前面我们介绍过索引,你已经知道了在 MySQL 中一张表其实是可以支持多个索引的。但是,你写 SQL 语句的时候,并没有主动指定使用哪个索引。也就是说,使用哪个索引是由 MySQL 来确定的。
不知道你有没有碰到过这种情况,一条本来可以执行得很快的语句,却由于 MySQL 选错了索引,而导致执行速度变得很慢?
我们一起来看一个例子吧。
我们先建一个简单的表,表里有 a、b 两个字段,并分别建上索引:
CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `a` (`a`),
KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB;
然后,我们往表 t 中插入 10 万行记录,取值按整数递增,即:(1,1,1),(2,2,2),(3,3,3) 直到 (100000,100000,100000)。
我是用存储过程来插入数据的,这里我贴出来方便你复现:
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=100000)do
insert into t values(i, i, i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
接下来,我们分析一条 SQL 语句:
mysql> select * from t where a between 10000 and 20000;
你一定会说,这个语句还用分析吗,很简单呀,a 上有索引,肯定是要使用索引 a 的。
你说得没错,图 1 显示的就是使用 explain 命令看到的这条语句的执行情况。
图 1 使用 explain 命令查看语句执行情况
从图 1 看上去,这条查询语句的执行也确实符合预期,key 这个字段值是’a’,表示优化器选择了索引 a。
不过别急,这个案例不会这么简单。在我们已经准备好的包含了 10 万行数据的表上,我们再做如下操作。
图 2 session A 和 session B 的执行流程
这里,session A 的操作你已经很熟悉了,它就是开启了一个事务。随后,session B 把数据都删除后,又调用了 idata 这个存储过程,插入了 10 万行数据。
这时候,session B 的查询语句 select * from t where a between 10000 and 20000 就不会再选择索引 a 了。我们可以通过慢查询日志(slow log)来查看一下具体的执行情况。
为了说明优化器选择的结果是否正确,我增加了一个对照,即:使用 force index(a) 来让优化器强制使用索引 a(这部分内容,我还会在这篇文章的后半部分中提到)。
下面的三条 SQL 语句,就是这个实验过程。
set long_query_time=0;
select * from t where a between 10000 and 20000; /*Q1*/
select * from t force index(a) where a between 10000 and 20000;/*Q2*/
如图 3 所示是这三条 SQL 语句执行完成后的慢查询日志。
图 3 slow log 结果
可以看到,Q1 扫描了 10 万行,显然是走了全表扫描,执行时间是 40 毫秒。Q2 扫描了 10001 行,执行了 21 毫秒。也就是说,我们在没有使用 force index 的时候,MySQL 用错了索引,导致了更长的执行时间。
这个例子对应的是我们平常不断地删除历史数据和新增数据的场景。这时,MySQL 竟然会选错索引,是不是有点奇怪呢?今天,我们就从这个奇怪的结果说起吧。
在第一篇文章中,我们就提到过,选择索引是优化器的工作。
而优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句。在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少。
当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
我们这个简单的查询语句并没有涉及到临时表和排序,所以 MySQL 选错索引肯定是在判断扫描行数的时候出问题了。
那么,问题就是:扫描行数是怎么判断的?
MySQL 在真正开始执行语句之前,并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条,而只能根据统计信息来估算记录数。
这个统计信息就是索引的“区分度”。显然,一个索引上不同的值越多,这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数,我们称之为“基数”(cardinality)。也就是说,这个基数越大,索引的区分度越好。
我们可以使用 show index 方法,看到一个索引的基数。如图 4 所示,就是表 t 的 show index 的结果 。虽然这个表的每一行的三个字段值都是一样的,但是在统计信息中,这三个索引的基数值并不同,而且其实都不准确。
图 4 表 t 的 show index 结果
那么,MySQL 是怎样得到索引的基数的呢?这里,我给你简单介绍一下 MySQL 采样统计的方法。
为什么要采样统计呢?因为把整张表取出来一行行统计,虽然可以得到精确的结果,但是代价太高了,所以只能选择“采样统计”。
采样统计的时候,InnoDB 默认会选择 N 个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。
而数据表是会持续更新的,索引统计信息也不会固定不变。所以,当变更的数据行数超过 1/M 的时候,会自动触发重新做一次索引统计。
在 MySQL 中,有两种存储索引统计的方式,可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择:
由于是采样统计,所以不管 N 是 20 还是 8,这个基数都是很容易不准的。
但,这还不是全部。
你可以从图 4 中看到,这次的索引统计值(cardinality 列)虽然不够精确,但大体上还是差不多的,选错索引一定还有别的原因。
其实索引统计只是一个输入,对于一个具体的语句来说,优化器还要判断,执行这个语句本身要扫描多少行。
接下来,我们再一起看看优化器预估的,这两个语句的扫描行数是多少。
图 5 意外的 explain 结果
rows 这个字段表示的是预计扫描行数。
其中,Q1 的结果还是符合预期的,rows 的值是 104620;但是 Q2 的 rows 值是 37116,偏差就大了。而图 1 中我们用 explain 命令看到的 rows 是只有 10001 行,是这个偏差误导了优化器的判断。
到这里,可能你的第一个疑问不是为什么不准,而是优化器为什么放着扫描 37000 行的执行计划不用,却选择了扫描行数是 100000 的执行计划呢?
