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作者 | 汤爱中，云和恩墨SQM开发者，Oracle/MySQL/DB2的SQL解析引擎、SQL审核与智能优化引擎的重要贡献者，产品广泛应用于金融、电信等行业客户中。
优化器是逻辑SQL到物理存储的解释器，是一个复杂而“愚蠢”的数学模型，它的入参通常是SQL、统计信息以及优化器参数等，而输出通常一个可执行的查询计划，因此优化器的优劣取决于数学模型的稳定性和健壮性，理解这个数学模型就能理解数据库的SQL处理流程。
01 优化器的执行流程
（注:此图出自李海翔）
上图展示了优化器的大致执行过程，可以简单描述为：
1 根据语法树及统计统计，构建初始表访问数组（init_plan_arrays）
2 根据表访问数组，计算每个表的最佳访问路径(find_best_ref)，同时保存当前最优执行计划（COST最小）
3 如果找到更优的执行计划则更新最优执行计划，否则优化结束。
从上述流程可以看出，执行计划的生成是一个“动态规划/贪心算法”的过程，动态规划公式可以表示为：Min(Cost(Tn+1)) = Min(Cost(T1))+Min(Cost(T2))+...Min(Cost(Tn-1))+Min(Cost(Tn)),其中Cost(Tn)表示访问表T1 T2一直到Tn的代价。如果优化器没有任何先验知识，则需要进行 A(n,n) 次循环，是一个全排列过程，很显然优化器是有先验知识的，如表大小，外连接，子查询等都会使得表的访问是部分有序的，可以理解为一个“被裁减”的动态规划，动态规则的核心函数为：Join::Best_extention_limited_search，在源码中有如下代码结构：
bool Optimize_table_order::best_extension_by_limited_search(
table_map remaining_tables,
uint idx,
uint current_search_depth)
{
for (JOIN_TAB **pos= join->best_ref + idx; *pos; pos++)
{
......
best_access_path(s, remaining_tables, idx, false,
idx ? (position-1)->prefix_rowcount : 1.0,
position);
......
if (best_extension_by_limited_search(remaining_tables_after,
idx + 1,
current_search_depth - 1))
......
backout_nj_state(remaining_tables, s);
......
}
}
以上代码是在一个for循环中递归搜索，这是一个典型的全排列的算法。
02优化器参数
MySQL的优化器对于Oracle来说还显得比较幼稚。Oracle有着各种丰富的统计信息，比如系统统计信息，表统计信息，索引统计信息等，而MySQL则需要更多的常量，其中MySQL5.7提供了表mysql.server_cost和表mysql.engine_cost，可以供用户配置，使得用户能够调整优化器模型，下面就几个常见而又非常重要的参数进行介绍：
1 #define ROW_EVALUATE_COST 0.2f
计算符合条件的行的代价，行数越多，代价越大
2 #define IO_BLOCK_READ_COST 1.0f
从磁盘读取一个Page的代价
3 #define MEMORY_BLOCK_READ_COST 1.0f
从内存读取一个Page的代价，对于Innodb来说，表示从一个Buffer Pool读取一个Page的代价，因此读取内存页和磁盘页的默认代价是一样的
4 #define COND_FILTER_EQUALITY 0.1f
等值过滤条件默认值为0.1，例如name = ‘lily’, 表大小为100，则返回10行数据
5 #define COND_FILTER_INEQUALITY 0.3333f
非等值过滤条件的默认值是0.3333,例如col1>col2
6 #define COND_FILTER_BETWEEN 0.1111f
Between过滤的默认值是0.1111f，例如:col1 between a and b
......
