有可能导致mysql优化器选择错误的执行计划的原因如下:

A:统计信息不准确,mysql依赖存储引擎为其提供的统计信息来评估成本,然而有的存储引擎提供的信息是准确的,有的引擎提供的可能就偏差很大,如:innodb因为其MVCC的架构,并不能维护一个数据表的行数的精确统计。

B:在执行计划中的成本估算不等同于实际执行的成本,即使统计信息精准,优化器给出的执行计划也可能不是最优的,如:有时候某个执行计划虽然需要读取更多的页,但它的实际执行成本却更小,因为如果这些页面都是顺序或者这些页面都在内存中,那么它的访问成本将小很多。mysql层面并不知道哪些页面在内存中,哪些在磁盘上,所以查询实际执行过程中到底需要多少次物理IO是无法预估的。

C:mysql的最优可能和你觉得最优的不一样,你可能希望执行时间尽可能地短,但是mysql只是基于成本模型选择最优执行计划,而有些时候这并不是最快的执行计划(因为mysql的成本估算主要基于扫描行数,而如果这些行是顺序的或者是在内存中,那么扫描速度就会很快,相反,如果这些行是在磁盘上且是无序的,就会产生随机读取,那么就算扫描更少的行,可能执行时间更长,而优化器在评估成本的时候并不考虑任何层面的缓存,它假设读取任何数据都需要一次磁盘IO)。

D:mysql从不考虑其他并发执行的查询,这可能影响到当前查询的速度

E:mysql也并不是任何时候都是基于成本优化,有时候也会基于一些固定的规则,如:如果存在全文搜索的match()子句,则在存在全文索引的时候就使用全文索引,即使有时候使用别的索引和where条件可以远比这种方式快,mysql也仍然使用对应的全文索引。

F:mysql不会考虑不受控制的操作成本,如:执行存储过程或者用户自定义函数的成本

G:优化器有时候无法去估算所有可能的执行计划,所以它可能错过实际上最优的执行计划。

注:

mysql架构由多个层次组成,在服务器层有查询优化器,却没有保存数据和索引的统计信息,统计信息由存储引擎层实现,不同存储引擎可能会存储不同的统计信息,某些引擎,如archive引擎,则根本没有任何统计信息。因为服务器层没有任何统计信息,所以mysql查询优化器在生成查询的执行计划的时候,需要向存储引擎获取相应的统计信息,存储引擎则提供给优化器对应的统计信息,包括:每个表或索引有多少个页面,每个表的每个索引的基数是多少,数据行和索引长度,索引的分布信息等,优化器根据这些信息来选择一个最优的执行计划。

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