1. 引言 mysql的sql server在根据where condition检索数据的时候,一般会有多种数据检索的方法,其会根据各种数据检索方法代价的大小,选择代价最小的那个数据检索方法. 比如说这个语句,where col1=x and col2=y and col3 >z , 同时存在inx_col1,inx_col2,inx_col3,inx_col1_col2_col3这四个索引,sql server要解决的问题有1)选择哪个索引. 2)是索引range扫描还是ref扫描.3)tab

MySQL查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行. 你的最终目标是提交SELECT语句查找数据行,而不是排除数据行.优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据行也就越快. 如何 更好的 利用索引: 1:尽量比较数据类型相同的数据列.当你在比较操作中使用索引数据列的时候,请使用数据类型相同的列.相同的数据类型比不同类型的性能要高一些. 例如,INT与BIGINT是不同的.CHAR(10)被认为是C

转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo

[介绍] 工作的越久越到的的问题越多,就越是觉得一些“老话”历久弥新:由于最近的学习计划是深入的学习一遍MySQL优化器:学习过程中的一些成果 也会发布到这里,一来是为了整理自己已经知道的和新学到的,二来是为了给自己的网站做个友情连接 [is null 优化] 如果我们在定义表的时候就给不能为null的列加上not null 那么就将是一个非常好的实践,想想如果接下来有查询要查找col is null的话,因为mysql 已经知道col不可能为null 所以MySQL会直接把这个优化掉,返回空结

[背景] 对于关系数据库中的一张表,通常来说数据页面的总大小要比较某一个索引占用的页面要大的多(上面说的索引是不包涵主键索引的); 更进一步我们可以推导出,如果我们通过读索引就能解决问题,那么它相比读数据页来说要廉价的多:整体上看数据库会尽可能的通过 读索引就解决问题. [index_merge是什么] 为了说明index_merge是什么.这里还是从一个例子开始:假设数据库存在如下内容 create table person (id int not null auto_increment pr

一:概念 - 在 索引建立之后,一条语句可能会命中多个索引,这时,索引的选择,就会交由 优化器 来选择合适的索引. - 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. 二:优化器选择索引的原则? - 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. 三:优化器是如何判断扫描行数的? - MyS

记录MySQL 5.5上,优化器进行cost计算的方法. 第一篇: 单表的cost计算 数据结构: 1. table_share: 包含了表的元数据,其中索引部分: key_info:一个key的结构体,代表一个索引,包含了: key_length:key的长度 key_parts:key一共有多少个column key_part:key中具体的column rec_per_key:相同的key平均有几条记录 例如: (gdb) p (table->s->key_info->name)

MySQL 8.0新增特性 use_invisible_indexes:是否使用不可见索引,MySQL 8.0新增可以创建invisible索引,这一开关控制优化器是否使用invisible索引,on表示考虑使用. MySQL 5.7新增 derived_merge:派生表合并,类似Oracle的视图合并,当派生SQL中存在以下操作是无法展开UNION .GROUP .DISTINCT.LIMIT及聚合操作 duplicateweedout:是否使用使用临时表对semi-join产生的结果集去重

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 实验 总结 前言 数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则.算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法. 我们知道Oracle提供了比较灵活的hint提

优化器选择不适用索引的情况 有时候,有乎其并没有选择索引而去查找数据,而是通过扫描聚集索引,也就是直接进行全表的扫描来得到数据.这种情况多发生于范围查找.JOIN链接操作等情况.例如 ; 通过SHOW INDEX FROM orderdetails可以看到 可以看到orderdetails有(orderID,ProductID)的联合主键.此外还有对于列OrderID的单个索引.上述SQL显然是可以通过扫描orderID上的索引进行数据查询的,但通过EXPLAIN发现优化器并没有按照OrderI

innodb 的聚集索引 的叶子结点 存放的 是 索引值以及数据页的偏移量 那么在计算全表扫描的代价是怎么计算的呢? 我们知道代价 为 cpu代价+io代价 cpu代价 就是 每5条记录比对 计算一个代价 (这里的记录并不是我们数据记录,而是索引记录) 是数据记录个数 又是如何取出全表的总记录呢 (即全表的总索引记录) 具体方法是 通过索引能拿到叶子结点的page数,page页默认16K ,那么总容量为 leaf page num * 16k 再计算这个索引的长度,因为索引可能是由多个字段构成,

