学习MYSQL之ICP、MRR、BKA
Index Condition Pushdown(ICP)
Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL使用索引从表中检索行数据的一种优化方式。
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ICP原理
禁用ICP,存储引擎会通过遍历索引定位基表中的行,然后返回给MySQL Server层,再去为这些数据行进行WHERE后的条件的过滤。
开启ICP,如果部分WHERE条件能使用索引中的字段,MySQL Server会把这部分下推到存储引擎层,存储引擎通过索引过滤,把满足的行从表中读取出。ICP能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server访问存储引擎的次数。
ICP的目标是减少从基表中全纪录读取操作的数量,从而降低IO操作
对于InnoDB表,ICP只适用于辅助索引。
ICP标识
当使用ICP优化时,执行计划的Extra列显示Using indexcondition提示
相关参数
optimizer_switch="index_condition_pushdown=on”;
适用场景
#辅助索引INDEX (zipcode, lastname, firstname).
SELECT * FROM peopleWHERE zipcode='95054'AND lastname LIKE '%etrunia%'AND address LIKE '%Main Street%';
People表有个二级索引INDEX (zipcode, lastname, firstname),用户只知道某用户的zipcode,和大概的lastname、address,此时想查询相关信息。
若不使用ICP:则是通过二级索引中zipcode的值去基表取出所有zipcode='95054'的数据,然后server层再对lastname LIKE '%etrunia%'AND address LIKE '%Main Street%';进行过滤
若使用ICP:则lastname LIKE '%etrunia%'AND address LIKE '%Main Street%'的过滤操作在二级索引中完成,然后再去基表取相关数据
使用限制
l 只支持 select语句
l 5.6中只支持 MyISAM与InnoDB引擎
l 5.6中不支持分区表的ICP;从MySQL 5.7.3开始支持分区表的ICP
l ICP的优化策略可用于range、ref、eq_ref、ref_or_null类型的访问数据方法;
l 不支持主建索引的ICP(对于Innodb的聚集索引,完整的记录已经被读取到Innodb Buffer,此时使用ICP并不能降低IO操作)
l 当 SQL使用覆盖索引时但只检索部分数据时,ICP无法使用
l ICP的加速效果取决于在存储引擎内通过ICP筛选掉的数据的比例。
Multi-Range Read (MRR)
MRR的全称是 Multi-Range Read Optimization,是优化器将随机 IO转化为顺序 IO以降低查询过程中 IO开销的一种手段。
MRR原理
select non_key_column from tb where ey_column=x;
在没有使用MRR特性时,MySQL执行查询的伪代码
第一步 先根据where条件中的辅助索引获取辅助索引与主键的集合,结果集为rest。
select key_column, pk_column from tb where key_column=x order by key_column
第二步 通过第一步获取的主键来获取对应的值。
for each pk_column value in rest do:
select non_key_column from tb where pk_column=val
使用MRR特性时,MySQL执行查询的伪代码
第一步 先根据where条件中的辅助索引获取辅助索引与主键的集合,结果集为rest
select key_column, pk_column from tb where key_column = x order by key_column
第二步 将结果集rest放在buffer里面(read_rnd_buffer_size大小直到buffer满了),然后对结果集rest按照pk_column排序,得到结果集是rest_sort
第三步 利用已经排序过的结果集,访问表中的数据,此时是顺序IO.
