Mysql学习-第二章（CBO工作原理）

MySQL 优化器是 CBO，即一种基于成本的优化器。

在关系型数据库中，B+ 树索引只是存储的一种数据结构，具体怎么使用，还要依赖数据库的优化器，优化器决定了具体某一索引的选择，也就是常说的执行计划。

而优化器的选择是基于成本（cost），哪个索引的成本越低，优先使用哪个索引。

对orders表创建3个索引

 CREATE TABLE `orders` (`O_ORDERKEY` int NOT NULL,`O_CUSTKEY` int NOT NULL,`O_ORDERSTATUS` char(1) NOT NULL,`O_TOTALPRICE` decimal(15,2) NOT NULL,`O_ORDERDATE` date NOT NULL,`O_ORDERPRIORITY` char(15) NOT NULL,`O_CLERK` char(15) NOT NULL,`O_SHIPPRIORITY` int NOT NULL,`O_COMMENT` varchar(79) NOT NULL,PRIMARY KEY (`O_ORDERKEY`),KEY `idx_custkey_orderdate` (`O_CUSTKEY`,`O_ORDERDATE`),KEY `ORDERS_FK1` (`O_CUSTKEY`),KEY `idx_custkey_orderdate_totalprice` (`O_CUSTKEY`,`O_ORDERDATE`,`O_TOTALPRICE`),CONSTRAINT `orders_ibfk_1` FOREIGN KEY (`O_CUSTKEY`) REFERENCES `customer` (`C_CUSTKEY`)) ENGINE=InnoDB

而在 MySQL中，一条 SQL 的计算成本计算如下所示：

Cost  = Server Cost + Engine Cost= CPU Cost + IO Cost

其中，CPU Cost 表示计算的开销，比如索引键值的比较、记录值的比较、结果集的排序……这些操作都在 Server 层完成；

IO Cost 表示引擎层 IO 的开销，MySQL 8.0 可以通过区分一张表的数据是否在内存中，分别计算读取内存 IO 开销以及读取磁盘 IO 的开销。

未能使用创建的索引

SELECT * FROM ordersWHERE o_orderdate > '1994-01-01' and o_orderdate < '1994-12-31';SELECT * FROM orders WHERE o_orderdate > '1994-02-01' and o_orderdate < '1994-12-31';

上面这两条 SQL 都是通过索引字段 o_orderdate 进行查询，然而第一条 SQL 语句的执行计划并未使用索引 idx_orderdate，而是使用了如下的执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM orders
WHERE o_orderdate > '1994-01-01'
AND o_orderdate < '1994-12-31'\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: orderspartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: idx_orderdatekey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 5799601filtered: 32.35Extra: Using where

从上述执行计划中可以发现，优化器已经通过 possible_keys 识别出可以使用索引idx_orderdate，但最终却使用全表扫描的方式取出结果。 最为根本的原因在于：优化器认为使用通过主键进行全表扫描的成本比通过二级索引 idx_orderdate 的成本要低，可以通过FORMAT=tree 观察得到：

EXPLAIN FORMAT=tree
SELECT * FROM orders
WHERE o_orderdate > '1994-01-01'
AND o_orderdate < '1994-12-31'\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Filter: ((orders.O_ORDERDATE > DATE'1994-01-01') and (orders.O_ORDERDATE < DATE'1994-12-31'))  (cost=592267.11 rows=1876082)-> Table scan on orders  (cost=592267.11 rows=5799601)
EXPLAIN FORMAT=tree
SELECT * FROM orders FORCE INDEX(idx_orderdate)
WHERE o_orderdate > '1994-01-01'
AND o_orderdate < '1994-12-31'\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Index range scan on orders using idx_orderdate, with index condition: ((orders.O_ORDERDATE > DATE'1994-01-01') and (orders.O_ORDERDATE < DATE'1994-12-31'))  (cost=844351.87 rows=1876082)

可以看到，MySQL 认为全表扫描，然后再通过 WHERE 条件过滤的成本为 592267.11，对比强制使用二级索引 idx_orderdate 的成本为 844351.87。

