【IT专家】MySQL查询优化器源码分析
MySQL中查询优化器选择和执行计划分析
MySQL中查询优化器选择和执行计划分析一、引言MySQL是一种非常流行的关系型数据库管理系统，查询是数据库操作中最常见和重要的一环。
查询的速度和效率往往决定了整个系统的性能。
而MySQL的查询优化器则扮演着决定查询执行计划的重要角色。
本文将从原理和实际案例两个层面，分析MySQL查询优化器选择和执行计划的相关知识。
二、MySQL查询优化器的工作原理MySQL查询优化器是负责分析SQL语句的执行计划，并选择最优执行计划的模块。
其工作流程如下：1. 解析器阶段：将SQL语句解析为一棵语法树。
2. 语义分析阶段：对语法树进行语义检查，如表是否存在、字段是否合法等。
3. 查询优化器阶段：根据查询特点、索引信息、表统计信息等，生成多个可能的执行计划。
4. 成本估算阶段：为每个执行计划估算成本，并选择成本最低的执行计划。
5. 执行计划生成阶段：将最优执行计划转化为实际的执行操作。
三、查询优化器选择算法MySQL的查询优化器选择算法是一个复杂的问题，有多个因素影响着最终的选择结果。
以下是几个主要的选择算法：1. 简单选择算法：根据给定的SQL语句，查询优化器根据经验选择一个执行计划。
2. 规则选择算法：根据一系列优化规则，通过对SQL语句的解析和分析，选择一个最佳的执行计划。
3. 动态规划选择算法：根据SQL语句的特点，将问题划分为多个子问题，并依次解决，最终得到最优解。
4. 基于成本的选择算法：通过对所有可能的执行计划进行成本估算，选择成本最低的执行计划。
四、执行计划分析执行计划是MySQL查询优化器根据SQL语句生成的指导数据库执行的路线图。
通过分析执行计划，我们可以了解查询语句的具体执行方式和性能瓶颈。
以下是一些常见的执行计划分析思路：1. 检查索引使用情况：执行计划中的"Using index"表示查询优化器选择了适当的索引，减少了全表扫描的开销；而"Using where"表示查询过程中需要进一步过滤数据，可能存在性能问题。
MySQL中的优化器与执行计划分析指南
MySQL中的优化器与执行计划分析指南MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用程序中。
在MySQL的查询执行过程中，优化器和执行计划起着至关重要的作用。
优化器负责将SQL查询转化为最优的执行计划，而执行计划则决定了具体的查询执行方式。
在本篇文章中，我们将深入探讨MySQL中的优化器和执行计划分析指南，帮助读者理解优化器的工作原理，并学会如何通过执行计划进行性能优化。
一、优化器的工作原理MySQL的优化器是一个负责查询优化的模块，其主要任务是在一个查询可能的执行计划中选择最优的执行计划。
为了达到这个目标，优化器会基于查询的条件、索引信息、表统计信息等来估算每个执行计划的代价，并选择代价最小的执行计划。
1. 查询优化的基本原理在MySQL中，查询优化是一个复杂而耗时的过程。
具体来说，查询优化主要分为三个步骤：解析查询、生成候选执行计划和选择最优执行计划。
首先，优化器会对查询进行解析，将SQL查询语句转化为一个查询树。
查询树是一个以查询的主表为根节点，子查询、关联查询等为子节点的树状结构。
通过解析查询可以获取查询中的表、字段、条件等信息。
接下来，优化器会生成候选执行计划。
对于一个查询，通常有多个可能的执行计划。
MySQL的优化器会根据查询树和表、索引、系统参数等信息，生成一组候选执行计划。
最后，优化器会选择最优的执行计划。
在生成候选执行计划后，MySQL的优化器会使用一系列的优化算法和启发式规则，根据代价模型对每个执行计划进行代价估算，并选择代价最小的执行计划。
2. 查询优化的相关参数MySQL提供了一些参数，可以用于调整优化器的行为，以便更好地适应特定的查询场景。
以下是几个常用的参数：- optimizer_switch：用于开关不同的优化器功能。
通过设置不同的值，可以启用或禁用优化器的特定功能，如优化器路径选择、子查询优化等。
- optimizer_search_depth：用于限制优化器探索执行计划的深度。
MySQL中的优化器原理和调优方法
MySQL中的优化器原理和调优方法引言MySQL是一款流行的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各类软件开发和数据存储场景。
作为使用频率最高的数据库之一，MySQL的性能优化显得尤为重要。
本文将介绍MySQL中的优化器原理和调优方法，帮助读者更好地理解和应用MySQL。
