本文导读
本文将解读MySQL数据库查询优化器（CBO）的工作原理。简单介绍了MySQL Server的组成，MySQL优化器选择索引额原理以及SQL成本分析，最后通过 select 查询总结整个查询过程。
一、MySQL 优化器是如何选择索引的
下面我们来看这张表，SUB_ODR_ID字段创建了相关的 2 个索引，根据我们前面所学我们建立一个PRIMARY KEY (ID)自增主键索引，(LOG_ID, SUB_ODR_ID)设置为联合索引、唯一索引，两个时间CREATE_TIME、UPDATE_TIME分别设置两个索引。
CREATE TABLE `***` ( `ID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id', `LOG_ID` varchar(32) NOT NULL COMMENT '交易流水号', `ODR_ID` varchar(32) NOT NULL COMMENT '父单号', `SUB_ODR_ID` varchar(32) NOT NULL COMMENT '子单号', `CREATE_TIME` datetime(0) NOT NULL COMMENT '创建时间', `CREATE_BY` varchar(32) NOT NULL COMMENT ' 创建人', `UPDATE_TIME` datetime(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '更新时间', `UPDATE_BY` varchar(32) NOT NULL COMMENT '更新人', PRIMARY KEY (`ID`) USING BTREE, UNIQUE INDEX `UNQ_LOG_SUBODR_ID`(`LOG_ID`, `SUB_ODR_ID`) USING BTREE, INDEX `IDX_ODR_ID`(`ODR_ID`) USING BTREE, INDEX `IDX_SUB_ID`(`SUB_ODR_ID`) USING BTREE, INDEX `IDX_CREATE_TIME`(`CREATE_TIME`) USING BTREE, INDEX `IDX_UPDATE_TIME`(`UPDATE_TIME`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '分摊业务明细表' ROW_FORMAT = Dynamic;
在查询字段 SUB_ODR_ID 中，理论上可以使用三个相关的索引：UNQ_LOG_SUBODR_ID、IDX_SUB_ID，MySQL优化器如何从这三个索引中进行选择？
在关系数据库中，B+树只是用于存储的数据结构。
如何使用它取决于数据库的优化器。优化器确定特定索引的选择，即执行计划。优化器的选择基于成本，成本越低，首选指数越高。
1、MySQL数据库组成
MySQL数据库由Server（服务器）层和Engine（引擎）层组成。
Serve层有SQL分析器、SQL优化器和SQL执行器，负责SQL语句的具体执行过程。
Engine层负责存储特定数据，例如最常用的InnoDB存储引擎，以及用于在内存中存储临时结果集的TempTable引擎。
SQL优化器将分析所有可能的执行计划，并选择成本最低的执行。这个优化器被称为CBO（基于成本的优化器）。
2、MySQL数据库成本计算
在 MySQL中，一条 SQL 的计算成本计算，很好理解，就是访问数据库（数据库页、磁盘）+处理数据。
CPU成本，表示计算成本，例如索引键值的比较、记录值的比较和结果集的排序。这些操作都在服务器层完成
IO成本，表示引擎级IO的成本，MySQL 8.0可以通过区分表的数据是否在内存中来分别计算读取内存IO和磁盘IO的成本。
Cost = Server Cost + Engine Cost = CPU Cost + IO Cost
MySQL优化器认为，如果一段SQL需要创建一个基于磁盘的临时表，那么此时的成本是最大的，是基于内存的临时表的20倍。比较索引键值和记录的成本很低，但如果要比较的记录很多，成本就会非常大。
MySQL 优化器认为，从磁盘读取的开销是内存开销的 4 倍（成本不是一成不变的会根据硬件变化）。
二、MySQL查询成本
查看各成本的值，MySQL优化器的工作原理，我们执行下面这行SQL语句，分析执行过程，MySQL 索引选择是基于 SQL 执行成本
EXPLAIN FORMAT=json select * from test.fork_business_detail f where f.sub_odr_id = ''
read_cost表示从InnoDB存储引擎读取的成本；
eval_cost表示服务器层的CPU成本；
prefix_cost表示SQL的总成本；
data_read_per_join 表示读取记录中的字节总数。
{
"query_block": {
"cost_info": {
"query_cost": "1.20"
},
"table": {
"access_type": "ref",
"possible_keys": [
"IDX_SUB_ID"
],
"key": "IDX_SUB_ID",
"used_key_parts": [
"SUB_ODR_ID"
],
"key_length": "98",
"ref": [
"const"
],
"cost_info": {
"read_cost": "1.00",
"eval_cost": "0.20",
"prefix_cost": "1.20",
"data_read_per_join": "1K"
},
"used_columns": [
"ID",
"LOG_ID",
"ODR_ID",
"SUB_ODR_ID",
"CREATE_TIME",
"CREATE_BY",
"UPDATE_TIME",
"UPDATE_BY"
]
}
}
}
三、SELECT 执行过程
如何提高MySQL的查询性能？首先，您需要了解查询优化器进行SQL处理的整个过程。SELECT SQL 的执行过程为例，如下图所示：
客户端向服务器发送SELECT查询；服务器首先检查查询缓存。如果缓存被命中，存储在缓存中的结果将立即返回。否则，进入下一阶段；
服务器执行SQL解析、预处理，查询优化器生成相应的执行计划；MySQL根据优化器生成的执行计划调用存储引擎的API执行查询；结果将返回到客户端，并同时放入查询缓存。
总结
本文解读了MySQL数据库查询优化器（CBO）的工作原理。简单介绍了MySQL Server的组成，MySQL优化器选择索引额原理以及SQL成本分析，最后通过 select 查询总结整个查询过程。
到此这篇关于深入了解MySQL中索引优化器的工作原理的文章就介绍到这了,更多相关MySQL索引优化器内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！