成本上看，全表扫描低于使用二级索引。故，MySQL 优化器没有使用二级索引 idx_orderdate。

为什么全表扫描比二级索引查询快呢？ 因为二级索引需要回表，当回表的记录数非常大时，成本就会比直接扫描要快，因此这取决于回表的记录数。

所以，第二条 SQL 语句，只是时间范围发生了变化，但是 MySQL 优化器就会自动使用二级索引 idx_orderdate了，这时我们再观察执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM orders
WHERE o_orderdate > '1994-02-01'
AND o_orderdate < '1994-12-31'\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: orderspartitions: NULLtype: range
possible_keys: idx_orderdatekey: idx_orderdatekey_len: 3ref: NULLrows: 1633884filtered: 100.00Extra: Using index condition

再次强调，并不是 MySQL 选择索引出错，而是 MySQL 会根据成本计算得到最优的执行计划， 根据不同条件选择最优执行计划，而不是同一类型一成不变的执行过程，这才是优秀的优化器该有的样子。

索引创建在有限状态

一般只对高选择度的字段和字段组合创建索引，低选择度的字段如性别，不创建索引；
低选择性，但是数据存在倾斜，通过索引找出少部分数据，可以考虑创建索引；
若数据存在倾斜，可以创建直方图，让优化器知道索引中数据的分布，进一步校准执行计划；

B+ 树索引通常要建立在高选择性的字段或字段组合上，如订单 ID、日期等，因为这样每个字段值大多并不相同。

但是对于性别这样的字段，其值只有男和女两种，哪怕记录数再多，也只有两种值，这是低选择性的字段，因此无须在性别字段上创建索引。

但在有些低选择性的列上，是有必要创建索引的。比如电商的核心业务表 orders，其有字段 o_orderstatus，表示当前的状态。

在电商业务中会有一个这样的逻辑：即会定期扫描字段 o_orderstatus 为支付中的订单，然后强制让其关闭，从而释放库存，给其他有需求的买家进行购买。

但字段 o_orderstatus 的状态是有限的，一般仅为已完成、支付中、超时已关闭这几种。

通常订单状态绝大部分都是已完成，只有绝少部分因为系统故障原因，会在 15 分钟后还没有完成订单，因此订单状态是存在数据倾斜的。

这时，虽然订单状态是低选择性的，但是由于其有数据倾斜，且我们只是从索引查询少量数据，因此可以对订单状态创建索引：

创建索引

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_orderstatus(o_orderstatus)

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE o_orderstatus = 'P'\G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: orderspartitions: NULLtype: ALLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 5799601filtered: 50.00Extra: Using where

由于字段 o_orderstatus 仅有三个值，分别为 ‘O’、‘P’、‘F’。但 MySQL 并不知道这三个列的分布情况，认为这三个值是平均分布的，但其实是这三个值存在严重倾斜：

SELECT o_orderstatus,count(1) FROM orders GROUP BY o_orderstatus;+---------------+----------+| o_orderstatus | count(1) |+---------------+----------+| F             |  2923619 || O             |  2923597 || P             |   152784 |+---------------+----------+

因此，优化器会认为订单状态为 P 的订单占用 1/3 的数据，使用全表扫描，避免二级索引回表的效率会更高。

然而，由于数据倾斜，订单状态为 P 的数据非常少，根据索引 idx_orderstatus 查询的效率会更高。这种情况下，我们可以利用 MySQL 8.0 的直方图功能，创建一个直方图，让优化器知道数据的分布，从而更好地选择执行计划。直方图的创建命令如下所示：

ANALYZE TABLE orders UPDATE HISTOGRAM ON o_orderstatus;

收集o_orderstatus的数值分布

SELECT v value, CONCAT(round((c - LAG(c, 1, 0) over()) * 100,1), '%') ratio   FROM information_schema.column_statistics, JSON_TABLE(histogram->'$.buckets','$[*]' COLUMNS(v VARCHAR(60) PATH '$[0]', c double PATH '$[1]')) hist  WHERE column_name = 'o_orderstatus';+-------+-------+| value | ratio |+-------+-------+| F     | 49%   || O     | 48.5% || P     | 2.5%  |+-------+-------+

可以看到，现在 MySQL 知道状态为 P 的订单只占 2.5%，因此再去查询状态为 P 的订单时，就会使用到索引 idx_orderstatus了，如：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE o_orderstatus = 'P'\G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: orderspartitions: NULLtype: refpossible_keys: idx_orderstatuskey: idx_orderstatuskey_len: 4ref: constrows: 306212filtered: 100.00Extra: Using index condition

知识点来自学习-姜承尧老师拉钩网教导内容。