一、MySQL优化器原理MySQL优化器是MySQL数据库系统的核心组件之一，负责处理SQL语句的解析、查询计划的生成和执行计划的优化。
下面将介绍MySQL优化器的工作原理。
1. SQL语句解析当用户提交一个SQL语句到MySQL服务器时，服务器首先会进行SQL语句的解析。
解析过程将SQL语句分解为语法树，并进行语义检查，确保SQL语句的正确性。
2. 查询计划生成在解析完成后，MySQL优化器开始生成查询计划。
查询计划是指对查询的执行步骤的规划和排序。
优化器会根据表的统计信息、索引信息和查询的条件，选择合适的查询算法和执行路径，以提高查询的性能。
3. 执行计划优化生成查询计划后，MySQL优化器还会对查询计划进行优化。
优化器会根据代价模型和查询的特点，对查询计划进行评估和估算代价，选择最优的执行计划。
该过程称为执行计划优化，旨在降低查询的执行代价和提高查询的性能。
二、MySQL调优方法了解MySQL优化器的工作原理后，我们可以采取一些调优方法来提高MySQL的性能。
下面将介绍几种常见的MySQL调优方法。
1. 索引优化索引是提高MySQL查询性能的重要手段。
合理地创建和使用索引可以加快查询速度和减少磁盘IO开销。
在进行索引优化时，需要考虑以下几个方面：- 索引选择：根据查询的特点和数据的访问模式选择合适的索引。
在选择索引时，需要综合考虑查询中使用的列、查询的频率、数据的更新操作等因素。
- 索引列顺序：对于复合索引，需要将最频繁查询的列放在最左边。
这样可以最大程度地利用索引的前缀匹配优化查询。
- 索引覆盖：通过合理创建索引，使得查询可以在索引上完成，避免访问实际的数据行。
MySQL查询优化器浅析
Mysql查询优化器的工作是为查询语句选择合适的执行路径。查询优化器的代码一般是经常变动的，这和存储引擎不太一样。因此，需要理解最新版本的查询优化器是如何组织的，请参考相应的源代码。整体而言，优化器有很多相同性，对mysql一个版本的优化器做到整体掌握，理解起mysql新版本以及其他数据库的优化器都是类似的。
mysql_select()首先调用函数JOIN::prepare()进行语句分析、元数据设置、子查询转化等等。然后调用函数JOIN::optimize()进行优化，选出最后的执行计划。最后调用函数JOIN::exec()执行该执行计划。
尽管出现了单词“JOIN”，这些优化函数是为所有的查询语句服务的，不管你是什么查询类型。
best_access_path()
/* Find a (sub-)optimal plan among all or subset */
/* of all possible query plans where the user */
/* controlls the exhaustiveness of the search. */
那么驱动表达式的意思是什么呢?考虑到这个查询语句有两种可能的执行方法:
1) 不好的执行路径：读取表的每一行(称为“全表扫描”)，对于读取到的每一行，检查相应的值是否满足indexed_column以及unindexed_column对应的条件。
2) 好的执行路径：通过键值indexed_column=5查找B树，对于符合该条件的每一行，判断是否满足unindexed_column对应的条件。
如果一个列的定义是不允许为NULL，那么：
WHERE not_null_column IS NULL
MySQL优化器工作原理解析
MySQL优化器工作原理解析一、引言MySQL作为一款开源数据库管理系统，被广泛应用于各种规模的企业和个人项目中。
其优化器是MySQL的一个核心组件，负责根据SQL语句和数据库的统计信息，选择并生成最优的执行计划。
本文将对MySQL的优化器工作原理进行深入解析，揭示其背后的原理和机制。
二、MySQL的执行流程在解析MySQL优化器的工作原理之前，我们先来了解一下MySQL的整体执行流程。
MySQL的执行流程可以简单概括为以下几个步骤：1. 客户端发送SQL语句至MySQL服务器。
2. 服务器接收到SQL语句后，首先进行语法解析和语义检查。
3. 优化器根据SQL语句和数据库的统计信息生成执行计划。
4. 执行引擎根据执行计划执行SQL语句，并返回结果给客户端。
在这个流程中，优化器起到了至关重要的作用，它的任务是生成一个高效的执行计划，以尽量减少查询的成本，并提高查询的性能。
三、MySQL优化器的工作原理MySQL优化器的工作原理可以分为以下几个方面来进行解析：1. 查询解析优化器首先对SQL语句进行解析，将其转化为一个内部的查询表示形式。
在这个过程中，优化器会检查SQL语句的语法错误，并根据查询中使用的表和字段信息，进行表和字段的解析和验证。