这是因为,如果使用索引 a,每次从索引 a 上拿到一个值,都要回到主键索引上查出整行数据,这个代价优化器也要算进去的。
而如果选择扫描 10 万行,是直接在主键索引上扫描的,没有额外的代价。
优化器会估算这两个选择的代价,从结果看来,优化器认为直接扫描主键索引更快。当然,从执行时间看来,这个选择并不是最优的。
使用普通索引需要把回表的代价算进去,在图 1 执行 explain 的时候,也考虑了这个策略的代价 ,但图 1 的选择是对的。也就是说,这个策略并没有问题。
所以冤有头债有主,MySQL 选错索引,这件事儿还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。至于为什么会得到错误的扫描行数,这个原因就作为课后问题,留给你去分析了。
既然是统计信息不对,那就修正。analyze table t 命令,可以用来重新统计索引信息。我们来看一下执行效果。
图 6 执行 analyze table t 命令恢复的 explain 结果
这回对了。
所以在实践中,如果你发现 explain 的结果预估的 rows 值跟实际情况差距比较大,可以采用这个方法来处理。
其实,如果只是索引统计不准确,通过 analyze 命令可以解决很多问题,但是前面我们说了,优化器可不止是看扫描行数。
依然是基于这个表 t,我们看看另外一个语句:
mysql> select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;
从条件上看,这个查询没有符合条件的记录,因此会返回空集合。
在开始执行这条语句之前,你可以先设想一下,如果你来选择索引,会选择哪一个呢?
为了便于分析,我们先来看一下 a、b 这两个索引的结构图。
图 7 a、b 索引的结构图
如果使用索引 a 进行查询,那么就是扫描索引 a 的前 1000 个值,然后取到对应的 id,再到主键索引上去查出每一行,然后根据字段 b 来过滤。显然这样需要扫描 1000 行。
如果使用索引 b 进行查询,那么就是扫描索引 b 的最后 50001 个值,与上面的执行过程相同,也是需要回到主键索引上取值再判断,所以需要扫描 50001 行。
所以你一定会想,如果使用索引 a 的话,执行速度明显会快很多。那么,下面我们就来看看到底是不是这么一回事儿。
图 8 是执行 explain 的结果。
mysql> explain select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;
图 8 使用 explain 方法查看执行计划 2
可以看到,返回结果中 key 字段显示,这次优化器选择了索引 b,而 rows 字段显示需要扫描的行数是 50198。
从这个结果中,你可以得到两个结论:
其实大多数时候优化器都能找到正确的索引,但偶尔你还是会碰到我们上面举例的这两种情况:原本可以执行得很快的 SQL 语句,执行速度却比你预期的慢很多,你应该怎么办呢?
一种方法是,像我们第一个例子一样,采用 force index 强行选择一个索引。MySQL 会根据词法解析的结果分析出可能可以使用的索引作为候选项,然后在候选列表中依次判断每个索引需要扫描多少行。如果 force index 指定的索引在候选索引列表中,就直接选择这个索引,不再评估其他索引的执行代价。
我们来看看第二个例子。刚开始分析时,我们认为选择索引 a 会更好。现在,我们就来看看执行效果:
图 9 使用不同索引的语句执行耗时
可以看到,原本语句需要执行 2.23 秒,而当你使用 force index(a) 的时候,只用了 0.05 秒,比优化器的选择快了 40 多倍。
也就是说,优化器没有选择正确的索引,force index 起到了“矫正”的作用。
不过很多程序员不喜欢使用 force index,一来这么写不优美,二来如果索引改了名字,这个语句也得改,显得很麻烦。而且如果以后迁移到别的数据库的话,这个语法还可能会不兼容。
但其实使用 force index 最主要的问题还是变更的及时性。因为选错索引的情况还是比较少出现的,所以开发的时候通常不会先写上 force index。而是等到线上出现问题的时候,你才会再去修改 SQL 语句、加上 force index。但是修改之后还要测试和发布,对于生产系统来说,这个过程不够敏捷。
所以,数据库的问题最好还是在数据库内部来解决。那么,在数据库里面该怎样解决呢?
