本文内容遵从CC版权协议, 可以随意转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://www.penglixun.com/tech/database/data_distribution_on_mysql_explain.html 以前我一直以为,MySQL优化器只会根据数据的基数来判断执行计划的
本文内容遵从CC版权协议, 可以随意转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://www.penglixun.com/tech/database/data_distribution_on_mysql_explain.html
以前我一直以为,MySQL优化器只会根据数据的基数来判断执行计划的优化,在5.0时,基本上只要基数达不到要求,MySQL就不会选择索引。不过从今天优化一组SQL的情况来看,5.1早已不是这样,MySQL优化器考虑了数据分布的影响,使用不同的值,对同一条SQL可能产生完全不同的执行计划。可以做如下测试。
有一张表 A (id,c1),假设采用“SELECT c1,count(*) FROM table GROUP BY c1”的方式来查看每一列每个值的数据量的结果如下:
c1 | count(*) |
1 | 100 |
2 | 1000 |
3 | 10000 |
4 | 100000 |
假设现在c1上有个索引 idx_1 (c1)。
当我采用只有100个值的1作为条件的筛选值查看执行计划时,
MySQL会毫不犹豫的走 idx_1 索引。
但是改为4作为筛选值,基本上都可以看到全表扫描的执行计划。
<span style="color: #993333; font-weight: bold;">EXPLAIN</span> <span style="color: #993333; font-weight: bold;">SELECT</span> <span style="color: #66cc66;">*</span> <span style="color: #993333; font-weight: bold;">FROM</span> A <span style="color: #993333; font-weight: bold;">WHERE</span> c1<span style="color: #66cc66;">=</span><span style="color: #cc66cc;">1</span>; <span style="color: #993333; font-weight: bold;">EXPLAIN</span> <span style="color: #993333; font-weight: bold;">SELECT</span> <span style="color: #66cc66;">*</span> <span style="color: #993333; font-weight: bold;">FROM</span> A <span style="color: #993333; font-weight: bold;">WHERE</span> c1<span style="color: #66cc66;">=</span><span style="color: #cc66cc;">4</span>;
虽然从源码目录的 sql/sql_select.cc 中并未找到具体的优化代码,但是从sql/opt_range.cc来看,至少RANGE查询的优化已经通过蒙特卡罗方法来估算要选择的值的出现概率,那么有理由相信,如此简单的选择查询,MYSQL肯定也估算了要查询的值出现的概率,然后以此为依据计算访问路径。
所以,一条SQL优化时,不仅要看数据的离散度,还得看经常被当作筛选值的数值唯一性是否够好,如果被筛选的值唯一性不好,建立索引依然是没有什么意义的,因为MySQL根本不会选择这个索引。

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.


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