前一篇介绍了cost的计算方法,下面测试一下两表关联的查询: 测试用例 CREATE TABLE `xpchild` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, `c1` int(11) DEFAULT NULL, `c2` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `xpchild_name` (`name`), KEY `xpchild_id_c1` (`id`,`c1

测试的用例中,因为limit的大小不同,而产生了完全不同的执行计划: 1. 测试case: create table t1 ( f1 ) not null, f2 ) not null, f3 ) not null, f4 tinyint() not null, primary key (f1), unique key (f2, f3), key (f4) ) engine=innodb; insert into t1 values (,,,), (,,,), (,,,), (,,,), (,,

http://www.unofficialmysqlguide.com/introduction.html https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html https://www.oreilly.com/library/view/flex-bison/9780596805418/ch04.html https://dev.mysql.com/worklog/task/?id=7182 https://mydbops.word

(system@127.0.0.1:3306) [trunk]> show variables like '%performance_sch%';+----------------------------------------------------------+-------+| Variable_name | Value |+----------------------------------------------------------+-------+| performance_sc

http://www.orczhou.com/index.php/2016/08/mysql-optimizer-cost-model-1/V

MySQL · 特性分析 · 优化器 MRR & BKA 上一篇文章咱们对 ICP 进行了一次全面的分析,本篇文章小编继续为大家分析优化器的另外两个选项: MRR & batched_key_access(BKA) ,分析一下他们的作用.原理.相互关系.源码实现以及使用范围. 什么是 MRR MRR 的全称是 Multi-Range Read Optimization,是优化器将随机 IO 转化为顺序 IO 以降低查询过程中 IO 开销的一种手段,咱们对比一下 mrr=on & m

转自博客http://www.cnblogs.com/hellohell/p/5718238.html 感谢楼主的贡献 查询优化器的任务是发现执行SQL查询的最佳方案.大多数查询优化器,包括MySQL的查询优化器,总或多或少地在所有可能的查询评估方案中搜索最佳方案.对于联接查询,MySQL优化器所调查的可能的方案数随查询中所引用的表的数目呈指数增长.对于小数量的表(典型小于7-10),这不是一个问题.然而,当提交的查询更大时,查询优化所花的时间会很容易地成为服务器性能的主要瓶颈. 查询优化的一个

参考:http://codingstandards.iteye.com/blog/1344833 上面参考文章中<高性能MySQL>第四章第四节在第三版中我对应章节是第六章第五节 最近分析生产环境慢查询,发现上线很久但是效率不高的查询 MySQL版本5.5.18 SELECT loc.cell_no AS m_cellNo ... FROM bs_loc loc LEFT JOIN st_stock_m m ON loc.cell_no = m.cell_no WHERE loc.zone_n

根据子查询的类型和位置不同,mysql优化器会对查询语句中的子查询采取不同的处理策略,其中包括改写为连接(join),改写为半连接(semi-join)及进行物化处理等. 标量子查询(Scalar Subquery):查询语句中的标量子查询每次只返回一行数据,执行期间优化器能将其优化掉并对其进行缓冲处理. IN子查询(唯一)(IN Subquery(Unique)):查询语句中的子查询返回唯一数据集,因此,优化器可以将这种子查询安全的转换为内连接(inner join)进行处理.explain后

手册上查询优化器概述 查询优化器的任务是发现执行SQL查询的最佳方案.大多数查询优化器,包括MySQL的查询优化器,总或多或少地在所有可能的查询评估方案中搜索最佳方案.对于联接查询,MySQL优化器所调查的可能的方案数随查询中所引用的表的数目呈指数增长.对于小数量的表(典型小于7-10),这不是一个问题.然而,当提交的查询更大时,查询优化所花的时间会很容易地成为服务器性能的主要瓶颈. 查询优化的一个更加灵活的方法是允许用户控制优化器详尽地搜索最佳查询评估方案.一般思想是优化器调查的方案越少,它编