MySQL 优化器是数据库管理系统中的一个重要组件，用于生成并选择最优的查询执行计划，以提高 SQL 查询的执行效率。它采用了基于代价的优化方法（Cost-Based Optimizer, CBO），通过评估不同查询执行方案的代价，选择执行成本最低的方案。下面是对 MySQL 优化器的详细讲解：

1. 查询优化的工作流程

MySQL 查询优化器的工作分为几个阶段：

1.1 解析与语义分析（Parsing and Semantic Analysis）

在执行 SQL 查询之前，MySQL 首先会对查询进行解析，将 SQL 语句转换为解析树，同时进行语法和语义检查，确保查询的合法性。

1.2 查询重写（Query Rewriting）

MySQL 优化器会对查询进行某些优化前的重写。例如：

• 视图展开： 将视图替换为实际的查询。
• 子查询重写： 将子查询转换为连接（JOIN）或其他等效的查询形式，简化执行计划。
• 等价转换： MySQL 优化器会对表达式进行等价转换，如将 WHERE a = b AND b = c 转化为 WHERE a = c。

1.3 生成执行计划（Execution Plan Generation）

MySQL 优化器会尝试为查询生成多个执行计划。每个计划都表示 MySQL 如何访问数据并执行查询操作，包括：

• 访问路径： 如何访问表中的数据，例如通过顺序扫描、索引扫描等。
• 连接方法： 如果查询涉及多表，MySQL 会选择合适的连接方式（如嵌套循环连接、哈希连接等）。
• 过滤与排序策略： 决定如何进行条件过滤（如 WHERE 条件）、分组（如 GROUP BY）、排序等操作。

1.4 选择最优计划（Plan Selection）

在生成多个候选计划后，优化器会计算每个执行计划的代价，并选择代价最低的计划来执行。这些代价是基于 MySQL 的代价模型来计算的，包含 I/O、CPU、内存等资源的使用情况。

2. 基于代价的优化（Cost-Based Optimization）

MySQL 优化器的核心是基于代价的优化方法。优化器通过计算执行计划的代价，选择最优的查询执行路径。代价模型主要考虑以下因素：

2.1 代价因素

• I/O 成本： 读取数据页的次数，顺序扫描的 I/O 成本通常较低，而随机读取成本较高。
• CPU 成本： 处理每行数据所需的 CPU 资源，计算表达式、执行过滤条件等。
• 内存成本： 执行查询时使用的内存资源，特别是涉及排序、哈希连接时。
• 网络成本： 在分布式查询（例如 MySQL Cluster 或 Sharding 环境）中，网络传输也是重要的代价因素。

2.2 扫描策略

优化器根据代价评估选择最优的数据访问方法：

• 全表扫描（Full Table Scan）： 遍历表中的每一行，适用于小表或没有合适索引的情况。
• 索引扫描（Index Scan）： 使用索引定位需要的行，适用于需要访问少量数据的情况。
• 索引覆盖扫描（Covering Index Scan）： 如果查询的所有列都包含在索引中，MySQL 可以只扫描索引，而不必访问数据表。
• 范围扫描（Range Scan）： 当查询条件涉及范围查询（如 BETWEEN 或 >、<），MySQL 可以通过索引扫描来高效地访问数据。

2.3 连接策略

对于多表查询，MySQL 会选择合适的连接算法：

• 嵌套循环连接（Nested Loop Join）： 对于每一行，查询另一个表中是否存在匹配项。MySQL 经常使用这种连接方式，特别是小表连接大表时。
• 块嵌套循环连接（Block Nested Loop Join）： 类似于嵌套循环连接，但对内层表进行批量处理，减少重复访问内层表的次数。
• 哈希连接（Hash Join）： 在 MySQL 8.0 引入，用于较大表之间的连接。首先为一个表构建哈希表，然后扫描另一个表进行匹配，通常在没有合适的索引时使用。

2.4 排序与分组

MySQL 可能需要对查询结果进行排序或分组。优化器会根据代价模型选择合适的排序或分组策略，如：

• 文件排序（File Sort）： 将数据写入临时文件后进行排序，适用于无法使用索引排序的情况。
• 索引排序： 如果查询中的排序列存在索引，MySQL 可以直接通过索引来完成排序，而无需额外的操作。

3. 常用的优化技术

MySQL 优化器采用了一系列优化技术，以提高查询的执行效率：

3.1 索引优化

MySQL 的优化器非常依赖索引，以加速查询。常见的索引优化策略包括：

• 索引覆盖（Covering Index）： 如果查询的所有列都在索引中，优化器可以直接从索引中返回数据，而不访问表数据。
• 索引下推（Index Condition Pushdown, ICP）： 当使用索引时，MySQL 会将更多的过滤条件尽可能推到索引扫描阶段，减少不必要的行访问。
• 多列索引（Composite Index）： 对于涉及多个列的查询，使用多列索引可以显著减少扫描范围。

