分类： 数据库

发布于

MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`视图`优化：`MERGE`和`TEMPTABLE`算法的底层实现。

好的，我们开始今天的讲座，主题是MySQL优化器与执行计划之：MySQL的视图优化：MERGE和TEMPTABLE算法的底层实现。 一、 视图及其存在的意义 在深入研究视图优化之前，我们先来回顾一下什么是视图以及为什么我们需要它。 视图本质上是一个虚拟表，它基于一个或多个表的查询结果。视图不存储实际的数据，而是存储查询定义。每次访问视图时，MySQL都会执行视图定义中包含的查询。 视图的主要优点包括： 简化复杂查询： 视图可以将复杂的查询逻辑封装起来，使用户可以通过简单的名称访问复杂的数据集。 数据安全性： 视图可以限制用户对底层表的访问，只允许他们查看和操作视图中定义的数据。 数据抽象： 视图可以隐藏底层表的结构，为用户提供一个更加友好的数据接口。 逻辑数据独立性： 应用程序可以使用视图来访问数据，而无需关心底层表的物理结构。如果底层表的结构发生变化，只需要修改视图的定义，而不需要修改应用程序的代码。 例如，我们有两个表：customers 和 orders。 CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, customer …

继续阅读“MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`视图`优化：`MERGE`和`TEMPTABLE`算法的底层实现。”

发布于

MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`Query Cache`：其在`MySQL 8.0`中被移除的原因和影响。

好的，我们开始今天的讲座。 MySQL 优化器与执行计划之：MySQL 的 Query Cache (已移除) 大家好，今天我们来聊聊 MySQL 优化器和执行计划中的一个重要组成部分，也是一个已经成为历史的功能：Query Cache。 重点是为什么它在 MySQL 8.0 中被移除，以及移除前后的影响。 1. 什么是 Query Cache？ Query Cache，顾名思义，是 MySQL 用于缓存查询结果的机制。当 MySQL 服务器接收到一个 SELECT 查询时，它会首先检查 Query Cache 中是否存在该查询对应的结果。如果存在（也就是所谓的 "Cache Hit"），服务器会直接从 Cache 中返回结果，而无需执行实际的查询操作。 这样可以极大地提高查询效率，特别是对于那些频繁执行且数据变化不大的查询。 2. Query Cache 的工作原理 Query Cache 的工作原理可以简单概括为以下几个步骤： 接收查询： MySQL 服务器接收到一个 SELECT 查询请求。 查询 Cache： 服务器计算查询语句的哈希值（包括查询语句的文本、 …

继续阅读“MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`Query Cache`：其在`MySQL 8.0`中被移除的原因和影响。”

发布于

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 …

继续阅读“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。”

发布于

MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`EXPLAIN ANALYZE`：其在`MySQL 8.0`中如何提供详细的运行时信息。

好的，下面我们开始今天的讲座，主题是MySQL优化器与执行计划之：MySQL的EXPLAIN ANALYZE，重点探讨其在MySQL 8.0中如何提供详细的运行时信息。 引言：理解查询执行的黑盒 对于任何数据库系统，理解查询是如何被执行的至关重要。MySQL的优化器负责将我们编写的SQL语句转换成一系列的操作，最终获取所需的数据。然而，在过去，我们通常只能通过EXPLAIN语句来推测这些操作的执行情况。EXPLAIN能够提供优化器选择的执行计划，包括使用的索引、连接类型等等。但这仍然像是在一个黑盒子里观察，难以真正了解查询执行过程中发生的具体细节。 MySQL 8.0引入了EXPLAIN ANALYZE，它改变了游戏规则。EXPLAIN ANALYZE不仅展示了优化器选择的执行计划，还提供了实际的运行时信息，让我们能够深入了解查询的执行过程，从而更有效地进行性能调优。 EXPLAIN ANALYZE的基础：EXPLAIN的复习 在深入了解EXPLAIN ANALYZE之前，我们先回顾一下EXPLAIN语句。EXPLAIN命令可以帮助我们了解MySQL优化器如何执行查询。它会返回一个包含 …

