MySQL源码解析之执行计划
MySQL源码解析之执行计划
- MySQL执行计划介绍
- MySQL执行计划代码概览
- MySQL执行计划总结
一、MySQL执行计划介绍
在MySQL中,执行计划的实现是基于JOIN和QEP_TAB这两个对象。其中JOIN类表示一个查询语句块的优化和执行,每个select查询语句(即Query_block对象)在处理的时候,都会被当做JOIN对象,其定义在sql/sql_optimizer.h。
QEP_TAB是Query Execution Plan Table的缩写,这里的表Table对象主要包含物化表、临时表、派生表、常量表等。JOIN::optimize()是优化执行器的统一入口,在这里会把一个查询语句块Query_block最终优化成QEP_TAB。
在MySQL-8.0.22版本之后,又引入访问方式AccessPath和执行迭代器Iterator对象,再结合JOIN和QEP_TAB对象,最终得到整个解析计划的执行路径。
二、MySQL执行计划代码概览
本文主要基于MySQL-8.0.25版本,进行说明。
优化器的入口函数:bool JOIN::optimize(),对应代码文件sql/sql_optimizer.cc。
// 主要功能是把一个查询块Query_block优化成一个QEP_TAB,得到AccessPath
bool JOIN::optimize() {
...
// 下面主要是为了可以借助INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE表,跟踪优化器的执行状态和执行步骤
Opt_trace_context *const trace = &thd->opt_trace;
Opt_trace_object trace_wrapper(trace);
Opt_trace_object trace_optimize(trace, "join_optimization");
trace_optimize.add_select_number(Query_block->select_number);
Opt_trace_array trace_steps(trace, "steps");
...
// 窗口函数装配优化
if (has_windows && Window::setup_windows2(thd, m_windows))
...
// 拷贝Query_block上的条件副本到JOIN结构关联的成员对象,为后续优化做准备
if (Query_block->get_optimizable_conditions(thd, &where_cond, &having_cond))
...
// 统计抽象语法树中的叶节点表,其中leaf_tables是在Query_block::setup_tables中进行装配
tables_list = Query_block->leaf_tables;
...
// 分区裁剪
if (Query_block->partitioned_table_count && prune_table_partitions()) {
...
// 尝试把聚合函数COUNT()、MIN()、MAX()对应的值,替换成常量
if (optimize_aggregated_query(thd, Query_block, *fields, where_cond,
&outcome)) {
...
// 采用超图算法生成执行计划,注意超图算法通过set optimizer_switch="hypergraph_optimizer=on"方式启用
if (thd->lex->using_hypergraph_optimizer) {
FindBestQueryPlan(thd, Query_block, /*trace=*/nullptr);
// 如果Join优化器是超图算法,处理结束直接返回
return false;
}
...
下面代码主要涉及Join优化器连接方式为左深树的情况,主要用到join_tab数组来进行组织关联
根据代价计算表的连接方式,核心函数make_join_plan(),实现非常复杂。比较关键的函数是bool Optimize_table_order::choose_table_order()
其主要思想是通过贪婪搜索Optimize_table_order::greedy_search,根据最小的连接代价,进行有限的穷举搜索(细节参考Optimize_table_order::best_extension_by_limited_search)
最终找到近似最优解的连接排列组合
if (make_join_plan()) {
...
// 语句块谓词条件下推,提升过滤性能
if (make_join_Query_block(this, where_cond)) {
...
// 优化order by/distinct语句
if (optimize_distinct_group_order()) return true;
...
// 分配QEP_TAB数组
if (alloc_qep(tables)) return (error = 1); /* purecov: inspected */
...
// 执行计划细化,优化子查询和半连接的情况,具体策略可以参考mariadb的文档:
// https:// mariadb.com/kb/en/optimization-strategies/
// 关键代码是setup_semijoin_dups_elimination,主要对半连接关联的策略进行装配
if (make_join_readinfo(this, no_jbuf_after))
...
// 为处理group by/order by创建开辟临时表空间
if (make_tmp_tables_info()) return true;
...
// 生成访问方式AccessPath,供后续迭代器Iterator访问使用
create_access_paths();
...
return false;
}
三、MySQL执行计划总结
MySQL的执行计划是整个数据库最核心的模块,其代码也在不断地迭代更新过程中。执行计划中优化器的好坏和背后的搜索策略、数学模型紧密相关。MySQL支持的搜索策略有穷举搜索、贪婪搜索,对应的Join优化器有左深树算法和超图算法,整个优化过程主要是基于CBO策略进行优化。
执行计划运行的过程,实际上就是一个动态规划的过程。这个过程的优劣,快慢决定了MySQL和主流商业数据库的差距。只有深入地理解MySQL优化器的运行原理,才能帮助我们积极有效地探索更高性能优化的可能。
最后由于笔者知识水平有限,疏漏之处,还望斧正。
Enjoy GreatSQL
文章推荐:
Changes in GreatSQL 8.0.25 (2021-8-18)
关于 GreatSQL
GreatSQL是由万里数据库维护的MySQL分支,专注于提升MGR可靠性及性能,支持InnoDB并行查询特性,是适用于金融级应用的MySQL分支版本。
Gitee:
https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL
GitHub:
https://github.com/GreatSQL/GreatSQL
Bilibili:
https://space.bilibili.com/1363850082/favlist
微信&QQ群:
QQ群:533341697
微信群:可搜索添加GreatSQL社区助手微信好友,发送验证信息“加群”加入GreatSQL/MGR交流微信群
GreatSQL社区助手:wanlidbc
MySQL源码解析之执行计划的更多相关文章
- MySQL源码 解析器
sql请求发送到server端,需要经过解析器生成内部的数据结构对象,以方便进行优化和生成执行计划.解析器主要做了两件事情,词法分析和语法分析. 词法和语法分析:mysql使用lex词法分析器,yac ...