3.2 子查询优化

MySQL 优化器能够将某些子查询转换为连接，以提高性能：

• 子查询重写为连接： 例如，SELECT * FROM table WHERE col IN (SELECT col FROM table2) 可以被重写为连接，以避免重复扫描表。
• 半连接优化（Semi-Join Optimization）： MySQL 优化器会在某些情况下将子查询优化为半连接，这样可以避免重复计算。

3.3 连接重排序

对于涉及多个表的连接，MySQL 优化器会尝试不同的连接顺序，以找到代价最低的执行计划。通常，优化器会优先选择较小的表进行连接，以减少后续连接的计算量。

3.4 投影推送（Projection Pushdown）

优化器会将列的选择操作尽可能早地推送到执行计划的前端，从而减少处理的数据量。例如，SELECT col1 FROM table 会在表扫描阶段只提取 col1 列，而不是扫描整张表。

3.5 谓词推送（Predicate Pushdown）

谓词推送是将 WHERE 条件尽可能提前应用到数据源阶段。例如，在索引扫描阶段提前应用过滤条件，以减少扫描的数据量。

3.6 临时表与排序优化

当 MySQL 需要使用临时表来存储中间结果时，优化器会尝试最小化临时表的使用和大小。此外，优化器会优先考虑使用内存排序，而非磁盘排序，以提高效率。

4. 统计信息与代价估算

MySQL 优化器依赖表的统计信息来估算每个查询计划的代价。统计信息通常包括：

• 行数估算： 表的大小和每个表中元组的数量是决定扫描代价的重要因素。
• 索引选择性： 索引的选择性指的是索引能够有效过滤数据的程度。选择性越高的索引，其扫描代价越低。
• 数据分布： MySQL 可以通过统计数据的分布来决定使用何种查询策略。例如，对于高选择性的条件，可以优先使用索引。

MySQL 通过 ANALYZE TABLE 命令来收集这些统计信息。优化器会基于这些信息估算不同查询计划的代价。

5. 并行查询优化

MySQL 在某些特定场景下支持并行查询。例如，在 MySQL Cluster 中，查询可以分布到多个节点上执行，从而提升查询速度。MySQL 8.0 引入了并行复制，允许多个线程同时处理事务。

6. 查询提示（Query Hints）

MySQL 允许通过查询提示来显式影响优化器的选择。例如，用户可以使用 STRAIGHT_JOIN 强制优化器按指定顺序执行连接操作，或者通过 USE INDEX 强制优化器使用特定索引。

7. MySQL 优化器中的新特性

在 MySQL 的较新版本（如 MySQL 8.0）中，优化器得到了进一步的增强：

• 窗口函数优化： MySQL 8.0 引入了对窗口函数的支持，优化器可以通过内存处理优化窗口函数的执行。
• 哈希连接： MySQL

8.0 引入了哈希连接，用于提高大表连接的效率。

• 基于直方图的统计信息： MySQL 8.0 引入了直方图来更好地估算数据的分布情况，特别是对于非均匀分布的数据。

8. 外部表优化与分布式查询

MySQL 通过插件的方式支持外部数据源，例如通过 Federated 或 MySQL Cluster。优化器可以根据远程表的统计信息来优化跨节点的分布式查询。

9. 总结

MySQL 优化器是一个复杂的系统，它通过生成多个查询计划并基于代价模型选择最优计划来提升查询效率。优化器依赖多种技术，包括索引优化、连接重排序、子查询优化等，来尽可能减少查询的代价。在 MySQL 的最新版本中，优化器功能得到了进一步增强，例如引入了哈希连接、并行查询等功能，极大提升了查询性能。

产品简介

• 梧桐数据库（WuTongDB）是基于 Apache HAWQ 打造的一款分布式 OLAP 数据库。产品通过存算分离架构提供高可用、高可靠、高扩展能力，实现了向量化计算引擎提供极速数据分析能力，通过多异构存储关联查询实现湖仓融合能力，可以帮助企业用户轻松构建核心数仓和湖仓一体数据平台。
• 2023年6月，梧桐数据库（WuTongDB）产品通过信通院可信数据库分布式分析型数据库基础能力测评，在基础能力、运维能力、兼容性、安全性、高可用、高扩展方面获得认可。

点击访问：
梧桐数据库（WuTongDB）相关文章
梧桐数据库（WuTongDB）产品宣传材料
梧桐数据库（WuTongDB）百科