizer_switch='query_rewrite_enabled=off';
-- MYSQL 8.0+
-- PERSIST optimizer_switch='query_rewrite_enabled=off';

注意: 开启 Query Rewrite 后，MySQL 会自动应用一些内置的 Rewrite 规则。

5. 自定义 Query Rewrite 规则

MySQL 并没有提供直接自定义 Query Rewrite 规则的接口。但是，我们可以通过以下方式间接实现：

存储过程： 编写存储过程，接收 SQL 语句作为输入，然后根据规则进行改写，并返回改写后的 SQL 语句。
中间件： 使用中间件 (例如 ProxySQL) 来拦截 SQL 语句，然后使用中间件提供的 Rewrite 功能进行改写。
应用层代码： 在应用层代码中，根据规则对 SQL 语句进行改写。

下面我们通过一个具体的例子来说明如何使用存储过程来实现 Query Rewrite。

场景：

假设我们有一个 orders 表，包含 order_id, customer_id, order_date, amount 等字段。我们经常需要查询某个时间段内的订单总金额。

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

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, amount) VALUES
(1, 101, '2023-01-01', 100.00),
(2, 102, '2023-01-05', 200.00),
(3, 101, '2023-01-10', 150.00),
(4, 103, '2023-01-15', 250.00),
(5, 102, '2023-01-20', 300.00);

原始SQL查询语句可能如下：

SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-01-15';

假设我们知道 order_date 上有一个索引，但是由于某些原因 (例如数据量太小)，CBO 没有选择使用索引。我们可以通过 Query Rewrite 来强制使用索引。

步骤 1：创建存储过程

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE rewrite_query(IN original_query TEXT, OUT rewritten_query TEXT)
BEGIN
  -- 规则：如果查询语句包含 "SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE order_date >= 'YYYY-MM-DD' AND order_date <= 'YYYY-MM-DD'" 模式，
  -- 则改写为 "SELECT SUM(amount) FROM orders FORCE INDEX (idx_order_date) WHERE order_date >= 'YYYY-MM-DD' AND order_date <= 'YYYY-MM-DD'"

  IF original_query LIKE 'SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE order_date >= % AND order_date <= %' THEN
    SET rewritten_query = REPLACE(original_query, 'FROM orders WHERE', 'FROM orders FORCE INDEX (order_date) WHERE');
  ELSE
    SET rewritten_query = original_query;
  END IF;
END //

DELIMITER ;

-- 创建索引
CREATE INDEX order_date ON orders (order_date);

解释：

rewrite_query 存储过程接收一个 original_query 参数 (原始 SQL 语句)，并返回一个 rewritten_query 参数 (改写后的 SQL 语句)。
LIKE 运算符用于模式匹配。% 表示任意字符。
REPLACE 函数用于替换字符串。
FORCE INDEX (order_date) 用于强制使用 order_date 索引。
创建索引 order_date，存储过程中的强制索引才能生效。

步骤 2：调用存储过程

SET @original_query = 'SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-01-15'';
CALL rewrite_query(@original_query, @rewritten_query);
SELECT @rewritten_query;

输出：

SELECT SUM(amount) FROM orders FORCE INDEX (order_date) WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-01-15'

步骤 3：执行改写后的 SQL 语句

SELECT @rewritten_query;
PREPARE stmt FROM @rewritten_query;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;

解释：

我们首先将原始 SQL 语句赋值给 @original_query 变量。
然后，我们调用 rewrite_query 存储过程，将 @original_query 作为输入，并将改写后的 SQL 语句赋值给 @rewritten_query 变量。
最后，我们执行 @rewritten_query 变量中存储的 SQL 语句。

