目录

  • Mysql优化(出自官方文档) - 第四篇

    • 1 Condition Filtering
    • 2 Constant-Folding Optimization
    • 3 ORDER BY Optimization

Mysql优化(出自官方文档) - 第四篇

1 Condition Filtering

join中,prefix rows指从一个table中扫描出来的传递给下一个表的行,为了防止传递的行增长的过快,有时候,优化器会尝试提前对prefix rows进行过滤(比如将where中的条件提前等)。

有助于进行此操作的条件需要符合如下场景:

  • 该过滤条件作用的对象是当前表
  • 依赖于join序列中前面表的值(常量或者普通的值)
  • 不会因为access method(这里指join)而导致结果改变。

EXPLAIN的输出结果里面,rows列表示优化器为access method预估的行数,filtered列表示condition filtering所带来的效果,其值为一个百分比,100%表示没有列被过滤,随之递减,表示过滤的效果。

优化器为prefix rows预估的量(称为prefix rows count)即为rows列乘以filtered

来看一个例子

SELECT *FROM employee JOIN department ON employee.dept_no = department.dept_noWHERE employee.first_name = 'John'AND employee.hire_date BETWEEN '2018-01-01' AND '2018-06-01';

假设这两个表信息如下:

  • employee有1024行, department有12行
  • 两张表在dept_no列上都有索引,且employee表在first_name也有索引
  • employee中有8行满足employee.first_name = 'John'
  • employee有150行满足employee.hire_date BETWEEN '2018-01-01' AND '2018-06-01'

  • employee中只有1行满足employee.first_name = 'John' AND employee.hire_date BETWEEN '2018-01-01' AND '2018-06-01';

如果没有condition filtering,那么EXPLAIN的输出结果如下:
+----+------------+--------+------------------+---------+---------+------+----------+
| id | table | type | possible_keys | key | ref | rows | filtered |
+----+------------+--------+------------------+---------+---------+------+----------+
| 1 | employee | ref | name,h_date,dept | name | const | 8 | 100.00 |
| 1 | department | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | dept_no | 1 | 100.00 |
+----+------------+--------+------------------+---------+---------+------+----------+

可以看到,在employee中符合employee.first_name = 'John'的有8行,因此没有filtering被应用,此时的prefix row count8 * 100% = 8

当应用condition filtering的时候,优化器就会应用where语句中没有被access method(此处为join)所采用的过滤条件,在这个例子里面,这个条件是BETWEEN语句,因此,此时EXPLAIN的输出结果为:

+----+------------+--------+------------------+---------+---------+------+----------+
| id | table | type | possible_keys | key | ref | rows | filtered |
+----+------------+--------+------------------+---------+---------+------+----------+
| 1 | employee | ref | name,h_date,dept | name | const | 8 | 16.31 |
| 1 | department | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | dept_no | 1 | 100.00 |
+----+------------+--------+------------------+---------+---------+------+----------+

此时的prefix rows count8 * 16.31% = 1.3,已经很接近实际的数据量了,此时传给department的数据量已经只有一行了。

通常来讲,优化器不会为最后一个表进行condition filtering预估,因为最后一张表已经不会把数据往下传了,因此,没有必要这样做。

下面的做法会有助于优化器使用这项技术:

  • 如果某一列没有加索引,那么对其创建索引,这样子优化器就可以有足够的信息对其进行row estimates

  • 类似的,如果某一列没有直方图,那么生成一个

  • 修改join顺序

  • 禁止对session的condition filtering:

    SET optimizer_switch = 'condition_fanout_filter=off';

    或者使用Mysql的hint功能:

    SELECT /*+ SET_VAR(optimizer_switch = 'condition_fanout_filter=off') */ ...

2 Constant-Folding Optimization

在平时的使用过程中,如果用户在where语句中进行范围判断,判断的常量值超过列类型的范围,那么,此时where条件将会被折叠,比如下面的例子:

CREATE TABLE t (c TINYINT UNSIGNED NOT NULL);

如果用户使用如下的查询语句:

SELECT * FROM t WHERE c < 256

由于c的类型为TINYINT UNSIGNED,那么它的最大值就会255,此时,Mysql会把where条件优化为where 1,相应的,如果在定义c的时候没有NOT NULL,那么where条件会被优化为 where c IS NOT NULL.

