Cardinality 估算：优化器如何估算索引列的唯一值数量 大家好，今天我们来深入探讨数据库优化器中的一个核心概念：Cardinality Estimation（基数估算）。准确的基数估算对于数据库查询优化至关重要，它直接影响着优化器选择最佳执行计划的能力。本文将重点讨论优化器如何估算索引列的唯一值数量，也就是Distinct Value Count (DVC)，并结合代码示例进行说明。 1. 什么是 Cardinality 以及 DVC 的重要性 Cardinality 指的是一个查询结果集中返回的行数。在数据库优化中，我们通常关注中间结果集的 Cardinality，因为它会影响后续操作的选择。而 Distinct Value Count (DVC) 是 Cardinality 的一个特例，它指的是某一列中唯一值的数量。 DVC 在优化过程中扮演着重要角色，原因如下： 选择率（Selectivity）估算： 选择率是指满足某个谓词条件的行数占总行数的比例。DVC 可以用来估算选择率。例如，对于 column = value 这种等值谓词，如果知道 column 列的 DVC，就 …
`MySQL`的`索引`选择`算法`：`优化器`如何`评估`不同`索引`的`优劣`。
MySQL 索引选择算法：优化器如何评估不同索引的优劣 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 数据库中索引选择算法的核心机制，即优化器如何评估不同索引的优劣，并最终选择最优索引来执行查询。这部分内容是 MySQL 性能调优的关键，理解它能帮助我们编写更高效的 SQL 语句，设计更合理的索引。 索引的重要性与基本概念回顾 在开始深入算法细节之前，我们先简单回顾一下索引的基本概念和作用。索引本质上是一种数据结构，它以某种排序方式存储了表中的某些列的值，并指向包含这些值的行。通过索引，MySQL 可以快速定位到满足查询条件的行，而无需扫描整个表，从而显著提高查询效率。 常见的索引类型包括： B-Tree 索引： MySQL 中最常用的索引类型，适用于全值匹配、范围查询、前缀匹配等。 Hash 索引： 适用于等值查询，查找速度非常快，但不支持范围查询。 Fulltext 索引： 适用于全文搜索。 空间索引： 适用于地理空间数据查询。 今天我们主要关注 B-Tree 索引，因为它是最常见和通用的索引类型。 MySQL 优化器的作用 MySQL 优化器是 SQL 查询执行的核心组件，它的主要职责 …
`Semi-Join`和`Anti-Join`的`优化`：`IN`、`EXISTS`和`NOT IN`子查询的`底层`改写`策略`。
Semi-Join 和 Anti-Join 的优化：IN、EXISTS 和 NOT IN 子查询的底层改写策略 大家好，今天我们来深入探讨数据库查询优化中的一个重要领域：Semi-Join 和 Anti-Join 的优化，以及它们与 IN、EXISTS 和 NOT IN 子查询之间的关系，特别是数据库系统如何通过改写这些子查询来进行性能优化。 1. Semi-Join 和 Anti-Join 的概念 首先，我们需要明确什么是 Semi-Join 和 Anti-Join。它们并非 SQL 标准操作符，而是数据库系统内部实现连接的一种策略，旨在更高效地处理特定类型的子查询。 Semi-Join (半连接): 简单来说，Semi-Join 的目标是判断主查询的表（外表）中，哪些行在子查询的表（内表）中存在匹配的行。它只返回外表中满足条件的行，且不会重复返回。更重要的是，Semi-Join 不需要返回来自内表的任何数据。 Anti-Join (反连接): Anti-Join 则相反，它的目标是找出主查询的表（外表）中，哪些行在子查询的表（内表）中 不存在 匹配的行。同样，它只返回外表中满足条件 …
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`Join`算法`（`Nested Loop Join`、`Block Nested Loop Join`）：`不同`连接`算法`的`适用`场景与`性能`比较。