select non_key_column fromtb where pk_column in (rest_sort)
综上
在不使用 MRR时,优化器需要根据二级索引返回的记录来进行“回表”,这个过程一般会有较多的随机IO,使用MRR时,SQL语句的执行过程是这样的:
1) 优化器将二级索引查询到的记录放到一块缓冲区中
2) 如果二级索引扫描到文件的末尾或者缓冲区已满,则使用快速排序对缓冲区中的内容按照主键进行排序
3) 用户线程调用MRR接口取cluster index,然后根据cluster index取行数据
4) 当根据缓冲区中的 cluster index取完数据,则继续调用过程 2) 3),直至扫描结束
通过上述过程,优化器将二级索引随机的 IO进行排序,转化为主键的有序排列,从而实现了随机 IO到顺序 IO的转化,提升性能
此外MRR还可以将某些范围查询,拆分为键值对,来进行批量的数据查询,如下:
SELECT * FROM tWHEREkey_part1>= 1000 ANDkey_part1< 2000ANDkey_part2= 10000;
表t上有二级索引(key_part1, key_part2),索引根据key_part1,key_part2的顺序排序。
若不使用MRR:索引扫描会将key_part1在1000到2000的索引元组,而不管key_part2的值,这样对key_part2不等于10000的索引元组也做了额外的扫描。此时扫描的范围是:
[{1000, 10000}, {2000, MIN_INT}]此间隔可能包含key_part2不等于10000的部分
若使用MRR:扫描则分为多个范围,对于每一个Key_part1(1000,1001…,1999)单个值的扫描只需要扫描索引中key_part2为10000的元组。如果索引中包含很多key_part2不为10000的元组,最终MRR的效果越好。MRR扫描的范围是多个单点间隔[{1000, 10000}], ...,[{1999, 10000}]此间隔只包含key_part2=10000的部分。
MRR标识
当使用ICP优化时,执行计划的Extra列显示Using MRR提示
相关参数
用optimizer_switch的标记来控制是否使用MRR.设置mrr=on时,表示启用MRR优化。
mrr_cost_based表示是否通过cost base的方式来启用MRR.
当mrr=on,mrr_cost_based=on,则表示cost base的方式还选择启用MRR优化,当发现优化后的代价过高时就会不使用该项优化
当mrr=on,mrr_cost_based=off,则表示总是开启MRR优化
SET @@optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=on';
参数read_rnd_buffer_size用来控制键值缓冲区的大小。二级索引扫描到文件的末尾或者缓冲区已满,则使用快速排序对缓冲区中的内容按照主键进行排序
适用场景
#辅助索引key_part1,查询key_part1在1000到2000范围内的数据
SELECT * FROM t WHERE key_part1 >= 1000 AND key_part1 < 2000
不使用MRR:先通过二级索引的key_part1字段取出满足条件的key_part1,pk_col order by key_part1.然后通过pk_col去表中取出满足条件的数据,此时,因为取出的pk_col是乱序的,而表又是pk_col存放数据的,当去表中取数据时,则会产生大量的随机IO
使用MRR:先通过二级索引的key_part1字段取出满足条件的key_part1,pk_col order by key_part1.放到缓存中(read_rnd_buffer_size),当对应的缓冲满了以后,将这部分key值按照pk_col排序,最后再按照排序后的reset去取表中数据,此时pk_col1是顺序的,将随机IO转化为顺序IO,多页数据记录可一次性读入或根据此次的主键范围分次读入,以减少IO操作,提高查询效率
使用限制
MRR适用于range、ref、eq_ref的查询
Batched Key Access (BKA)和Block Nested-Loop(BNL)
Batched Key Access (BKA)--提高表join性能的算法。
当被join的表能够使用索引时,就先排好顺序,然后再去检索被join的表,听起来和MRR类似,实际上MRR也可以想象成二级索引和primary key的join
如果被Join的表上没有索引,则使用老版本的BNL策略(BLOCK Nested-loop)
BKA原理
对于多表join语句,当MySQL使用索引访问第二个join表的时候,使用一个join buffer来收集第一个操作对象生成的相关列值。BKA构建好key后,批量传给引擎层做索引查找。key是通过MRR接口提交给引擎的(mrr目的是较为顺序).这样,MRR使得查询更有效率。
大致的过程如下:
1 BKA使用join buffer保存由join的第一个操作产生的符合条件的数据
2然后BKA算法构建key来访问被连接的表,并批量使用MRR接口提交keys到数据库存储引擎去查找查找。
3提交keys之后,MRR使用最佳的方式来获取行并反馈给BKA
BNL和BKA都是批量的提交一部分行给被join的表,从而减少访问的次数,那么它们有什么区别呢?
