【MySQL】MySQL索引优化——从原理分析到实践对比(TRACE分析+ORDER BY & GROUP BY 优化)

使用TRACE分析MySQL优化

某些情况下,MySQL是否走索引是不确定的=,,_,,:3,那、我就想确定。。。咋办?

首先,在FROM 表名后加上FORCE INDEX(索引名称)可以强制MySQL走索引

举个🌰

sql 复制代码
SELECT name FROM app_user FORCE INDEX(index_age) WHERE age > 9;

当然本着尊重以及信赖MySQL的原则,还是不要强迫他(˶‾᷄ ⁻̫ ‾᷅˵)。。毕竟MySQL有自己的一套很靠谱的优化方式,针一条SQL语句,我们可以通过TRACE来查看他的优化结果

开启TRACE

使用下面👇的语句开启TRACE(开启会影响性能,因此默认关闭,只会在做分析的时候开启)

sql 复制代码
set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on

​在执行语句下面加一行,举个🌰

sql 复制代码
SELECT name FROM app_user WHERE age > 9;
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;

TRACE 结果集

如下是一个trace结果集的示例(完整版太长,部分省略)

json 复制代码
{
  "steps": [
    {
      "join_preparation": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "expanded_query": "/* select#1 */ select `app_user`.`name` AS `name` from `app_user` where (`app_user`.`age` > 9)"
          }
        ] /* steps */
      } /* join_preparation */
    },
    {
      "join_optimization": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {......},
          {
            "substitute_generated_columns": {} /* substitute_generated_columns */
          },
          {
            "table_dependencies": [......] /* table_dependencies */
          },
          {
            "ref_optimizer_key_uses": [
            ] /* ref_optimizer_key_uses */
          },
          {
            "rows_estimation": [
              {
                "table": "`app_user`",
                "range_analysis": {
                  "table_scan": {
                    "rows": 992599,
                    "cost": 102998
                  } /* table_scan */,
                  "potential_range_indexes": [
                    {
                      "index": "PRIMARY",
                      "usable": false,
                      "cause": "not_applicable"
                    },
                    {
                      "index": "id_app_user_name",
                      "usable": false,
                      "cause": "not_applicable"
                    },
                    {
                      "index": "index_age",
                      "usable": true,
                      "key_parts": [
                        "age",
                        "id"
                      ] /* key_parts */
                    }
                  ] /* potential_range_indexes */,
                  "setup_range_conditions": [
                  ] /* setup_range_conditions */,
                  "group_index_range": {
                    "chosen": false,
                    "cause": "not_group_by_or_distinct"
                  } /* group_index_range */,
                  "skip_scan_range": {
                    "potential_skip_scan_indexes": [
                      {
                        "index": "index_age",
                        "usable": false,
                        "cause": "query_references_nonkey_column"
                      }
                    ] /* potential_skip_scan_indexes */
                  } /* skip_scan_range */,
                  "analyzing_range_alternatives": {
                    "range_scan_alternatives": [......] 
                    /* range_scan_alternatives */,
                    "analyzing_roworder_intersect": {
                      "usable": false,
                      "cause": "too_few_roworder_scans"
                    } /* analyzing_roworder_intersect */
                  } /* analyzing_range_alternatives */
                } /* range_analysis */
              }
            ] /* rows_estimation */
          },
          {
            "considered_execution_plans": [
              {
                "plan_prefix": [
                ] /* plan_prefix */,
                "table": "`app_user`",
                "best_access_path": {
                  "considered_access_paths": [
                    {
                      "rows_to_scan": 992599,
                      "access_type": "scan",
                      "resulting_rows": 992599,
                      "cost": 102996,
                      "chosen": true
                    }
                  ] /* considered_access_paths */
                } /* best_access_path */,
                "condition_filtering_pct": 100,
                "rows_for_plan": 992599,
                "cost_for_plan": 102996,
                "chosen": true
              }
            ] /* considered_execution_plans */
          },
          {
            "attaching_conditions_to_tables": {......} /* attaching_conditions_to_tables */
          },
          {
            "finalizing_table_conditions": [......] /* finalizing_table_conditions */
          },
          {
            "refine_plan": [
              {
                "table": "`app_user`"
              }
            ] /* refine_plan */
          }
        ] /* steps */
      } /* join_optimization */
    },
    {
      "join_execution": {
        "select#": 1,
        "steps": [
        ] /* steps */
      } /* join_execution */
    }
  ] /* steps */
}