Join算法：Nested Loop Join与Block Nested Loop Join的深度剖析 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨数据库系统中至关重要的Join算法，特别是两种基础且常用的算法：Nested Loop Join (NLJ) 和 Block Nested Loop Join (BNLJ)。我们将从原理、适用场景、性能分析以及优化策略等方面进行详细讲解，并辅以代码示例，帮助大家更好地理解和应用这些算法。 1. Join操作与Join算法概述 在关系型数据库中，Join操作用于将两个或多个表中的行根据它们之间的关联列组合起来，形成新的结果集。Join操作是SQL查询的核心组成部分，高效的Join算法能够显著提升查询性能。常见的Join类型包括Inner Join、Left Join、Right Join、Full Outer Join等，每种类型根据不同的条件返回不同的结果集。 Join算法则是实现Join操作的具体方法。不同的Join算法基于不同的策略来寻找匹配的行，并在性能上有显著差异。选择合适的Join算法对于优化查询性能至关重要。 2. Nested Loo …
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`EXPLAIN`的`底层`原理：`MySQL`如何`生成`执行`计划`的`核心`算法。
好的，我们开始今天的讲座，主题是 EXPLAIN 的底层原理：MySQL 如何生成执行计划的核心算法。 引言 理解 MySQL 如何生成执行计划对于优化查询至关重要。EXPLAIN 语句是我们窥探 MySQL 优化器工作方式的一个窗口。但 EXPLAIN 输出的结果仅仅是表象，真正重要的是其背后的逻辑和算法。本次讲座我们将深入探讨 MySQL 优化器生成执行计划的核心步骤和算法，帮助大家理解 EXPLAIN 输出的含义，并能更有针对性地优化 SQL 查询。 一、查询优化的总览 MySQL 查询优化是一个复杂的过程，可以大致分为以下几个阶段： 解析 (Parsing): MySQL 首先解析 SQL 语句，验证语法是否正确，生成解析树。 预处理 (Preprocessing): 预处理器会检查查询中的表和列是否存在，验证权限，并进行一些初步的转换，例如： 同义词替换 (例如，将视图替换为它的定义)。 子查询重写 (将某些子查询转换为连接)。 优化 (Optimization): 这是最核心的阶段，优化器会生成多个可能的执行计划，并选择其中成本最低的一个。 执行 (Execution): …
`Planner`（`计划生成器`）：`逻辑`计划到`物理`计划的`转换`过程。
逻辑计划到物理计划的转换：Planner 剖析 大家好，今天我们来深入探讨数据库查询优化器中的一个核心组件：Planner，或者更准确地说，逻辑计划到物理计划的转换过程。这是一个至关重要的步骤，直接影响数据库查询的性能。我们将从逻辑计划的概念开始，逐步深入到物理计划的生成、代价估算和最终选择，并辅以代码示例，力求让大家对这个过程有一个清晰透彻的理解。 逻辑计划：查询意图的表达 首先，我们需要理解什么是逻辑计划。简单来说，逻辑计划是对用户查询意图的一种抽象表示，它描述了需要执行的操作，但并没有指定具体如何执行。它关注的是“做什么”，而不是“怎么做”。 逻辑计划通常以树形结构表示，节点代表逻辑操作符，例如： Scan: 从表中读取数据。 Filter: 根据条件过滤数据。 Join: 连接两个或多个表的数据。 Aggregate: 对数据进行聚合计算（例如 SUM, AVG, COUNT）。 Project: 选择需要的列。 例如，对于如下 SQL 查询： SELECT o.order_id, c.customer_name FROM orders o JOIN customers c O …
`Optimizer`（`优化器`）的`CBO`（`Cost-Based Optimizer`）：如何`计算`查询`成本`并选择`最佳`执行`计划`。
优化器CBO：查询成本计算与最佳执行计划选择 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨数据库优化器中一个至关重要的组成部分：基于成本的优化器 (Cost-Based Optimizer, CBO)。CBO的目标是为给定的SQL查询选择成本最低的执行计划，从而提高查询效率。 要实现这一目标，CBO 需要解决两个核心问题： 查询成本计算: 如何准确地估算不同执行计划的成本？ 最佳执行计划选择: 如何在所有可能的执行计划中找到成本最低的那个？ 下面我们将围绕这两个问题展开讨论。 一、查询成本计算 查询成本的计算是 CBO 的基石。 成本通常以时间或资源消耗来衡量，例如 CPU 时间、I/O 操作次数、内存使用量等。 成本模型需要考虑各种因素，包括数据量、数据分布、索引情况、硬件资源等。 1.1 成本模型 成本模型将执行计划分解为一系列操作（例如，表扫描、索引查找、连接），并为每个操作分配一个成本。 总成本是所有操作成本的总和。 一个简化的成本模型可以表示为： Cost(Plan) = Σ Cost(Operation_i) 其中 Operation_i 是执行计划中的一个操作，Cost(Oper …
