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Index Condition Pushdown (ICP)是mysql使用索引從表中檢索行數據的一種優化方式。
禁用ICP,存儲引擎會通過遍歷索引定位基表中的行,然后返回給MySQL Server層,再去為這些數據行進行WHERE后的條件的過濾。
開啟ICP,如果部分WHERE條件能使用索引中的字段,MySQL Server 會把這部分下推到存儲引擎層,存儲引擎通過索引過濾,把滿足的行從表中讀取出。ICP能減少引擎層訪問基表的次數和MySQL Server 訪問存儲引擎的次數。
ICP的目標是減少從基表中全紀錄讀取操作的數量,從而降低IO操作
對于InnoDB表,ICP只適用于輔助索引。
當使用ICP優化時,執行計劃的Extra列顯示Using indexcondition提示
optimizer_switch="index_condition_pushdown=on”;
#輔助索引INDEX (zipcode, lastname, firstname).
SELECT * FROM peopleWHERE zipcode='95054'AND lastname LIKE '%etrunia%'AND address LIKE '%Main Street%';
People表有個二級索引INDEX (zipcode, lastname, firstname),用戶只知道某用戶的zipcode,和大概的lastname、address,此時想查詢相關信息。
若不使用ICP:則是通過二級索引中zipcode的值去基表取出所有zipcode='95054'的數據,然后server層再對lastname LIKE '%etrunia%'AND address LIKE '%Main Street%';進行過濾
若使用ICP:則lastname LIKE '%etrunia%'AND address LIKE '%Main Street%'的過濾操作在二級索引中完成,然后再去基表取相關數據
l 只支持 select 語句
l 5.6 中只支持 MyISAM與InnoDB引擎
l 5.6中不支持分區表的ICP;從MySQL 5.7.3開始支持分區表的ICP
l ICP的優化策略可用于range、ref、eq_ref、ref_or_null 類型的訪問數據方法;
l 不支持主建索引的ICP(對于Innodb的聚集索引,完整的記錄已經被讀取到Innodb Buffer,此時使用ICP并不能降低IO操作)
l 當 SQL 使用覆蓋索引時但只檢索部分數據時,ICP 無法使用
l ICP的加速效果取決于在存儲引擎內通過ICP篩選掉的數據的比例。
MRR 的全稱是 Multi-Range Read Optimization,是優化器將隨機 IO 轉化為順序 IO 以降低查詢過程中 IO 開銷的一種手段。
select non_key_column from tb where ey_column=x;
第一步 先根據where條件中的輔助索引獲取輔助索引與主鍵的集合,結果集為rest。
select key_column, pk_column from tb where key_column=x order by key_column
第二步 通過第一步獲取的主鍵來獲取對應的值。
for each pk_column value in rest do:
select non_key_column from tb where pk_column=val
第一步 先根據where條件中的輔助索引獲取輔助索引與主鍵的集合,結果集為rest
select key_column, pk_column from tb where key_column = x order by key_column
第二步 將結果集rest放在buffer里面(read_rnd_buffer_size 大小直到buffer滿了),然后對結果集rest按照pk_column排序,得到結果集是rest_sort
第三步 利用已經排序過的結果集,訪問表中的數據,此時是順序IO.