第一BNL比BKA出现的早,BKA直到5.6才出现,而NBL至少在5.1里面就存在。
第二BNL主要用于当被join的表上无索引
第三 BKA主要是指在被join表上有索引可以利用,那么就在行提交给被join的表之前,对这些行按照索引字段进行排序,因此减少了随机IO,排序这才是两者最大的区别,但是如果被join的表没用索引呢?那就使用NBL了。
BKA和BNL标识
Using join buffer (Batched Key Access)和Using join buffer (Block Nested Loop)
相关参数
BAK使用了MRR,要想使用BAK必须打开MRR功能,而MRR基于mrr_cost_based的成本估算并不能保证总是使用MRR,官方推荐设置mrr_cost_based=off来总是开启MRR功能。打开BAK功能(BAK默认OFF):
SET optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';
BKA使用join buffer size来确定buffer的大小,buffer越大,访问被join的表/内部表就越顺序。
BNL默认是开启的,设置BNL相关参数:
SET optimizer_switch=’block_nested_loop’
适用场景
支持inner join, outer join, semi-join operations,including nested outer joins
BKA主要适用于join的表上有索引可利用,无索引只能使用BNL了
简单总结
以下部分来源:http://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4746483.html
ICP优化(Index Condition Pushdown)
Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL用索引去表里取数据的一种优化。禁用ICP(MySQL5.6之前),引擎层会利用索引在基表中寻找数据行,然后返回给MySQL Server层,再去为这些数据行进行WHERE后的条件的过滤(回表)。启用ICP(MySQL5.6之后),如果部分WHERE条件能使用索引中的字段,MySQL会把这部分下推到引擎层。存储引擎通过使用索引把满足的行从表中读取出。ICP减少了引擎层访问基表的次数和MySQL Server访问存储引擎的次数。总之是 ICP的优化在引擎层就能够过滤掉大量的数据,减少io次数,提高查询语句性能
MRR优化(Multi-Range Read)
Multi-Range Read多范围读(MRR)它的作用是基于辅助/第二索引的查询,减少随机IO,并且将随机IO转化为顺序IO,提高查询效率。在没有MRR之前(MySQL5.6之前),先根据where条件中的辅助索引获取辅助索引与主键的集合,再通过主键来获取对应的值。辅助索引获取的主键来访问表中的数据会导致随机的IO(辅助索引的存储顺序并非与主键的顺序一致),不同主键不在同一个page里面时必然导致多次IO和随机读。使用MRR优化(MySQL5.6之后),先根据where条件中的辅助索引获取辅助索引与主键的集合,再将结果集放在buffer里面(read_rnd_buffer_size大小直到buffer满了),然后对结果集按照pk_column排序,得到有序的结果集rest_sort。最后利用已经排序过的结果集,访问表中的数据,此时是顺序IO。即MySQL将根据辅助索引获取的结果集根据主键进行排序,将无序化为有序,可以用主键顺序访问基表,将随机读转化为顺序读,多页数据记录可一次性读入或根据此次的主键范围分次读入,以减少IO操作,提高查询效率。
Nested Loop Join算法:
将驱动表/外部表的结果集作为循环基础数据,然后循环该结果集,每次获取一条数据作为下一个表的过滤条件查询数据,然后合并结果,获取结果集返回给客户端。Nested-Loop一次只将一行传入内层循环,所以外层循环(的结果集)有多少行,内存循环便要执行多少次,效率非常差。
Block Nested-Loop Join算法:
将外层循环的行/结果集存入join buffer,内层循环的每一行与整个buffer中的记录做比较,从而减少内层循环的次数。主要用于当被join的表上无索引。
Batched Key Access算法:
当被join的表能够使用索引时,就先排好顺序,然后再去检索被join的表。对这些行按照索引字段进行排序,因此减少了随机IO。如果被Join的表上没有索引,则使用老版本的BNL策略(BLOCK Nested-loop)。
参考:
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
网页题目:学习MYSQL之ICP、MRR、BKA
网站地址:http://scyanting.com/article/jhisih.html