2. 查询优化优化器在查询优化阶段根据查询中的条件、连接方式、排序方式以及索引等信息，生成一个或多个可能的执行计划。
这个过程被称为查询优化，其目的是选择一个最优的执行计划，以获得最好的查询性能。
在查询优化的过程中，优化器会利用数据库的统计信息，比如表的行数、索引的选择性等来估计不同执行计划的成本。
通过计算不同执行计划的成本，优化器可以选择出最有效的执行计划。
3. 执行计划生成根据查询优化的结果，优化器会生成一个执行计划。
执行计划是一个具体的执行顺序和方式，在执行引擎中被用来执行SQL语句。
执行计划包括了表的访问顺序、连接方式、排序方式等。
生成执行计划的过程中，优化器会考虑一些常见的优化策略，比如选择索引访问、合并重复的子查询、提前终止等。
mysql源代码分析
Mysql源代码分析系列(2): 源代码结构Mysql源代码主要包括客户端程序代码，服务器端代码，测试工具和一些库构成，下面我们对比较重要的目录做些介绍。
BUILD这个目录在本系列的上篇文章中我们仔细看过，内含各种平台的编译脚本，这里就不仔细说了。
client这个目录下有如下比较让人眼熟的文件: , mysqlcheck.c, , mysqlshow.c，等等，如果你编译一下就会发现那些眼熟的程序也出现了，比如mysql。
明白了吧，这个目录就是那些客户端程序所在的目录。
这个目录的内容也比较少，而且也不是我们阅读的重点。
Docs这个目录包含了文档。
storage这个目录包含了所谓的Mysql存储引擎 (storage engine)。
存储引擎是数据库系统的核心，封装了数据库文件的操作，是数据库系统是否强大最重要的因素。
Mysql实现了一个抽象接口层，叫做handler(sql/handler.h)，其中定义了接口函数，比如：ha_open, ha_index_end, ha_create等等，存储引擎需要实现这些接口才能被系统使用。
这个接口定义超级复杂，有900多行 :-(，不过我们暂时知道它是干什么的就好了，没必要深究每行代码。
对于具体每种引擎的特点，我推荐大家去看mysql 的在线文档: /doc/refman/5.1/en/storage-engines.html应该能看到如下的目录:* innobase, innodb的目录，当前最流行的存储引擎* myisam, 最早的Mysql存储引擎,一直到innodb出现以前，使用最广的引擎。
* heap, 基于内存的存储引擎* federated, 一个比较新的存储引擎* example, csv，这几个大家可以作为自己写存储引擎时的参考实现，比较容易读懂mysyssql这个目录是另外一个大块头，你应该会看到，没错，这里就是数据库主程序mysqld所在的地方。
MySQL的优化器原理和执行计划解析
MySQL的优化器原理和执行计划解析随着数据量的不断增长，数据库的性能优化变得愈发重要。
MySQL作为目前最为流行的关系型数据库管理系统，其优化器是整个系统中非常关键的组件。
本文将深入探讨MySQL的优化器原理和执行计划解析，帮助读者更好地优化数据库性能。
一、MySQL的优化器原理MySQL的优化器是负责查询语句优化和执行计划生成的模块。
它的主要任务是根据用户提交的查询语句，选择最优的执行计划来提升查询性能。
在进行查询优化的过程中，优化器还会考虑索引的选择、连接顺序、JOIN优化以及子查询优化等因素。
1. 查询优化的基本流程MySQL的查询优化过程可以大致分为以下几个步骤：(1) 语法解析：首先，优化器会对用户提交的查询语句进行语法解析，将其转化为一个查询树的形式。
(2) 表连接顺序确定：接下来，优化器会根据查询的表的数量和查询条件等信息，确定表的连接顺序。
通常情况下，优化器会通过估算每个表的行数、选择性以及索引等信息来决定连接的顺序，以减少中间结果集的大小。
(3) WHERE条件优化：优化器会对WHERE子句中的条件进行优化，比如使用索引、合并等操作，以提升查询性能。
(4) 索引选择：在查询优化中，选择合适的索引对查询性能起着重要作用。
优化器会根据查询条件、表结构和索引统计信息等相关信息，选择合适的索引用于查询。
(5) 执行计划生成：最后，优化器会根据之前的优化过程生成一个最优的执行计划，并将其交给执行引擎执行。
2. 优化器使用的统计信息为了进行更准确的优化决策，MySQL的优化器会通过收集统计信息来辅助计算查询的成本。
这些统计信息主要包括表的大小、列的基数、索引的选择性、均匀分布度等。
通过这些统计信息，优化器可以评估不同执行计划的成本，并选择最优的执行计划。
二、执行计划解析在MySQL中，执行计划是指MySQL优化器生成的一段查询语句的执行步骤。