select non_key_column fromtb where pk_column in (rest_sort)
在不使用 MRR 時,優化器需要根據二級索引返回的記錄來進行“回表”,這個過程一般會有較多的隨機IO, 使用MRR時,SQL語句的執行過程是這樣的:
1) 優化器將二級索引查詢到的記錄放到一塊緩沖區中
2) 如果二級索引掃描到文件的末尾或者緩沖區已滿,則使用快速排序對緩沖區中的內容按照主鍵進行排序
3) 用戶線程調用MRR接口取cluster index,然后根據cluster index 取行數據
4) 當根據緩沖區中的 cluster index取完數據,則繼續調用過程 2) 3),直至掃描結束
通過上述過程,優化器將二級索引隨機的 IO 進行排序,轉化為主鍵的有序排列,從而實現了隨機 IO 到順序 IO 的轉化,提升性能
SELECT * FROM tWHERE key_part1 >= 1000 AND key_part1 < 2000AND key_part2 = 10000;
表t上有二級索引(key_part1, key_part2),索引根據key_part1,key_part2的順序排序。
若不使用MRR:索引掃描會將key_part1在1000到2000的索引元組,而不管key_part2的值,這樣對key_part2不等于10000的索引元組也做了額外的掃描。此時掃描的范圍是:
[{1000, 10000}, {2000, MIN_INT}]此間隔可能包含key_part2不等于10000的部分
若使用MRR:掃描則分為多個范圍,對于每一個Key_part1(1000,1001…,1999)單個值的掃描只需要掃描索引中key_part2為10000的元組。如果索引中包含很多key_part2不為10000的元組,最終MRR的效果越好。MRR掃描的范圍是多個單點間隔[{1000, 10000}], ..., [{1999, 10000}] 此間隔只包含key_part2=10000的部分。
當使用ICP優化時,執行計劃的Extra列顯示Using MRR提示
用optimizer_switch 的標記來控制是否使用MRR.設置mrr=on時,表示啟用MRR優化。
mrr_cost_based表示是否通過cost base的方式來啟用MRR.
當mrr=on,mrr_cost_based=on,則表示cost base的方式還選擇啟用MRR優化,當發現優化后的代價過高時就會不使用該項優化
當mrr=on,mrr_cost_based=off,則表示總是開啟MRR優化
SET @@optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=on';
參數read_rnd_buffer_size 用來控制鍵值緩沖區的大小。二級索引掃描到文件的末尾或者緩沖區已滿,則使用快速排序對緩沖區中的內容按照主鍵進行排序
#輔助索引key_part1,查詢key_part1在1000到2000范圍內的數據
SELECT * FROM t WHERE key_part1 >= 1000 AND key_part1 < 2000
不使用MRR:先通過二級索引的key_part1字段取出滿足條件的key_part1,pk_col order by key_part1.然后通過pk_col去表中取出滿足條件的數據,此時,因為取出的pk_col是亂序的,而表又是pk_col存放數據的,當去表中取數據時,則會產生大量的隨機IO
使用MRR:先通過二級索引的key_part1字段取出滿足條件的key_part1,pk_col order by key_part1.放到緩存中(read_rnd_buffer_size),當對應的緩沖滿了以后,將這部分key值按照pk_col排序,最后再按照排序后的reset去取表中數據,此時pk_col1是順序的,將隨機IO轉化為順序IO,多頁數據記錄可一次性讀入或根據此次的主鍵范圍分次讀入,以減少IO操作,提高查詢效率
MRR 適用于range、ref、eq_ref的查詢
Batched Key Access (BKA)-- 提高表join性能的算法。
當被join的表能夠使用索引時,就先排好順序,然后再去檢索被join的表,聽起來和MRR類似,實際上MRR也可以想象成二級索引和primary key的join
如果被Join的表上沒有索引,則使用老版本的BNL策略(BLOCK Nested-loop)
對于多表join語句,當MySQL使用索引訪問第二個join表的時候,使用一個join buffer來收集第一個操作對象生成的相關列值。BKA構建好key后,批量傳給引擎層做索引查找。key是通過MRR接口提交給引擎的(mrr目的是較為順序).這樣,MRR使得查詢更有效率。
大致的過程如下:
1 BKA使用join buffer保存由join的第一個操作產生的符合條件的數據
2 然后BKA算法構建key來訪問被連接的表,并批量使用MRR接口提交keys到數據庫存儲引擎去查找查找。
3 提交keys之后,MRR使用最佳的方式來獲取行并反饋給BKA
BNL和BKA都是批量的提交一部分行給被join的表,從而減少訪問的次數,那么它們有什么區別呢?
