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來自：程序員大彬

• 前言
• SQL 選用索引的執(zhí)行成本如何計(jì)算
• 實(shí)例說明
• 總結(jié)

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前言

SELECT COUNT(*)會(huì)不會(huì)導(dǎo)致全表掃描引起慢查詢呢？

SELECT COUNT(*) FROM SomeTable  

網(wǎng)上有一種說法，針對(duì)無 where_clause 的 COUNT(*)，MySQL 是有優(yōu)化的，優(yōu)化器會(huì)選擇成本最小的輔助索引查詢計(jì)數(shù)，其實(shí)反而性能最高，這種說法對(duì)不對(duì)呢

針對(duì)這個(gè)疑問，我首先去生產(chǎn)上找了一個(gè)千萬級(jí)別的表使用  EXPLAIN 來查詢了一下執(zhí)行計(jì)劃

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM SomeTable  

結(jié)果如下

如圖所示: 發(fā)現(xiàn)確實(shí)此條語句在此例中用到的并不是主鍵索引，而是輔助索引，實(shí)際上在此例中我試驗(yàn)了，不管是 COUNT(1)，還是 COUNT(*)，MySQL 都會(huì)用成本最小 的輔助索引查詢方式來計(jì)數(shù)，也就是使用 COUNT(*) 由于 MySQL 的優(yōu)化已經(jīng)保證了它的查詢性能是最好的！隨帶提一句，COUNT(*)是 SQL92 定義的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)行數(shù)的語法，并且效率高，所以請(qǐng)直接使用COUNT(*)查詢表的行數(shù)！

所以這種說法確實(shí)是對(duì)的。但有個(gè)前提，在 MySQL 5.6 之后的版本中才有這種優(yōu)化。

那么這個(gè)成本最小該怎么定義呢，有時(shí)候在 WHERE 中指定了多個(gè)條件，為啥最終 MySQL 執(zhí)行的時(shí)候卻選擇了另一個(gè)索引，甚至不選索引？

本文將會(huì)給你答案，本文將會(huì)從以下兩方面來分析

• SQL 選用索引的執(zhí)行成本如何計(jì)算
• 實(shí)例說明

SQL 選用索引的執(zhí)行成本如何計(jì)算

就如前文所述，在有多個(gè)索引的情況下， 在查詢數(shù)據(jù)前，MySQL 會(huì)選擇成本最小原則來選擇使用對(duì)應(yīng)的索引，這里的成本主要包含兩個(gè)方面。

• IO 成本: 即從磁盤把數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存的成本，默認(rèn)情況下，讀取數(shù)據(jù)頁的 IO 成本是 1，MySQL 是以頁的形式讀取數(shù)據(jù)的，即當(dāng)用到某個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，并不會(huì)只讀取這個(gè)數(shù)據(jù)，而會(huì)把這個(gè)數(shù)據(jù)相鄰的數(shù)據(jù)也一起讀到內(nèi)存中，這就是有名的程序局部性原理，所以 MySQL 每次會(huì)讀取一整頁，一頁的成本就是 1。所以 IO 的成本主要和頁的大小有關(guān)
• CPU 成本：將數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存后，還要檢測(cè)數(shù)據(jù)是否滿足條件和排序等 CPU 操作的成本，顯然它與行數(shù)有關(guān)，默認(rèn)情況下，檢測(cè)記錄的成本是 0.2。

實(shí)例說明

為了根據(jù)以上兩個(gè)成本來算出使用索引的最終成本，我們先準(zhǔn)備一個(gè)表（以下操作基于 MySQL 5.7.18）

CREATE TABLE `person` (  
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
  `name` varchar(255) NOT NULL,  
  `score` int(11) NOT NULL,  
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,  
  PRIMARY KEY (`id`),  
  KEY `name_score` (`name`(191),`score`),  
  KEY `create_time` (`create_time`)  
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;  