这样的常量很多，涉及到过滤条件、JOIN缓存、临时表等等各种代价，理解这些常量后，看到执行计划的Cost后，你会有种豁然开朗的感觉！
03 优化器选项
在MySQL中，执行select @@optimizer_trace, 得到如下参数：
index_merge=on,index_merge_union=off,index_merge_sort_union=off, index_merge_intersection=on, engine_condition_pushdown=on, index_condition_pushdown=on, mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,subquery_materialization_cost_based=on, use_index_extensions=on, condition_fanout_filter=on
04 Optimize Trace是如何生成的？
在流程图中的函数中，存在大量如下代码：
Opt_trace_object trace_ls(trace, "searching_loose_scan_index");
因此，在优化器运行过程中，优化器的执行路径也被保存在Opt_trace_object中，进而保存在information_schema.optimizer_trace中，方便用户查询和跟踪。
05 优化器的典型使用场景
5.1 全表扫描
select * from sakila.actor;
表actor统计信息如下：
Db_name | Table_name | Last_update | n_rows | Cluster_index_size | Other_index |
sakila | actor | 2018-11-20 16:20:12 | 200 | 1 | 0 |
主键actor_id统计信息如下：
Index_name | Last_update | Stat_name | Stat_value | Sample_size | Stat_description |
PRIMARY | 2018-11-14 14:25:49 | n_diff_pfx01 | 200 | 1 | actor_id |
PRIMARY | 2018-11-14 14:25:49 | n_leaf_pages | 1 | NULL | Number of leaf pages in the index |
PRIMARY | 2018-11-14 14:25:49 | size | 1 | NULL | Number of pages in the index |
执行计划：
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {
"query_cost": "41.00"
},
"table": {
"table_name": "actor",
"access_type": "ALL",
"rows_examined_per_scan": 200,
"rows_produced_per_join": 200,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "1.00",
"eval_cost": "40.00",
"prefix_cost": "41.00",
"data_read_per_join": "56K"
},
"used_columns": [
"actor_id",
"first_name",
"last_name",
"last_update",
"id"
]
}
}
}
IO_COST = CLUSTER_INDEX_SIZE * PAGE_READ_TIME = 1 * 1 =1;
EVAL_COST = TABLE_ROWS*EVALUATE_COST = 200 * 0.2 =40;
PREFIX_COST = IO_COST + EVAL_COST;
注意以上过程忽略了内存页和磁盘页的访问代价差异。
5.2 表连接时使用全表扫描
SELECT
*
FROM
sakila.actor a,
sakila.film_actor b
WHERE a.actor_id = b.actor_id
Db_name | Table_name | Last_update | n_rows | Cluster_index_size | Other_index_size |
Sakila | Film_actor | 2018-11-20 16:55:31 | 5462 | 12 | 5 |
表film_actor中索引(actor_id,film_id)统计信息如下：
Index_name | Last_update | Stat_name | Stat_value | Sample_size | Stat_description |
PRIMARY | 2018-11-14 14:25:49 | n_diff_pfx01 | 200 | 1 | actor_id |
PRIMARY | 2018-11-14 14:25:49 | n_diff_pfx02 | 5462 | 1 | actor_id,film_id |
PRIMARY | 2018-11-14 14:25:49 | n_leaf_pages | 11 | NULL | Number of leaf pages in the index |
PRIMARY | 2018-11-14 14:25:49 | size | 12 | NULL | Number of pages in the index |
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {
"query_cost": "1338.07"
},
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "a",
"access_type": "ALL",
"possible_keys": [
"PRIMARY"
],
"rows_examined_per_scan": 200,
"rows_produced_per_join": 200,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "1.00",
"eval_cost": "40.00",
"prefix_cost": "41.00",
"data_read_per_join": "54K"
},
"used_columns": [
"actor_id",
"first_name",
"last_name",
"last_update"
]
}
},
{
"table": {
"table_name": "b",
"access_type": "ref",
"possible_keys": [
"PRIMARY"
],
"key": "PRIMARY",
"used_key_parts": [
"actor_id"
],
"key_length": "2",
"ref": [
"sakila.a.actor_id"
],
"rows_examined_per_scan": 27,
"rows_produced_per_join": 5461,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "204.67",
"eval_cost": "1092.40",
"prefix_cost": "1338.07",
"data_read_per_join": "85K"
},
"used_columns": [
"actor_id",
"film_id",
"last_update"
]
}
}
]
}
}
第一张表actor的全表扫代价为41，可以参考示例1。