第一 BNL比BKA出現的早,BKA直到5.6才出現,而NBL至少在5.1里面就存在。
第二 BNL主要用于當被join的表上無索引
第三 BKA主要是指在被join表上有索引可以利用,那么就在行提交給被join的表之前,對這些行按照索引字段進行排序,因此減少了隨機IO,排序這才是兩者最大的區別,但是如果被join的表沒用索引呢?那就使用NBL了。
Using join buffer (Batched Key Access)和Using join buffer (Block Nested Loop)
BAK使用了MRR,要想使用BAK必須打開MRR功能,而MRR基于mrr_cost_based的成本估算并不能保證總是使用MRR,官方推薦設置mrr_cost_based=off來總是開啟MRR功能。打開BAK功能(BAK默認OFF):
SET optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';
BKA使用join buffer size來確定buffer的大小,buffer越大,訪問被join的表/內部表就越順序。
BNL默認是開啟的,設置BNL相關參數:
SET optimizer_switch=’block_nested_loop’
支持inner join, outer join, semi-join operations,including nested outer joins
BKA主要適用于join的表上有索引可利用,無索引只能使用BNL了
以下部分來源:http://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4746483.html
ICP優化(Index Condition Pushdown)
Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL用索引去表里取數據的一種優化。禁用ICP(MySQL5.6之前),引擎層會利用索引在基表中尋找數據行,然后返回給MySQL Server層,再去為這些數據行進行WHERE后的條件的過濾(回表)。啟用ICP(MySQL5.6之后),如果部分WHERE條件能使用索引中的字段,MySQL會把這部分下推到引擎層。存儲引擎通過使用索引把滿足的行從表中讀取出。ICP減少了引擎層訪問基表的次數和MySQL Server 訪問存儲引擎的次數。總之是 ICP的優化在引擎層就能夠過濾掉大量的數據,減少io次數,提高查詢語句性能
MRR優化(Multi-Range Read)
Multi-Range Read 多范圍讀(MRR) 它的作用是基于輔助/第二索引的查詢,減少隨機IO,并且將隨機IO轉化為順序IO,提高查詢效率。在沒有MRR之前(MySQL5.6之前),先根據where條件中的輔助索引獲取輔助索引與主鍵的集合,再通過主鍵來獲取對應的值。輔助索引獲取的主鍵來訪問表中的數據會導致隨機的IO(輔助索引的存儲順序并非與主鍵的順序一致),不同主鍵不在同一個page里面時必然導致多次IO 和隨機讀。使用MRR優化(MySQL5.6之后),先根據where條件中的輔助索引獲取輔助索引與主鍵的集合,再將結果集放在buffer里面(read_rnd_buffer_size 大小直到buffer滿了),然后對結果集按照pk_column排序,得到有序的結果集rest_sort。最后利用已經排序過的結果集,訪問表中的數據,此時是順序IO。即MySQL 將根據輔助索引獲取的結果集根據主鍵進行排序,將無序化為有序,可以用主鍵順序訪問基表,將隨機讀轉化為順序讀,多頁數據記錄可一次性讀入或根據此次的主鍵范圍分次讀入,以減少IO操作,提高查詢效率。
Nested Loop Join算法:
將驅動表/外部表的結果集作為循環基礎數據,然后循環該結果集,每次獲取一條數據作為下一個表的過濾條件查詢數據,然后合并結果,獲取結果集返回給客戶端。Nested-Loop一次只將一行傳入內層循環, 所以外層循環(的結果集)有多少行, 內存循環便要執行多少次,效率非常差。
Block Nested-Loop Join算法:
將外層循環的行/結果集存入join buffer, 內層循環的每一行與整個buffer中的記錄做比較,從而減少內層循環的次數。主要用于當被join的表上無索引。
Batched Key Access算法:
當被join的表能夠使用索引時,就先排好順序,然后再去檢索被join的表。對這些行按照索引字段進行排序,因此減少了隨機IO。如果被Join的表上沒有索引,則使用老版本的BNL策略(BLOCK Nested-loop)。
參考:
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/select-optimization.html
http://blog.itpub.net/22664653
http://www.kancloud.cn/taobaomysql/monthly/117959
http://www.kancloud.cn/taobaomysql/monthly/67181
http://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4746483.html
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