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`Parser`（`解析器`）：`SQL`语句的`词法`和`语法`分析`源码`实现。
好的，我们现在开始。 大家好，今天我们要讨论的是SQL解析器的核心部分——词法和语法分析的源码实现。SQL解析器是数据库系统的关键组件，它负责将用户输入的SQL语句转化为数据库可以理解和执行的内部表示形式。理解其工作原理对于构建数据库系统、优化SQL查询以及开发数据库相关工具至关重要。 1. 解析器的总体结构与流程 SQL解析器的主要任务是将SQL文本分解成一系列的语法成分，并根据SQL语法规则构建出抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。AST是SQL语句的层次化表示，便于后续的语义分析、优化和执行。 解析过程大致分为以下几个阶段： 词法分析（Lexical Analysis）： 将SQL语句分解成一系列的词法单元（Token），例如关键字、标识符、运算符、常量等。 语法分析（Syntax Analysis）： 根据SQL语法规则，将词法单元组合成语法结构，并构建出AST。 语义分析（Semantic Analysis）： 检查AST的语义正确性，例如类型检查、表和列的存在性验证等。 查询优化（Query Optimization）： 对AST进行优化，生成更 …
查询`生命`周期`（`Query Lifecycle`）：`SQL`语句从`接收`到`返回`结果的`完整`流程。
好的，我们今天来聊聊SQL查询的生命周期，也就是SQL语句从被数据库接收到最终返回结果的完整流程。我会以讲座的形式，尽量用清晰易懂的语言，结合代码示例，来讲解这个过程中的关键步骤和原理。 1. 连接建立与身份验证 首先，任何SQL查询都必须先建立与数据库服务器的连接。这涉及到客户端（例如应用程序、命令行工具等）与数据库服务器之间的网络通信。连接建立后，数据库服务器会进行身份验证，确认客户端的身份是否合法。 连接协议： 通常使用TCP/IP协议，数据库服务器会监听特定的端口（例如MySQL默认端口是3306，PostgreSQL默认端口是5432）。 身份验证： 客户端需要提供用户名和密码（或其他验证方式，如证书），数据库服务器会验证这些信息是否与已注册的用户匹配。 以下是一个Python中使用psycopg2连接PostgreSQL数据库的示例： import psycopg2 try: conn = psycopg2.connect( host=”localhost”, database=”mydatabase”, user=”myuser”, password=”mypasswor …
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`InnoDB`的`页`（`Page`）`分裂`与`合并`：B+树在`数据`增删时的`动态`调整。
InnoDB 页分裂与合并：B+ 树在数据增删时的动态调整 大家好，今天我们来深入探讨 InnoDB 存储引擎中一个非常重要的概念：页分裂与页合并。这两个操作是 B+ 树在数据增删时进行动态调整的关键机制，直接影响着数据库的性能和存储效率。理解它们的工作原理，对于数据库开发、优化和故障排除至关重要。 1. InnoDB 页的基本概念 在深入了解页分裂和页合并之前，我们首先要明确 InnoDB 页的概念。InnoDB 将数据存储在磁盘上的基本单元称为页（Page）。一个页的大小默认为 16KB，可以通过 innodb_page_size 参数进行配置。 页的结构相当复杂，包含多个部分，其中最重要的是以下几个： File Header: 包含页的通用信息，例如页的类型、校验和等。 File Trailer: 包含页的校验和，用于验证页的完整性。 Page Header: 包含页的状态信息，例如页中空闲空间的大小、页中记录的数量等。 User Records: 实际存储的数据行。数据行按照主键顺序排列，形成一个单向链表。 Free Space: 页中未使用的空间，用于插入新的记录。 Infi …