第二个表就是NET LOOP 代价：
read_cost(204.67) =prefix_rowcount * (1 + keys_per_value/table_rows*cluster_index_size =
200 * (1+27/13863*12)*1
注意：27 相当于对于每个actor_id，film_actor的索引估计，对于每个actor_id,平均有27条记录=5462/200
Table_rows是如何计算的呢？
Film_actor表的实际记录数是5462，一共12个page，11个叶子页，总大小为11*16K(默认页大小)=180224Byte, 最小记录长度为26(通过计算字段长度可得),13863 = 180224/26*2, 2是安全因子，做最差的代价估计。
表连接返回行数=200*5462/200，因此行估算代价为5462*0.2=1902.4
5.3 IN查询
表film_actor中索引idx_id(film_id)统计信息如下：
Index_name | Last_update | Stat_name | Stat_value | Sample_size | Stat_description |
idx_id | 2018-11-14 14:25:49 | n_diff_pfx01 | 997 | 4 | actor_id |
idx_id | 2018-11-14 14:25:49 | n_diff_pfx02 | 5462 | 4 | film_id,actor_id |
idx_id | 2018-11-14 14:25:49 | n_leaf_pages | 4 | NULL | Number of leaf pages in the index |
idx_id | 2018-11-14 14:25:49 | size | 5 | NULL | Number of pages in the index |
EXPLAIN SELECT * FROM ACTOR WHERE actor_id IN (SELECT film_id FROM film_actor)
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {
"query_cost": "460.79"
},
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "ACTOR",
"access_type": "ALL",
"possible_keys": [
"PRIMARY"
],
"rows_examined_per_scan": 200,
"rows_produced_per_join": 200,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "1.00",
"eval_cost": "40.00",
"prefix_cost": "41.00",
"data_read_per_join": "56K"
},
"used_columns": [
"actor_id",
"first_name",
"last_name",
"last_update",
"id"
]
}
},
{
"table": {
"table_name": "film_actor",
"access_type": "ref",
"possible_keys": [
"idx_id"
],
"key": "idx_id",
"used_key_parts": [
"film_id"
],
"key_length": "2",
"ref": [
"sakila.ACTOR.actor_id"
],
"rows_examined_per_scan": 5,
"rows_produced_per_join": 200,
"filtered": "100.00",
"using_index": true,
"first_match": "ACTOR",
"cost_info": {
"read_cost": "200.66",
"eval_cost": "40.00",
"prefix_cost": "460.79",
"data_read_per_join": "3K"
},
"used_columns": [
"film_id"
],
"attached_condition": "(`sakila`.`actor`.`actor_id` = `sakila`.`film_actor`.`film_id`)"
}
}
]
}
}
id select_type table partitions type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
------ ----------- ---------- ---------- ------ ------------- ------ ------- --------------------- ------ -------- ---------------------------------------------
1 SIMPLE ACTOR (NULL) ALL PRIMARY (NULL) (NULL) (NULL) 200 100.00 (NULL)
1 SIMPLE film_actor (NULL) ref idx_id idx_id 2
sakila.ACTOR.actor_id 5 100.00 Using where; Using index; FirstMatch(ACTOR)
从执行计划中可以看出，MySQL采用FirstMatch方式。在MySQL中，半链接优化方式为：Materialization Strategy，LooseScan，FirstMatch，DuplicateWeedout，默认情况下四种优化方式都是存在的，选取方式基于最小COST。现在我们以FirstMatch为例，讲解优化器的执行流程。
SQL如下：
select * from Country
where Country.code IN (select City.Country
from City
where City.Population > 1*1000*1000)
and Country.continent='Europe'
从上图可以看出，FirstMatch是通过判断记录是否已经在结果集中存在来减少查询和匹配流程。
表actor的访问代价可以参考示例1.
表film_actor表的访问代价200.66是如何计算的呢？
访问表film_actor中索引字段film_id,MySQL会走覆盖索引扫，即IDEX_ONLY_SCAN,一次索引访问的代价是如何计算的呢？
参考函数double handler::index_only_read_time(uint keynr, double records)
索引块大小为16K,并且MySQL假设块都是半满的，则一个块能够存放的索引记录数为：
16K/2/(索引长度+主键长度(注：二级索引存储的是主键的引用))=16K/2/(2+4)+1=1366,
其中主键为(actor_id,film_id),两个字段都是smallint,占用4个字节，而索引idx_id(film_id)是2个字节，因此每次访问索引的代价为：（5.47+1366-1）/1366 = 1.0032, 访问film_actor表一共需要200次，总访问代价为：200*1.0032=200.66
总代价460.79 = 表actor的访问代价+表film_actor访问代价+行估算代价=
41+200.66+200*1*5.47*1*02,其中两个1分别表示过滤因子，由于两个表均没有过滤条件因此过滤因子都是1。
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