相应的,Mysql在处理浮点型的时候,也会做对应的处理,如果用户指定的常量值超过了精度范围,那么会做适当的裁剪。

3 ORDER BY Optimization

在进行order by操作时,Mysql主要使用两种方式来进行排序,如果索引可以使用,那么直接使用索引自身的排序,如果不能,则使用filesort来进行排序。

  • Use of Indexes to Satisfy ORDER BY

    当用户进行查询的时候,如果查询的列多于order by的列(order by的列有索引),那么此时也不一定会使用索引进行排序,因为用户选择的列多于索引列,Mysql就需要通过索引去盘上读其他列,此时带来的开销有可能会大于直接扫描表在进行filesort的开销。

    下面的例子,Mysql均有可能会使用索引来进行排序:

    • 示例1:
    SELECT pk, key_part1, key_part2 FROM t1ORDER BY key_part1, key_part2;

    key_part1key_part2均建有索引,并且查询的结果也全都为索引,在Innodb中,primary key默认为索引的一部分。

    • 示例2:
    SELECT * FROM t1ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC;SELECT * FROM t1WHERE key_part1 = constantORDER BY key_part2 DESC;

    key_part1等于一个constant,相当于当前的排序完全靠key_part2来决定,此时Mysql也可能使用索引来进行排序。

    • 示例3:
    SELECT * FROM t1ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC;

    即使两个相反,也有可能使用索引来进行排序。

    • 示例4:
    SELECT * FROM t1WHERE key_part1 > constantORDER BY key_part1 ASC;SELECT * FROM t1WHERE key_part1 < constantORDER BY key_part1 DESC;

    只要是和常量进行比较,就有可能使用索引来进行排序。

    下面的例子,即使order by使用了索引,但是Mysql也没办法使用索引来排序

    • order by使用了不同的索引:

      SELECT * FROM t1 ORDER BY key1, key2;

      key1,key2指两个不同的索引,而并非一个索引的两个部分。

    • order by的对象是非连续的索引:

      SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1_part1, key1_part3;
    • 用来获取rows的索引不同于order by中的索引:

    SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1;
    • order by的对象虽然是索引,但是不是索引列,而是一个针对于索引的表达式:

      SELECT * FROM t1 ORDER BY ABS(key);
      SELECT * FROM t1 ORDER BY -key;
    • join了很多个table,但是order by的列并不是完全来自于第一个非const table

    • order by的对象和group by的对象不一样。

    • 只索引了列的一部分,比如char(20),结果只索引了前10个字节,那么此时也没办法使用索引来进行排序。

    • 索引没有按照顺序来存储,比如HASH INDEX

    在Mysql5.7或者之前的版本里,group by在特定条件下会包含默认的排序动作,所以需要在末尾加上order by NULL来避免这种排序动作,但是在Mysql8.0往后,则不再需要这样的写法,这种默认的排序动作已经被取消,同样的,产生的结果顺序也将和以前的版本会有些不同,为了保证顺序,请加上order by这样的语句。

  • Use of filesort to Satisfy ORDER BY

    在Mysql8.0.12之前, sort_buffer_size参数会分配一个固定的大小的内存来进行filesort操作,在8.0.12之后,这种方式被优化为根据需求增量的使用内存,这样子可以更高效的利用内存,从而尽可能避免的使用临时文件来进行排序。

  • Influencing ORDER BY Optimization

    对于那些没有使用filesort的排序,试着减小 max_length_for_sort_data 环境变量,该值设置过高会导致较高的磁盘读写和较低CPU运算。如果一个排序无法使用索引,尝试使用下面的策略来优化filesort。

    • 增大sort_buffer_size ,可以避免更少的磁盘读写和合并操作,同时需要注意的是,如果增加了 max_sort_length,那么同样的也要增加sort_buffer_size
    • 增加 read_rnd_buffer_size ,这样子可以使得一次读出更多的行数
    • tmpdir 系统变量修改到更大的磁盘上,生成的临时文件将会有足够的存储空间
  • ORDER BY Execution Plan Information Available

    EXPLAIN的输出里面,对于使用index排序和filesort排序分别有以下两种输出:

    • 如果Extra列没有包含Using filesort,那么使用index排序
    • 如果Extra包含Using filesort,那么使用的filesort进行的排序。

    此外,如果使用的是filesort,那么optimizer trace的输出会有一个filesort_summary块,举例如下:

    "filesort_summary": {"rows": 100,"examined_rows": 100,"number_of_tmp_files": 0,"peak_memory_used": 25192,"sort_mode": "<sort_key, packed_additional_fields>"
    }

    部分解释如下:

    peak_memory_used:表示排序过程中使用的最大内存,由于Mysql8.0.12后,filesort使用的内存是增量增加的,而不再是以前固定好一次性申请,因此,该值就会随着实际情况而变化;

    sort_mode解释如下:

    • <sort_key, rowid>:表示排序是按照sort key进行的,rowid用来从表中读取具体的行
    • <sort_key, additional_fields>: additional_fields为sql语句需要查询的列,sort key用来排序,additional_fields的值直接从表中读取
    • <sort_key, packed_additional_fields>:和上一个类似,但是additional_fields是被打包在一起,而非用一种固定长度的编码。

转载于:https://www.cnblogs.com/seancheer/p/11250291.html

Mysql优化(出自官方文档) - 第四篇相关推荐

  1. [WebApp开发]基础教程-Google官方文档-第四篇

    文档内容 在Android Browser中使用控制台API 在WebView中使用控制台API 参考 调试 如果你是在为Android开发web应用,那么,你可以使用控制台(console)的Jav ...