继续阅读“MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`EXPLAIN ANALYZE`：其在`MySQL 8.0`中如何提供详细的运行时信息。”

发布于

MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`统计信息`：`analyze table`如何帮助优化器生成更准确的执行计划。

MySQL优化器与执行计划之：统计信息与Analyze Table 大家好，今天我们要深入探讨MySQL优化器中一个至关重要的环节：统计信息，以及ANALYZE TABLE如何帮助优化器生成更准确的执行计划。理解这些概念对于编写高性能的SQL语句至关重要。 1. 什么是统计信息？ MySQL优化器在决定如何执行SQL查询时，会依赖各种信息来选择最佳的执行计划。这些信息包括表的大小、索引的使用情况、数据分布等等，我们统称为统计信息。 统计信息是关于表和索引的数据，帮助优化器估算不同执行计划的成本。 准确的统计信息可以显著提高查询性能，而过时或不准确的统计信息可能导致优化器做出错误的选择，从而导致查询性能下降。 统计信息主要包括以下几种类型： 表级别统计信息: row_count: 表中行的总数。 data_length: 表数据占用的字节数。 index_length: 表索引占用的字节数。 avg_row_length: 平均行长度。 列级别统计信息: NDV (Number of Distinct Values): 列中不同值的数量。 Histogram: 列中值的分布情况。 NUL …

继续阅读“MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`统计信息`：`analyze table`如何帮助优化器生成更准确的执行计划。”

发布于

MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`Optimizer Hints`：如何使用`FORCE INDEX`和`JOIN`优化器提示。

MySQL 优化器提示：FORCE INDEX 和 JOIN 优化 大家好，今天我们来聊聊 MySQL 优化器提示（Optimizer Hints），特别是 FORCE INDEX 和与 JOIN 相关的优化器提示。优化器提示是开发人员影响 MySQL 查询优化器行为的重要手段，正确使用它们可以显著提升查询性能。 1. 什么是优化器提示？ MySQL 查询优化器负责决定执行查询的最佳策略。它会分析查询语句、表结构、索引信息以及统计数据，选择最优的执行计划。然而，优化器并非总是能做出最佳选择。在某些情况下，优化器可能会因为统计数据不准确、复杂查询的评估偏差或其他原因，选择一个次优的执行计划。 优化器提示允许我们直接告诉优化器一些信息，或者强制它使用特定的策略。这些提示以注释的形式嵌入到 SQL 查询语句中，指示优化器按照我们的意愿进行优化。 2. FORCE INDEX 提示 FORCE INDEX 提示告诉 MySQL 优化器强制使用指定的索引。即使优化器认为使用该索引并非最优，它也会遵从我们的指示。这在以下情况下非常有用： 优化器错误地估计了索引的选择性。 优化器没有考虑到索引的覆盖 …

继续阅读“MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`Optimizer Hints`：如何使用`FORCE INDEX`和`JOIN`优化器提示。”

发布于

MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`Condition Pushdown`：`where`子句如何被下推到`存储引擎`。

MySQL 优化器与执行计划：Condition Pushdown 深入解析 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 优化器中的一个重要特性：Condition Pushdown。这个特性对于提升查询性能至关重要，因为它直接影响着 WHERE 子句的处理方式，以及如何最大限度地利用存储引擎的能力。 1. 什么是 Condition Pushdown？ Condition Pushdown (条件推入)，指的是将 WHERE 子句中的某些过滤条件，从 MySQL Server 层下推到存储引擎层执行。 这意味着存储引擎可以在读取数据之前，就先根据这些条件进行过滤，从而减少需要传输到 Server 层的数据量，减轻 Server 层的处理负担，最终提升查询效率。 简单来说，就是让存储引擎“先干活，再汇报”，而不是把所有数据都拉上来，再让 Server 层慢慢筛选。 2. 为什么需要 Condition Pushdown？ 在没有 Condition Pushdown 的情况下，MySQL Server 会从存储引擎获取所有符合连接条件的数据（如果存在连接），然后在 Server 层应用 W …