- 【原创】angularjs1.3.0源码解析之执行流程
Angular执行流程 前言 发现最近angularjs在我厂的应用变得很广泛,下周刚好也有个angular项目要着手开始做,所以先做了下功课,从源代码开始入手会更深刻点,可能讲的没那么细,侧重点在于 ...
- Robot Framework源码解析(2) - 执行测试的入口点
我们再来看 src/robot/run.py 的工作原理.摘录部分代码: from robot.conf import RobotSettings from robot.model import Mo ...
- Mybatis 系列10-结合源码解析mybatis 的执行流程
[Mybatis 系列10-结合源码解析mybatis 执行流程] [Mybatis 系列9-强大的动态sql 语句] [Mybatis 系列8-结合源码解析select.resultMap的用法] ...
- Mybatis 系列7-结合源码解析核心CRUD 配置及用法
[Mybatis 系列10-结合源码解析mybatis 执行流程] [Mybatis 系列9-强大的动态sql 语句] [Mybatis 系列8-结合源码解析select.resultMap的用法] ...
- Mybatis 系列3-结合源码解析properties节点和environments节点
[Mybatis 系列10-结合源码解析mybatis 执行流程] [Mybatis 系列9-强大的动态sql 语句] [Mybatis 系列8-结合源码解析select.resultMap的用法] ...
- Mybatis 系列8-结合源码解析select、resultMap的用法
[Mybatis 系列10-结合源码解析mybatis 执行流程] [Mybatis 系列9-强大的动态sql 语句] [Mybatis 系列8-结合源码解析select.resultMap的用法] ...
- Mybatis 系列6-结合源码解析节点配置:objectFactory、databaseIdProvider、plugins、mappers
[Mybatis 系列10-结合源码解析mybatis 执行流程] [Mybatis 系列9-强大的动态sql 语句] [Mybatis 系列8-结合源码解析select.resultMap的用法] ...
- Mybatis 系列5-结合源码解析TypeHandler
[Mybatis 系列10-结合源码解析mybatis 执行流程] [Mybatis 系列9-强大的动态sql 语句] [Mybatis 系列8-结合源码解析select.resultMap的用法] ...
随机推荐
- yolov5训练自定义数据集
yolov5训练自定义数据 step1:参考文献及代码 博客 https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/107339535 githu ...
- Abp Vnext源码解析系列文章01---EventBus
一.简介 BP vNext 封装了两种事件总线结构,第一种是 ABP vNext 自己实现的本地事件总线,这种事件总线无法跨项目发布和订阅.第二种则是分布式事件总线,ABP vNext 自己封装了一个 ...
- java中关于while(true)的理解
java中while(true)的理解: while(true)作为无限循环,经常在不知道循环次数的时候使用,并且需要在循环内使用break才会停止,且在run()方法中基本都会写while(true ...
- 计算机网络 - HTTP和HTTPS的区别
计算机网络 - HTTP和HTTPS的区别 http所有传输的内容都是明文,并且客户端和服务器端都无法验证对方的身份. https具有安全性的ssl加密传输协议,加密采用对称加密. https协议需要 ...
- Docker搭建大数据集群 Hadoop Spark HBase Hive Zookeeper Scala
Docker搭建大数据集群 给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档,从环境准备(包括机器名,ip映射步骤,ssh免密,Java等)开始,包括zookeeper,hadoop,hiv ...
- HashMap高阶用法,十倍提升开发效率
HashMap在工作中使用非常频繁,其实在JDK1.8的时候新增一些更高阶的用法,熟练使用这些方法可以大大提升开发效率,写出更简洁优美的代码. 1. get方法指定返回默认值(getOrDefault ...
- 第六章、PXE高效网络装机、Kickstart无人值守安装
目录 一.部署PXE远程安装服务 1PXE定义 2PXE服务优点 3搭建网络体系前提条件 4PXE实现过程讲解 二.搭建PXE远程安装服务器 三.Kickstart无人值守安装 一.部署PXE远程安装 ...
- jieba分词的功能和性能分析
jieba分词问题导引 用户词典大小最大可以有多大 用户词典大小对速度的影响 有相同前缀和后缀的词汇如何区分 对比百度分词的API 问题一:词典大小 从源码大小分析,整个jieba分词的源码总容量为8 ...
- 校验日期格式为yyyy-MM-dd
/** * 校验时间 * * @param text * @return */ public static boolean checkTime(String text) { DateFormat fo ...
- 测试人员假装自己会“devops”
目录 什么是DevOps DevOps岗位职责 DevOps的要求 如何增强DevOps能力 准备 服务器端安装jenkins Jenkins jenkins + maven 构建 jenkins下m ...