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:

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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:

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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:

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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,下图显示的就是使用explain命令看到的这条语句的执行情况。

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。

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。

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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*/
  • 第一句,是将慢查询日志的阈值设置为0,表示这个线程接下来的语句都会被记录入慢查询日志中;
  • 第二句,Q1是session B原来的查询;
  • 第三句,Q2是加了force index(a)来和session B原来的查询语句执行情况对比。

如图3所示是这三条SQL语句执行完成后的慢查询日志。

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。

优化器的逻辑

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。

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:

  • 设置为on的时候,表示统计信息会持久化存储。这时,默认的N是20,M是10。
  • 设置为off的时候,表示统计信息只存储在内存中。这时,默认的N是8,M是16。

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。

你可以从上图中看到,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。

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。

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:

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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。

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。

下图是执行explain的结果。

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mysql> explain select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;

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:

  1. 扫描行数的估计值依然不准确;
  2. 这个例子里MySQL又选错了索引。

索引选择异常和处理

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:

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:

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。

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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;

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。

小结

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。

课后思考

1.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。

delete 语句删掉了所有的数据,然后再通过call idata()插入了10万行数据,看上去是覆盖了原来的10万行。

但是,session A开启了事务并没有提交,所以之前插入的10万行数据是不能删除的。这样,之前的数据每一行数据都有两个版本,旧版本是delete之前的数据,新版本是标记为deleted的数据。

这样,索引a上的数据其实就有两份。

然后你会说,不对啊,主键上的数据也不能删,那没有使用force index的语句,使用explain命令看到的扫描行数为什么还是100000左右?(潜台词,如果这个也翻倍,也许优化器还会认为选字段a作为索引更合适)

是的,不过这个是主键,主键是直接按照表的行数来估计的。而表的行数,优化器直接用的是show table status的值。

2.假如要查 A in () AND B in (), 怎么建索引?

where A in (a,b,c) AND B in (x,y,z)
会转成

(A=a and B=x) or (A=a and B=y) or (A=a and B=z) or
(A=b and B=x) or (A=b and B=y) or (A=b and B=z) or
(A=c and B=x) or (A=c and B=y) or (A=c and B=z)

根据本文,可以了解到这些问题:
1.mysql如何判断一个查询的扫描行数?

2.索引基数如何计算? 通过哪个参数可以设置索引统计的存储方式?

3.可以重新统计索引信息的命令是什么?

4.如何定位索引选择异常这样的问题?

5.索引选择异常的问题可以有哪几种处理方式?


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