【MRR】转-MySQL 的 MRR 优化
MRR,全称「Multi-Range Read Optimization」。
简单说:MRR 通过把「随机磁盘读」,转化为「顺序磁盘读」,从而提高了索引查询的性能。
至于:
为什么要把随机读转化为顺序读?
怎么转化的?
为什么顺序读就能提升读取性能?
咱们开始吧。
磁盘:苦逼的底层劳动人民
执行一个范围查询:
mysql > explain select * from stu where age between 10 and 20;
+----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+----------------+------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | stu | range | age | 5 | NULL | 960 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+----------------+------+------+-----------------------+
当这个 sql 被执行时,MySQL 会按照下图的方式,去磁盘读取数据(假设数据不在数据缓冲池里):
图中红色线就是整个的查询过程,蓝色线则是磁盘的运动路线。
这张图是按照 Myisam 的索引结构画的,不过对于 Innodb 也同样适用。
对于 Myisam,左边就是字段 age 的二级索引,右边是存储完整行数据的地方。
先到左边的二级索引找,找到第一条符合条件的记录(实际上每个节点是一个页,一个页可以有很多条记录,这里我们假设每个页只有一条),接着到右边去读取这条数据的完整记录。
读取完后,回到左边,继续找下一条符合条件的记录,找到后,再到右边读取,这时发现这条数据跟上一条数据,在物理存储位置上,离的贼远!
咋办,没办法,只能让磁盘和磁头一起做机械运动,去给你读取这条数据。
第三条、第四条,都是一样,每次读取数据,磁盘和磁头都得跑好远一段路。
磁盘的简化结构可以看成这样:
可以想象一下,为了执行你这条 sql 语句,磁盘要不停的旋转,磁头要不停的移动,这些机械运动,都是很费时的。
10,000 RPM(Revolutions Per Minute,即转每分) 的机械硬盘,每秒大概可以执行 167 次磁盘读取,所以在极端情况下,MySQL 每秒只能给你返回 167 条数据,这还不算上 CPU 排队时间。
对于 Innodb,也是一样的。 Innodb 是聚簇索引(cluster index),所以只需要把右边也换成一颗叶子节点带有完整数据的 B+ tree 就可以了。
顺序读:一场狂风暴雨般的革命
到这里你知道了磁盘随机访问是多么奢侈的事了,所以,很明显,要把随机访问转化成顺序访问:
mysql > set optimizer_switch='mrr=on';
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) mysql > explain select * from stu where age between 10 and 20;
+----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table | type | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+----------------+
| 1 | SIMPLE | tbl | range | age | 5 | NULL | 960 | ...; Using MRR |
+----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+----------------+
我们开启了 MRR,重新执行 sql 语句,发现 Extra 里多了一个「Using MRR」。
这下 MySQL 的查询过程会变成这样:
对于 Myisam,在去磁盘获取完整数据之前,会先按照 rowid 排好序,再去顺序的读取磁盘。
对于 Innodb,则会按照聚簇索引键值排好序,再顺序的读取聚簇索引。
顺序读带来了几个好处:
1、磁盘和磁头不再需要来回做机械运动;
2、可以充分利用磁盘预读
比如在客户端请求一页的数据时,可以把后面几页的数据也一起返回,放到数据缓冲池中,这样如果下次刚好需要下一页的数据,就不再需要到磁盘读取。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理:
当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用。
3、在一次查询中,每一页的数据只会从磁盘读取一次
MySQL 从磁盘读取页的数据后,会把数据放到数据缓冲池,下次如果还用到这个页,就不需要去磁盘读取,直接从内存读。
但是如果不排序,可能你在读取了第 1 页的数据后,会去读取第2、3、4页数据,接着你又要去读取第 1 页的数据,这时你发现第 1 页的数据,已经从缓存中被剔除了,于是又得再去磁盘读取第 1 页的数据。
而转化为顺序读后,你会连续的使用第 1 页的数据,这时候按照 MySQL 的缓存剔除机制,这一页的缓存是不会失效的,直到你利用完这一页的数据,由于是顺序读,在这次查询的余下过程中,你确信不会再用到这一页的数据,可以和这一页数据说告辞了。
顺序读就是通过这三个方面,最大的优化了索引的读取。
别忘了,索引本身就是为了减少磁盘 IO,加快查询,而 MRR,则是把索引减少磁盘 IO 的作用,进一步放大。
一些关于这场革命的配置
和 MRR 相关的配置有两个:
mrr: on/off
mrr_cost_based: on/off
第一个就是上面演示时用到的,用来打开 MRR 的开关:
mysql > set optimizer_switch='mrr=on';
如果你不打开,是一定不会用到 MRR 的。
另一个,则是用来告诉优化器,要不要基于使用 MRR 的成本,考虑使用 MRR 是否值得(cost-based choice),来决定具体的 sql 语句里要不要使用 MRR。
很明显,对于只返回一行数据的查询,是没有必要 MRR 的,而如果你把 mrr_cost_based 设为 off,那优化器就会通通使用 MRR,这在有些情况下是很 stupid 的,所以建议这个配置还是设为 on,毕竟优化器在绝大多数情况下都是正确的。
另外还有一个配置 read_rnd_buffer_size ,是用来设置用于给 rowid 排序的内存的大小。
显然,MRR 在本质上是一种用空间换时间的算法。MySQL 不可能给你无限的内存来进行排序,如果 read_rnd_buffer 满了,就会先把满了的 rowid 排好序去磁盘读取,接着清空,然后再往里面继续放 rowid,直到 read_rnd_buffer 又达到 read_rnd_buffe 配置的上限,如此循环。
尾声
你也看出来了,MRR 跟索引有很大的关系。
索引是 MySQL 对查询做的一个优化,把原本杂乱无章的数据,用有序的结构组织起来,让全表扫描变成有章可循的查询。
而我们讲的 MRR,则是 MySQL 对基于索引的查询做的一个的优化,可以说是对优化的优化了。
要优化 MySQL 的查询,就得先知道 MySQL 的查询过程;而要优化索引的查询,则要知道 MySQL 索引的原理。
就像之前在「如何学习 MySQL」里说的,要优化一项技术、学会调优,首先得先弄懂它的原理,这两者是不同的 Level。
转自-https://mp.weixin.qq.com/s/1duffrGhNq_DzMSYrbCdhw
【MRR】转-MySQL 的 MRR 优化的更多相关文章
- MySQL · 特性分析 · 优化器 MRR & BKA【转】
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_ ...