這個(gè)表除了主鍵索引之外，還有另外兩個(gè)索引, name_score 及 create_time。然后我們?cè)诖吮碇胁迦?10 w 行數(shù)據(jù)，只要寫一個(gè)存儲(chǔ)過程調(diào)用即可，如下:

CREATE PROCEDURE insert_person()  
begin  
    declare c_id integer default 1;  
    while c_id<=100000 do  
    insert into person values(c_id, concat('name',c_id), c_id+100, date_sub(NOW(), interval c_id second));  
    set c_id=c_id+1;  
    end while;  
end  

插入之后我們現(xiàn)在使用 EXPLAIN 來計(jì)算下統(tǒng)計(jì)總行數(shù)到底使用的是哪個(gè)索引

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM person  

從結(jié)果上看它選擇了 create_time 輔助索引，顯然 MySQL 認(rèn)為使用此索引進(jìn)行查詢成本最小，這也是符合我們的預(yù)期，使用輔助索引來查詢確實(shí)是性能最高的！

我們?cè)賮砜匆韵?SQL 會(huì)使用哪個(gè)索引

SELECT * FROM person WHERE NAME >'name84059' AND create_time>'2020-05-23 14:39:18'   

用了全表掃描！理論上應(yīng)該用 name_score 或者 create_time 索引才對(duì)，從 WHERE 的查詢條件來看確實(shí)都能命中索引，那是否是使用 SELECT * 造成的回表代價(jià)太大所致呢，我們改成覆蓋索引的形式試一下

SELECT create_time FROM person WHERE NAME >'name84059' AND create_time > '2020-05-23 14:39:18'   

結(jié)果 MySQL 依然選擇了全表掃描！這就比較有意思了，理論上采用了覆蓋索引的方式進(jìn)行查找性能肯定是比全表掃描更好的，為啥 MySQL 選擇了全表掃描呢，既然它認(rèn)為全表掃描比使用覆蓋索引的形式性能更好，那我們分別用這兩者執(zhí)行來比較下查詢時(shí)間吧

-- 全表掃描執(zhí)行時(shí)間: 4.0 ms  
SELECT create_time FROM person WHERE NAME >'name84059' AND create_time>'2020-05-23 14:39:18'   
  
-- 使用覆蓋索引執(zhí)行時(shí)間: 2.0 ms  
SELECT create_time FROM person force index(create_time) WHERE NAME >'name84059' AND create_time>'2020-05-23 14:39:18'   

從實(shí)際執(zhí)行的效果看使用覆蓋索引查詢比使用全表掃描執(zhí)行的時(shí)間快了一倍！說明 MySQL 在查詢前做的成本估算不準(zhǔn)！我們先來看看 MySQL 做全表掃描的成本有多少。

前面我們說了成本主要 IO 成本和 CPU 成本有關(guān)，對(duì)于全表掃描來說也就是分別和聚簇索引占用的頁面數(shù)和表中的記錄數(shù)。執(zhí)行以下命令

SHOW TABLE STATUS LIKE 'person'  

可以發(fā)現(xiàn)

1. 行數(shù)是 100264，我們不是插入了 10 w 行的數(shù)據(jù)了嗎，怎么算出的數(shù)據(jù)反而多了，其實(shí)這里的計(jì)算是估算 ，也有可能這里的行數(shù)統(tǒng)計(jì)出來比 10 w 少了，估算方式有興趣大家去網(wǎng)上查找，這里不是本文重點(diǎn)，就不展開了。得知行數(shù)，那我們知道 CPU 成本是 100264 * 0.2 = 20052.8。
2. 數(shù)據(jù)長度是 5783552，InnoDB 每個(gè)頁面的大小是 16 KB，可以算出頁面數(shù)量是 353。