既然优化器放弃了使用索引 a,说明 a 还不够合适,所以第二种方法就是,我们可以考虑修改语句,引导 MySQL 使用我们期望的索引。比如,在这个例子里,显然把“order by b limit 1” 改成 “order by b,a limit 1” ,语义的逻辑是相同的。
我们来看看改之后的效果:
图 10 order by b,a limit 1 执行结果
之前优化器选择使用索引 b,是因为它认为使用索引 b 可以避免排序(b 本身是索引,已经是有序的了,如果选择索引 b 的话,不需要再做排序,只需要遍历),所以即使扫描行数多,也判定为代价更小。
现在 order by b,a 这种写法,要求按照 b,a 排序,就意味着使用这两个索引都需要排序。因此,扫描行数成了影响决策的主要条件,于是此时优化器选了只需要扫描 1000 行的索引 a。
当然,这种修改并不是通用的优化手段,只是刚好在这个语句里面有 limit 1,因此如果有满足条件的记录, order by b limit 1 和 order by b,a limit 1 都会返回 b 是最小的那一行,逻辑上一致,才可以这么做。
如果你觉得修改语义这件事儿不太好,这里还有一种改法,图 11 是执行效果。
mysql> select * from (select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 100)alias limit 1;
图 11 改写 SQL 的 explain
在这个例子里,我们用 limit 100 让优化器意识到,使用 b 索引代价是很高的。其实是我们根据数据特征诱导了一下优化器,也不具备通用性。
第三种方法是,在有些场景下,我们可以新建一个更合适的索引,来提供给优化器做选择,或删掉误用的索引。
不过,在这个例子中,我没有找到通过新增索引来改变优化器行为的方法。这种情况其实比较少,尤其是经过 DBA 索引优化过的库,再碰到这个 bug,找到一个更合适的索引一般比较难。
如果我说还有一个方法是删掉索引 b,你可能会觉得好笑。但实际上我碰到过两次这样的例子,最终是 DBA 跟业务开发沟通后,发现这个优化器错误选择的索引其实根本没有必要存在,于是就删掉了这个索引,优化器也就重新选择到了正确的索引。
今天我们一起聊了聊索引统计的更新机制,并提到了优化器存在选错索引的可能性。
对于由于索引统计信息不准确导致的问题,你可以用 analyze table 来解决。
而对于其他优化器误判的情况,你可以在应用端用 force index 来强行指定索引,也可以通过修改语句来引导优化器,还可以通过增加或者删除索引来绕过这个问题。
你可能会说,今天这篇文章后面的几个例子,怎么都没有展开说明其原理。我要告诉你的是,今天的话题,我们面对的是 MySQL 的 bug,每一个展开都必须深入到一行行代码去量化,实在不是我们在这里应该做的事情。
所以,我把我用过的解决方法跟你分享,希望你在碰到类似情况的时候,能够有一些思路。
你平时在处理 MySQL 优化器 bug 的时候有什么别的方法,也发到评论区分享一下吧。
最后,我给你留下一个思考题。前面我们在构造第一个例子的过程中,通过 session A 的配合,让 session B 删除数据后又重新插入了一遍数据,然后就发现 explain 结果中,rows 字段从 10001 变成 37000 多。
而如果没有 session A 的配合,只是单独执行 delete from t 、call idata()、explain 这三句话,会看到 rows 字段其实还是 10000 左右。你可以自己验证一下这个结果。
这是什么原因呢?也请你分析一下吧。
你可以把你的分析结论写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
我在上一篇文章最后留给你的问题是,如果某次写入使用了 change buffer 机制,之后主机异常重启,是否会丢失 change buffer 和数据。
这个问题的答案是不会丢失,留言区的很多同学都回答对了。虽然是只更新内存,但是在事务提交的时候,我们把 change buffer 的操作也记录到 redo log 里了,所以崩溃恢复的时候,change buffer 也能找回来。
在评论区有同学问到,merge 的过程是否会把数据直接写回磁盘,这是个好问题。这里,我再为你分析一下。
merge 的执行流程是这样的:
到这里 merge 过程就结束了。这时候,数据页和内存中 change buffer 对应的磁盘位置都还没有修改,属于脏页,之后各自刷回自己的物理数据,就是另外一个过程了。
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