  2. OpenGL ES着色器语言之变量和数据类型(二)(官方文档第四章)

    OpenGL ES着色器语言之变量和数据类型(二)(官方文档第四章) 4.5精度和精度修饰符 4.5.1范围和精度 用于存储和展示浮点数.整数变量的范围和精度依赖于数值的源(varying,unifo ...

  3. Unity 优化翻译官方文档(二) ------ 平台特定覆盖的纹理压缩格式

    官方文档 : https://docs.unity3d.com/Manual/class-TextureImporterOverride.html 虽然Unity支持许多常见的图像格式作为导入纹理的源 ...

  4. 【goldengate】官方文档笔记四 Oracle GoldenGate实时数据分布

    数据分布配置是一对多得配置方案.OGG支持将源库同步到多个目标系统. 数据分布配置需要注意事项: 如果数据传输过程中,投递进程(data pump)发现目标库网络连接出现故障,捕获到得数据会继续像其它 ...

  5. Unity优化翻译官方文档(六) ------ CPU Usage Profiler

    官网地址 : https://docs.unity3d.com/Manual/ProfilerCPU.html CPU使用分析器显示在您的游戏中花费的时间.当它被选中时,下窗格将显示所选帧的分层时间数 ...

  6. 看懂mysql执行计划--官方文档

    原文地址:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html 9.8.2 EXPLAIN Output Format The EXP ...

  7. storm mysql trident_Apache Storm 官方文档 —— Trident 教程

    Trident 是 Storm 的一种高度抽象的实时计算模型,它可以将高吞吐量(每秒百万级)数据输入.有状态的流式处理与低延时的分布式查询无缝结合起来.如果你了解 Pig 或者 Cascading 这 ...

  8. Android5更新包,Android 5.x OTA Update官方文档(四、OTA更新包解读)

    http://blog.csdn.net/huangyabin001/article/details/44873753 写在前面: 写在前面:若能直译,不会意译,意译不成,为了选择不误导他人也会漏译无 ...

  9. Unity 优化翻译官方文档(三) ------ Animation Clips

    动画剪辑是Unity动画中最小的组成部分.它们代表了一个孤立的运动,如RunLeft.跳转或爬行,并且可以以各种方式进行操作和组合,以产生生动的最终结果(参见动画状态机.动画控制器控制器或混合树).您 ...

  10. 【goldengate】官方文档笔记三 Oracle GoldenGate 实时报表

    这篇文档循序渐进的讲述了OGG在适时复制的几种配置方案.从最基本的配置开始讲起,逐渐加入新的进程,加入新的策略,配置也随之改变.下面从最基础的配置说起. 报表配置 一对一复制是OGG最基本的配置方案: ...

最新文章

  1. NeurIPS 2020中国入选论文:新一代算法“鉴黄师”诞生,中科院计算所研究生一作...
  2. 8 -- 深入使用Spring -- 5...1 启用Spring缓存
  3. 数字信号处理学习笔记(五)|有限脉冲响应数字滤波器的设计
  4. 基于 abp vNext 和 .NET Core 开发博客项目 - 使用 abp cli 搭建项目
  5. AD管控下的弹性云桌面和文件共享最佳实践
  6. 打破PermGen神话
  7. python三大结构、顺序结构_Python学习笔记3——三大结构:顺序,分支,循环3
  8. MySQL——JSON_REPLACE()函数修改JSON属性值
  9. matlab画无量纲速度分布,麦克斯韦分布与概率论中典型分布的比较教学
  10. 面向对象设计原则之2-开放闭合原则
  11. 小狼程序员:工作遐想
  12. 安装ubuntu后需要做的事
  13. SAP License:制造企业信息化新动向
  14. GraphX的三大图算法
  15. 人口流动趋势matlab,数学建模-人口模型-人口预测
  16. 让每个生命带着尊严谢幕!淘宝竟有这样一家“临终关怀”网店
  17. 密码学(期末复习版)
  18. MAC如何安装pfx
  19. Java - 传参到底是哪种? pass by value or pass by reference
  20. 区块链会与io域名有什么关系

热门文章

  1. 汕尾php培训,系统发生错误
  2. 拜托!不要用“ ! = null “ 做判空了
  3. Dubbo 是如何控制并发数和限流的?
  4. 接口自动化测试框架搭建(9、自动化测试case的编写)--python+HTMLTestRunnerCN+request+unittest+mock+db
  5. mysql会话杀不掉_SQL Server会话KILL不掉,一直处于KILLED /ROLLBACK状态情形浅析
  6. mongodb mysql 事务_让你的mongodb支持事务---升级到mongodb 4.0
  7. 怎么调节手机的刷新率_【W21 5G性能篇】120Hz自适应刷新率,用了再也回不去
  8. c语言 键盘输入结构体,C语言结构体问题
  9. 单位阶跃函数的傅里叶变换_傅里叶变换学习笔记(9)
  10. 华擎 j3455 时钟 linux,经验 篇一:华擎J3455 硬改MAC地址