也就是說全表掃描的成本是 20052.8 + 353 = 20406。

這個(gè)結(jié)果對(duì)不對(duì)呢，我們可以用一個(gè)工具驗(yàn)證一下。在 MySQL 5.6 及之后的版本中，我們可以用 optimizer trace 功能來查看優(yōu)化器生成計(jì)劃的整個(gè)過程 ，它列出了選擇每個(gè)索引的執(zhí)行計(jì)劃成本以及最終的選擇結(jié)果，我們可以依賴這些信息來進(jìn)一步優(yōu)化我們的 SQL。

optimizer_trace 功能使用如下

SET optimizer_trace="enabled=on";  
SELECT create_time FROM person WHERE NAME >'name84059' AND create_time > '2020-05-23 14:39:18';  
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;  
SET optimizer_trace="enabled=off";  

執(zhí)行之后我們主要觀察使用 name_score，create_time 索引及全表掃描的成本。

先來看下使用 name_score 索引執(zhí)行的的預(yù)估執(zhí)行成本:

{  
    "index": "name_score",  
    "ranges": [  
      "name84059 <= name"  
    ],  
    "index_dives_for_eq_ranges": true,  
    "rows": 25372,  
    "cost": 30447  
}  

可以看到執(zhí)行成本為 30447，高于我們之前算出來的全表掃描成本：20406。所以沒選擇此索引執(zhí)行

注意：這里的 30447 是查詢二級(jí)索引的 IO 成本和 CPU 成本之和，再加上回表查詢聚簇索引的 IO 成本和 CPU 成本之和。

再來看下使用 create_time 索引執(zhí)行的的預(yù)估執(zhí)行成本:

{  
    "index": "create_time",  
    "ranges": [  
      "0x5ec8c516 < create_time"  
    ],  
    "index_dives_for_eq_ranges": true,  
    "rows": 50132,  
    "cost": 60159,  
    "cause": "cost"  
}  

可以看到成本是 60159,遠(yuǎn)大于全表掃描成本 20406，自然也沒選擇此索引。

再來看計(jì)算出的全表掃描成本：

{  
    "considered_execution_plans": [  
      {  
        "plan_prefix": [  
        ],  
        "table": "`person`",  
        "best_access_path": {  
          "considered_access_paths": [  
            {  
              "rows_to_scan": 100264,  
              "access_type": "scan",  
              "resulting_rows": 100264,  
              "cost": 20406,  
              "chosen": true  
            }  
          ]  
        },  
        "condition_filtering_pct": 100,  
        "rows_for_plan": 100264,  
        "cost_for_plan": 20406,  
        "chosen": true  
      }  
    ]  
}  

注意看 cost：20406，與我們之前算出來的完全一樣！這個(gè)值在以上三者算出的執(zhí)行成本中最小，所以最終 MySQL 選擇了用全表掃描的方式來執(zhí)行此 SQL。

實(shí)際上 optimizer trace 詳細(xì)列出了覆蓋索引，回表的成本統(tǒng)計(jì)情況，有興趣的可以去研究一下。

從以上分析可以看出， MySQL 選擇的執(zhí)行計(jì)劃未必是最佳的，原因有挺多，就比如上文說的行數(shù)統(tǒng)計(jì)信息不準(zhǔn)，再比如 MySQL 認(rèn)為的最優(yōu)跟我們認(rèn)為不一樣，我們可以認(rèn)為執(zhí)行時(shí)間短的是最優(yōu)的，但 MySQL 認(rèn)為的成本小未必意味著執(zhí)行時(shí)間短。

總結(jié)

本文通過一個(gè)例子深入剖析了 MySQL 的執(zhí)行計(jì)劃是如何選擇的，以及為什么它的選擇未必是我們認(rèn)為的最優(yōu)的，這也提醒我們，在生產(chǎn)中如果有多個(gè)索引的情況，使用 WHERE 進(jìn)行過濾未必會(huì)選中你認(rèn)為的索引，我們可以提前使用  EXPLAIN, optimizer trace 來優(yōu)化我們的查詢語句。

<END>

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