通过查看执行计划，我们可以了解到执行查询的具体步骤、表的连接顺序、使用的索引、JOIN的类型以及数据的读取顺序等信息。
数据库查询优化器的工作原理分析
数据库查询优化器的工作原理分析数据库查询优化器是数据库管理系统中至关重要的一个组成部分，它的主要目标是根据给定的查询语句，选择最佳执行计划以最大化查询的效率。
在数据库查询处理过程中，查询优化器的工作原理发挥着关键作用，对于数据库性能的提升具有重要意义。
查询优化器的核心任务是将查询语句转化为一个最优的执行计划，它会根据数据库中的统计信息、索引和操作代价等因素进行综合考虑。
以下是查询优化器的工作原理分析。
1. 查询解析与语义验证：查询优化器首先对查询语句进行解析与语义验证，它会检查语法错误以及语义的合法性。
如果查询语句不合法，优化器将会生成错误信息并中止查询执行。
否则，优化器将继续优化处理。
2. 查询语句转化：在查询语句转化阶段，优化器将查询语句转化为一个查询树或者是一个等价的查询图，这个过程称为逻辑查询重写。
查询树将查询语句分解成一个或多个连接操作、选择操作和投影操作等基本算子。
这样可以更方便地对查询进行优化处理。
3. 统计信息收集：为了进行优化处理，优化器需要收集数据库中的统计信息，例如表的行数、列的数据分布以及索引的选择性等。
这些统计信息主要用于生成不同执行计划的代价估计，以便评估执行计划的相对效率。
4. 执行计划生成：在执行计划生成阶段，优化器根据查询树或者查询图以及统计信息来生成不同的执行计划候选。
一个查询可能有多个等价的执行计划，优化器会针对每个候选计划进行代价估计。
5. 代价估计：代价估计是查询优化器中关键的一环，它对每个执行计划候选进行代价估计。
代价估计计算的是执行计划的计算成本，例如磁盘IO次数、排序和连接操作的开销等。
优化器会通过估计执行计划的代价来选择最佳的执行计划。
6. 执行计划选择：在代价估计完成后，优化器根据代价估计的结果选择最佳的执行计划。
通常，优化器会选择执行计划代价最小的计划作为最终执行计划。
这保证了查询在短时间内能够高效执行。
7. 执行计划输出与查询执行：最后，查询优化器将生成的执行计划输出给查询执行器，执行器依据执行计划执行查询操作。
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MySQL 查询优化器源码分析
2017/03/13 0 函数功能： 指定的表的次序（循环条件中表示不同表位置的值递增）求解单表 s 与局部最优 查询树的最优连接。 代码分析： static void optimize_straight_join(JOIN *join,table_map join_tables) { …… for(JOIN_TAB **pos= join- best_ref + idx ; (s= *pos) ; pos++)//遍历 remaining_tables 中的每个表 s { /*Find the best access method from ‘s’ to the current partial plan */ best_access_path(join, s, join- thd, join_tables, idx, record_count, read_time); //通过调用 best_access_path 函数得到局部查询计划的最优花费保存到“joinpositions[idx].records_read”和“join- positions[idx].read_time”，然后计算当前最优花费 （best_access_path 函数体中的最后，为这 2 个变量赋值） /* compute the cost of the new plan extended with ‘s’ */ record_count*= join- positions[idx].records_read; read_time+=join- positions[idx].read_time; join_tables = ~(s- table- map); ++idx; //保障下次调用 best_access_path 函数时，从本次循环使用的表 s 的下一个 表的位置正确 } read_time+= record_count / (double) TIME_FOR_COMPARE;
……
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join- best_read= read_time; //得到本次连接的最优花费
}
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