总结：

通过以上步骤，我们成功地使用存储过程实现了 Query Rewrite，并强制使用了 order_date 索引。

6. Query Rewrite 的局限性与最佳实践

局限性：

规则编写难度： 编写高效且正确的 Rewrite 规则需要深入理解 SQL 语法和优化原理。
维护成本高： 随着业务发展，规则集需要不断更新和维护。
可能引入 Bug： 错误的 Rewrite 规则可能导致查询结果不正确。
性能开销： Rewrite 过程本身会带来一定的性能开销。

最佳实践：

谨慎使用： 只在必要时使用 Query Rewrite。
充分测试： 在生产环境之前，对 Rewrite 规则进行充分的测试。
监控性能： 监控 Rewrite 规则对性能的影响。
保持简单： 尽量保持 Rewrite 规则的简单和清晰。
使用版本控制： 对 Rewrite 规则进行版本控制，方便回滚。
结合 CBO： Query Rewrite 应该作为 CBO 的补充，而不是替代品。
考虑 ProxySQL： 对于复杂的 Rewrite 场景，可以考虑使用 ProxySQL 等中间件。

7. 案例分析：子查询优化

假设我们有两张表：customers 和 orders。

customers 表包含 customer_id, name, city 等字段。

orders 表包含 order_id, customer_id, order_date, amount 等字段。

我们想要查询所有在 ‘New York’ 的客户下的订单信息。

原始 SQL 查询语句可能如下：

SELECT o.*
FROM orders o
WHERE o.customer_id IN (SELECT c.customer_id FROM customers c WHERE c.city = 'New York');

这个查询语句使用了子查询。在某些情况下，MySQL 可能无法有效地优化这个子查询。我们可以使用 Query Rewrite 将子查询转换为连接 (JOIN) 操作。

Rewrite 后的 SQL 查询语句如下：

SELECT o.*
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.city = 'New York';

通过将子查询转换为连接操作，我们可以让 MySQL 更好地利用索引，从而提高查询效率。

8. MySQL 8.0 对 Query Rewrite 的增强

虽然MySQL本身并没有提供用户自定义Query Rewrite规则的功能，但MySQL 8.0在优化器方面做了很多改进，使得CBO更加智能，在很多情况下能够自动进行Query Rewrite，减少了人工干预的需求。

一些重要的改进包括：

更好的子查询优化: MySQL 8.0 在子查询优化方面有了显著的提升，能够更有效地将子查询转换为连接操作。
直方图 (Histograms): MySQL 8.0 引入了直方图，可以更准确地估计数据分布，从而做出更明智的优化决策。
索引跳跃扫描 (Index Skip Scan): MySQL 8.0 支持索引跳跃扫描，可以更有效地利用复合索引。
公共表表达式 (Common Table Expressions, CTEs): 更好地支持 CTEs，可以简化复杂的查询语句，并提高可读性。

这些改进使得 CBO 更加强大，能够在更多的情况下自动进行 Query Rewrite，减少了人工干预的需求。

9. 其他可以实现查询重写的工具

除了存储过程外，还有一些工具可以用来实现查询重写，例如：

ProxySQL: ProxySQL 是一个高性能的 MySQL 代理服务器，它支持查询重写、查询缓存、读写分离等功能。
MaxScale: MaxScale 是 MariaDB 官方提供的数据库代理，也支持查询重写功能。
数据库防火墙: 一些数据库防火墙产品也支持查询重写功能，可以用于安全审计和性能优化。

这些工具通常提供更强大的规则引擎和更灵活的配置选项，可以满足更复杂的查询重写需求。

结论：选择合适的优化策略

Query Rewrite 是一种强大的查询优化技术，但它也有其局限性。在实际应用中，我们应该结合业务特点和数据分布，选择合适的优化策略。

对于简单的优化场景，可以使用存储过程或应用层代码来实现 Query Rewrite。
对于复杂的优化场景，可以考虑使用 ProxySQL 等中间件。
始终要记住，Query Rewrite 应该作为 CBO 的补充，而不是替代品。
密切关注 MySQL 的版本更新，利用 CBO 的新特性来提高查询性能。

希望今天的分享对大家有所帮助！