- mysql查询性能优化
mysql查询过程: 客户端发送查询请求. 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行. 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划. Mysql调用存储引擎API执行优化 ...
- MYSQL数据库的优化
我们究竟应该如何对MySQL数据库进行优化?下面我就从MySQL对硬件的选择.MySQL的安装.my.cnf的优化.MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题. 服务器物理硬件的优化 在 ...
- 1229【MySQL】性能优化之 Index Condition Pushdown
转自http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1210844/ [MySQL]性能优化之 Index Condition Pushdown2014-07-06 ...
- mysql中的优化, 简单的说了一下垂直分表, 水平分表(有几种模运算),读写分离.
一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 100 ...
- MySQL 调优/优化的 100 个建议
MySQL 调优/优化的 100 个建议 MySQL是一个强大的开源数据库.随着MySQL上的应用越来越多,MySQL逐渐遇到了瓶颈.这里提供 101 条优化 MySQL 的建议.有些技巧适合特定 ...
- 理解MySQL——索引与优化
转自:理解MySQL——索引与优化 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存 ...
- MySQL数据库的优化(下)MySQL数据库的高可用架构方案
MySQL数据库的优化(下)MySQL数据库的高可用架构方案 2011-03-09 08:53 抚琴煮酒 51CTO 字号:T | T 在上一篇MySQL数据库的优化中,我们跟随笔者学习了单机MySQ ...
- MySQL数据库的优化(上)单机MySQL数据库的优化
MySQL数据库的优化(上)单机MySQL数据库的优化 2011-03-08 08:49 抚琴煮酒 51CTO 字号:T | T 公司网站访问量越来越大,导致MySQL的压力越来越大,让我们自然想到的 ...
随机推荐
- API版本管理中的沟通问题
转: API版本管理中的沟通问题 产品升级会涉及API的更改,当API改动较大时,最大的问题是如何通知API的使用者(内部人员与使用OPENAPI 的用户),我们不能强迫所有用户立即对API的更改做出 ...
- LeetCode-[list-of-depth-lcci]
特定深度节点链表-求解每一层二叉树从左到右遍历形成的链表 list-of-depth-lcci 这是关于二叉树的问题,遍历每一层的结点并且存在链表中. 可以采取队列类似于广度优先搜索的方法进行搜索.每 ...
- EurekaServer源码分析
Eureka Server功能 接受服务注册 接受服务心跳 服务剔除 服务下线 集群同步 获取注册表中服务实例信息 需要注意的是,Eureka Server同时也是一个Eureka Client,在不 ...
- SpringMVC-03 RestFul和控制器
SpringMVC-03 RestFul和控制器 控制器Controller 控制器复杂提供访问应用程序的行为,通常通过接口定义或注解定义两种方法实现. 控制器负责解析用户的请求并将其转换为一个模型. ...
- C# 基础 - linq 举例应用
public class Player { public string Id { get; set; } public string Name { get; set; } public int Age ...
- flex布局个人总结
<html> <div class="box1"> <span>1</span> <span>2</span> ...
- 扩展欧几里得算法(EXGCD)学习笔记
0.前言 相信大家对于欧几里得算法都已经很熟悉了.再学习数论的过程中,我们会用到扩展欧几里得算法(exgcd),大家一定也了解过.这是本蒟蒻在学习扩展欧几里得算法过程中的思考与探索过程. 1.Bézo ...
- python类属性
类属性 类属性分为共有属性和私有属性. 私有属性的定义方法eg:__age(若无次定义则默认为公有属性) 类属性举例: class people: name = "china" _ ...
- BeautifulSoup爬取微博热搜榜
获取url 设定请求头 requests发出get请求 实例化BeautifulSoup对象 BeautifulSoup提取数据 import requests 2 from bs4 import B ...
- IPFS矿机封装原理解释
近期无论是从媒体.新闻的高度曝光,还是市场拓展的覆盖度来看,IPFS 俨然成为今年最值得关注的行业话题与入场趋势.对于许多刚了解 IPFS 的小白来说,矿机的「封装」.「有效算力」和「原值算力」这些概 ...