继续阅读“MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`Condition Pushdown`：`where`子句如何被下推到`存储引擎`。”

发布于

MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`临时表`：`Using temporary`的产生原因与优化方法。

好的，下面是关于MySQL临时表的讲座文章： MySQL临时表：Using temporary的产生原因与优化方法 大家好，今天我们来深入探讨MySQL优化器与执行计划中的一个重要概念：临时表。具体来说，我们会重点关注Using temporary这个在EXPLAIN结果中经常出现的提示，理解它的含义、产生原因，并学习如何优化它，提升查询性能。 1. 什么是临时表？ 临时表，顾名思义，是在执行SQL查询的过程中，MySQL为了存储中间结果而创建的表。它存在于内存（MEMORY引擎）或磁盘（MyISAM或InnoDB引擎）上，并在查询结束后自动删除。临时表的存在对于复杂的查询至关重要，它允许MySQL分解问题，逐步处理数据，最终得到最终结果。 2. Using temporary的含义 当你在使用EXPLAIN命令分析SQL查询时，如果在Extra列中看到Using temporary，这意味着MySQL在执行该查询时创建了临时表。这通常表明查询的效率可能不高，因为创建和操作临时表会带来额外的开销，包括CPU时间、内存/磁盘空间以及I/O操作。 3. 临时表的创建时机与引擎选择 MySQ …

继续阅读“MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`临时表`：`Using temporary`的产生原因与优化方法。”

发布于

MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`排序优化`：`Using filesort`的避免策略和`Sort Buffer`的调优。

好的，下面是一篇关于MySQL排序优化的技术文章，以讲座模式呈现，包含代码示例、逻辑分析以及避免Using filesort和优化Sort Buffer的策略。 MySQL排序优化：避免Using filesort和Sort Buffer调优 大家好！今天我们来深入探讨MySQL查询优化中的一个关键环节：排序优化。当我们的查询需要对结果进行排序时，MySQL优化器会尽力选择最佳的排序策略。然而，有时优化器会选择Using filesort，这意味着MySQL需要在磁盘上进行排序，这通常会导致性能显著下降。此外，即使没有Using filesort，Sort Buffer的配置也会直接影响排序的效率。今天我们将详细讲解如何避免Using filesort，以及如何优化Sort Buffer。 1. 了解Using filesort 1.1 什么是Using filesort？ Using filesort是MySQL EXPLAIN语句输出中的一个关键词，表示MySQL无法使用索引来满足ORDER BY子句的要求，因此需要在内存或磁盘上进行额外的排序操作。 这通常是性能瓶颈。 1.2 U …

继续阅读“MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`排序优化`：`Using filesort`的避免策略和`Sort Buffer`的调优。”

发布于

MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`连接优化`：`BNL`（`Block Nested-Loop`）和`BKA`（`Batched Key Access`）的底层算法。

MySQL连接优化：BNL与BKA算法深入解析 大家好，今天我们来深入探讨MySQL连接优化中两种重要的算法：Block Nested-Loop (BNL) 和 Batched Key Access (BKA)。理解这两种算法的工作原理，有助于我们更好地编写高效的SQL查询，避免性能陷阱。 1. 连接操作的基础与挑战 在关系型数据库中，连接操作是构建复杂查询的核心。它允许我们基于一个或多个共同列，将来自多个表的数据组合在一起。最简单的连接操作是Nested-Loop Join，但当表的数据量很大时，它的效率会急剧下降。 Nested-Loop Join (NLJ) 的基本原理： NLJ算法遍历外表（驱动表）的每一行，然后内表（被驱动表）扫描每一行，比较连接条件。如果匹配，则合并两行并输出结果。 — 示例：两个表 employees 和 departments，连接条件是 employees.department_id = departments.id SELECT * FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d …

继续阅读“MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`连接优化`：`BNL`（`Block Nested-Loop`）和`BKA`（`Batched Key Access`）的底层算法。”