主要字段含义

  • "steps":步骤

    • "join_preparation"

      • 第一阶段:准备阶段,会进行SQL格式化
    • "join_optimization"

      • 第二阶段:优化阶段

      • "condition_processing" 条件处理

        • 联合索引的顺序优化就是在这一步
      • "table_dependencies" 表依赖详情

      • "rows_estimation" 预估表的访问成本(选择依据)

        • "table_scan" 全表扫描情况

          • "rows" 扫描行数

          • "cost" 查询成本

            • 主要依据,除了扫描行数还会考虑回表等别的消耗,无单位,MySQL一般会选小的)
        • "potential_range_indexes" 查询可能使用到的索引

          • "index"

            • "PRIMARY" 主键索引
            • 其他的表示辅助索引
        • "analyzing_range_alternatives" 分析各个索引的成本

          • "rowid_ordered" 使用该索引获取的记录是否按照主键排序
          • "index_only" 是否使用覆盖索引
          • "rows" 扫描行数
          • "cost" 索引使用成本
          • "chosen" 是否确认选择该索引
      • "considered_execution_plans"

        • "best_access_path" 最优访问路径

          • "considered_access_paths" 最终选择的访问路径

            • "rows_to_scan" 扫描行数

            • "access_type" 访问类型

            • "range_details"

              • "used_index" 使用索引
              • "resulting_rows" 扫描行数
              • "cost" 查询成本
              • "chosen" 确定选择

ORDER BY & GROUP BY 优化

Extra中的值表示了ORDER BY是否走索引,Extra中的值是Using index condition表示ORDER BY走索引,Extra中的值是Using filesort表示ORDER BY未走索引;ORDER by默认升序,如果ORDER by使用降序(与索引的排序方式不同),于是会产生Using filesort(MySQL8.0以上的版本有降序索引可以支持这种查询优化

GROUP BYORDER by很类似,其实质是先排序后分组

Using filesort 原理

排序方式

  • 单路排序:一次性取出满足条件的所有字段,然后在sort buffer中进行排序
  • 双路排序(回表排序模式):首先根据相应的条件取出相应字段的排序字段和ID,然后在sort buffer中进行排序,排序完需要再次取回其他需要的字段

如果使用了Using filesort,那么使用上面介绍的TRACE工具🔧就会有相应的信息,即sort_mode信息

如果是单路排序sort_mode字段的信息为<sort_key,additional_fields>或者<sort_key,packed_additional_fields>;如果是双路排序sort_mode字段的信息为<sort_key,rowid>

那么,如何MySQL是如何判断是否使用了Using filesort的?

自问自答:通过比较系统变量max_length_for_sort_data(默认1024字节)的大小来判断使用哪种排序

  • 字段总长度小于max_length_for_sort_data,使用单路
  • 字段总长度大于max_length_for_sort_data,使用双路

优化方式

  1. MySQL支持两种方式的排序:filesort(效率低)index(效率高)Using index是指MySQL扫描索引本身就能完成排序

  2. ORDER by满足两种情况会使用Using index

    1. ORDER by使用索引最左前列
    2. 使用WHERE子句和ORDER by子句条件列组合满足索引最左前列
  3. 尽量在索引列上完成排序,遵循索引建立(索引创建的顺序) 时的最左前缀法则,如果ORDER by的条件不在索引列上,就会产生Using filesort

  4. 尽量使用覆盖索引

  5. 遵循索引创建的最左前缀法则,对于GROUP BY的优化如果不需要排序的可以加上ORDER by null禁止排序,注意WHERE高于HAVING,能写在WHERE中就不要使用HAVING

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