首先看一下MySQL追踪优化器的典型用法: 打开:SET optimizer_trace="enabled=on"; 查询优化器的信息:SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE; 关闭:SET optimizer_trace="enabled=off"; 默认情况下是关闭的,要使用的时候一定要打开这个优化器. 看一下参数: enabled:打开或者关闭跟踪器 one_line:如果ON的话将会以JOSN的存储方

转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo

[介绍] 工作的越久越到的的问题越多,就越是觉得一些“老话”历久弥新:由于最近的学习计划是深入的学习一遍MySQL优化器:学习过程中的一些成果 也会发布到这里,一来是为了整理自己已经知道的和新学到的,二来是为了给自己的网站做个友情连接 [is null 优化] 如果我们在定义表的时候就给不能为null的列加上not null 那么就将是一个非常好的实践,想想如果接下来有查询要查找col is null的话,因为mysql 已经知道col不可能为null 所以MySQL会直接把这个优化掉,返回空结

MySQL查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行. 你的最终目标是提交SELECT语句查找数据行,而不是排除数据行.优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据行也就越快. 如何 更好的 利用索引: 1:尽量比较数据类型相同的数据列.当你在比较操作中使用索引数据列的时候,请使用数据类型相同的列.相同的数据类型比不同类型的性能要高一些. 例如,INT与BIGINT是不同的.CHAR(10)被认为是C

记录MySQL 5.5上,优化器进行cost计算的方法. 第一篇: 单表的cost计算 数据结构: 1. table_share: 包含了表的元数据,其中索引部分: key_info:一个key的结构体,代表一个索引,包含了: key_length:key的长度 key_parts:key一共有多少个column key_part:key中具体的column rec_per_key:相同的key平均有几条记录 例如: (gdb) p (table->s->key_info->name)

[背景] 对于关系数据库中的一张表,通常来说数据页面的总大小要比较某一个索引占用的页面要大的多(上面说的索引是不包涵主键索引的); 更进一步我们可以推导出,如果我们通过读索引就能解决问题,那么它相比读数据页来说要廉价的多:整体上看数据库会尽可能的通过 读索引就解决问题. [index_merge是什么] 为了说明index_merge是什么.这里还是从一个例子开始:假设数据库存在如下内容 create table person (id int not null auto_increment pr

MySQL 8.0新增特性 use_invisible_indexes:是否使用不可见索引,MySQL 8.0新增可以创建invisible索引,这一开关控制优化器是否使用invisible索引,on表示考虑使用. MySQL 5.7新增 derived_merge:派生表合并,类似Oracle的视图合并,当派生SQL中存在以下操作是无法展开UNION .GROUP .DISTINCT.LIMIT及聚合操作 duplicateweedout:是否使用使用临时表对semi-join产生的结果集去重

一:概念 - 在 索引建立之后,一条语句可能会命中多个索引,这时,索引的选择,就会交由 优化器 来选择合适的索引. - 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. 二:优化器选择索引的原则? - 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. 三:优化器是如何判断扫描行数的? - MyS

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 实验 总结 前言 数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则.算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法. 我们知道Oracle提供了比较灵活的hint提

优化器选择不适用索引的情况 有时候,有乎其并没有选择索引而去查找数据,而是通过扫描聚集索引,也就是直接进行全表的扫描来得到数据.这种情况多发生于范围查找.JOIN链接操作等情况.例如 ; 通过SHOW INDEX FROM orderdetails可以看到 可以看到orderdetails有(orderID,ProductID)的联合主键.此外还有对于列OrderID的单个索引.上述SQL显然是可以通过扫描orderID上的索引进行数据查询的,但通过EXPLAIN发现优化器并没有按照OrderI

前一篇介绍了cost的计算方法,下面测试一下两表关联的查询: 测试用例 CREATE TABLE `xpchild` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, `c1` int(11) DEFAULT NULL, `c2` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `xpchild_name` (`name`), KEY `xpchild_id_c1` (`id`,`c1

http://www.unofficialmysqlguide.com/introduction.html https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html https://www.oreilly.com/library/view/flex-bison/9780596805418/ch04.html https://dev.mysql.com/worklog/task/?id=7182 https://mydbops.word

(system@127.0.0.1:3306) [trunk]> show variables like '%performance_sch%';+----------------------------------------------------------+-------+| Variable_name | Value |+----------------------------------------------------------+-------+| performance_sc

测试的用例中,因为limit的大小不同,而产生了完全不同的执行计划: 1. 测试case: create table t1 ( f1 ) not null, f2 ) not null, f3 ) not null, f4 tinyint() not null, primary key (f1), unique key (f2, f3), key (f4) ) engine=innodb; insert into t1 values (,,,), (,,,), (,,,), (,,,), (,,

innodb 的聚集索引 的叶子结点 存放的 是 索引值以及数据页的偏移量 那么在计算全表扫描的代价是怎么计算的呢? 我们知道代价 为 cpu代价+io代价 cpu代价 就是 每5条记录比对 计算一个代价 (这里的记录并不是我们数据记录,而是索引记录) 是数据记录个数 又是如何取出全表的总记录呢 (即全表的总索引记录) 具体方法是 通过索引能拿到叶子结点的page数,page页默认16K ,那么总容量为 leaf page num * 16k 再计算这个索引的长度,因为索引可能是由多个字段构成,

http://www.orczhou.com/index.php/2016/08/mysql-optimizer-cost-model-1/V

参考:http://codingstandards.iteye.com/blog/1344833 上面参考文章中<高性能MySQL>第四章第四节在第三版中我对应章节是第六章第五节 最近分析生产环境慢查询,发现上线很久但是效率不高的查询 MySQL版本5.5.18 SELECT loc.cell_no AS m_cellNo ... FROM bs_loc loc LEFT JOIN st_stock_m m ON loc.cell_no = m.cell_no WHERE loc.zone_n

根据子查询的类型和位置不同,mysql优化器会对查询语句中的子查询采取不同的处理策略,其中包括改写为连接(join),改写为半连接(semi-join)及进行物化处理等. 标量子查询(Scalar Subquery):查询语句中的标量子查询每次只返回一行数据,执行期间优化器能将其优化掉并对其进行缓冲处理. IN子查询(唯一)(IN Subquery(Unique)):查询语句中的子查询返回唯一数据集,因此,优化器可以将这种子查询安全的转换为内连接(inner join)进行处理.explain后

背景 1.新建两张表 CREATE TABLE t1 (m1 )); CREATE TABLE t2 (m2 )); 2.插入些数据 INSERT INTO t1 VALUES(, , , 'c'); INSERT INTO t2 VALUES(, , , 'd'); 3.一条普通的sql SELECT * FROM t1, t2 where t1.n1=t2.n2; 查看优化器优化的sql 1.进入命令行,查看执行计划 2.查看优化器优化的sql 3.可见,mysql优化器将普通的多表查询的s

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,