技术分享 | 用好 MySQL 的 MRR 优化器
数据库小白一枚,正在不断学习积累知识,现将学习到的知识记录一下,也是将我的所得分享给大家!而今天这篇文章《技术分享 | 用好 MySQL 的 MRR 优化器》带大家来了解一下技术分享 | 用好 MySQL 的 MRR 优化器,希望对大家的知识积累有所帮助,从而弥补自己的不足,助力实战开发!
作者:蒋乐兴
MySQL DBA,擅长 python 和 SQL,目前维护着 github 的两个开源项目:mysqltools 、dbmc 以及独立博客:https://www.sqlpy.com。
本文来源:原创投稿
*爱可生开源社区出品,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。
MRR 要解决的问题
MRR 是 MySQL 针对特定查询的一种优化手段。假设一个查询有二级索引可用,读完二级索引后要回表才能查到那些不在当前二级索引上的列值,由于二级索引上引用的主键值不一定是有序的,因此就有可能造成大量的随机 IO,如果回表前把主键值给它排一下序,那么在回表的时候就可以用顺序 IO 取代原本的随机 IO。
环境准备
为了实验我们要准备一下表结构和数据。
-- 创建表 mysql> show create table t; +----------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +----------------------------------------------------------------------+ | t | CREATE TABLE `t` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `i0` int NOT NULL, `i1` int NOT NULL, `i2` int NOT NULL, `i3` int NOT NULL, `c0` varchar(128) NOT NULL, `c1` varchar(128) NOT NULL, `f0` float NOT NULL, `f1` float NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_i0` (`i0`) ) ENGINE=InnoDB +----------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) -- 造数据 mysql> select count(*) from t; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1120000 | +----------+ 1 row in set (0.77 sec) -- update t set i0 = id % 100;
MRR 的优化效果
- 有 MRR 优化(Using MRR)时 SQL 的耗时情况。
mysql> explain select i0,i3 from t where i0 between 1 and 2; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+-------+----------+----------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+-------+----------+----------------------------------+ | 1 | SIMPLE | t | NULL | range | idx_i0 | idx_i0 | 4 | NULL | 43968 | 100.00 | Using index condition; Using MRR | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+-------+----------+----------------------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> select i0,i3 from t where i0 between 1 and 2; 22400 rows in set (0.80 sec)
- 关闭 MRR 优化。
set optimizer_switch = 'index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=off,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=off,skip_scan=on,hash_join=on'; mysql> explain select i0,i3 from t where i0 between 1 and 2; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+-------+----------+-----------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+-------+----------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | t | NULL | range | idx_i0 | idx_i0 | 4 | NULL | 43968 | 100.00 | Using index condition | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+-------+----------+-----------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> select i0,i3 from t where i0 between 1 and 2; 22400 rows in set (2.56 sec)
结论
就刚才的测试场景开启 MRR 优化可以得到 3 倍的性能提升。
MRR 的优化器参数调整
如果想关闭 MRR 优化的话,就要把优化器开关 mrr 设置为 off。
默认只有在优化器认为 MRR 可以带来优化的情况下才会走 MRR,如果你想不管什么时候能走 MRR 的都走 MRR 的话,你要把 mrr_cost_based 设置为 off,不过最好不要这么干,因为这确实是一个坑,MRR 不一定什么时候都好,全表扫描有时候会更加快,如果在这种场景下走 MRR 就完成了。
开启 MRR 关闭基于开销的优化。
-- mrr=on,mrr_cost_based=off set optimizer_switch = 'index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=off,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=off,skip_scan=on,hash_join=on'; mysql> explain select i0,i3 from t where i0 between 1 and 10; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+ | 1 | SIMPLE | t | NULL | range | idx_i0 | idx_i0 | 4 | NULL | 218492 | 100.00 | Using index condition; Using MRR | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) select i0,i3 from t where i0 between 1 and 10; 112000 rows in set (4.86 sec)
开启 MRR 开启基于开销的优化。
-- mrr=on,mrr_cost_based=on set optimizer_switch = 'index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=off,skip_scan=on,hash_join=on'; mysql> explain select i0,i3 from t where i0 between 1 and 10; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t | NULL | ALL | idx_i0 | NULL | NULL | NULL | 1121902 | 19.48 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> select i0,i3 from t where i0 between 1 and 10; 112000 rows in set (1.52 sec)
可以看到当 mrr_cost_based = OFF 的情况下用时 4.86s,mrr_cost_based = ON 的情况下用时 1.52s,总的来说 mrr_cost_based 是非常关键的建议始终打开。
MRR 的参数优化
MRR 要把主键排个序,这样之后对磁盘的操作就是由顺序读代替之前的随机读。从资源的使用情况上来看就是让 CPU 和内存多做点事,来换磁盘的顺序读。然而排序是需要内存的,这块内存的大小就由参数 read_rnd_buffer_size 来控制。
read_rnd_buffer_size 太小无法启用 MRR 功能。
mysql> select @@read_rnd_buffer_size; +------------------------+ | @@read_rnd_buffer_size | +------------------------+ | 262144 | +------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select i0,i3 from t where i0 between 1 and 12; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t | NULL | ALL | idx_i0 | NULL | NULL | NULL | 1121902 | 23.57 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
放大 read_rnd_buffer_size 让 MySQL 有足够的资源用于 MRR 。
mysql> set read_rnd_buffer_size = 32 * 1024 * 1024; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> explain select i0,i3 from t where i0 between 1 and 12; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+ | 1 | SIMPLE | t | NULL | range | idx_i0 | idx_i0 | 4 | NULL | 264436 | 100.00 | Using index condition; Using MRR | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
好了,本文到此结束,带大家了解了《技术分享 | 用好 MySQL 的 MRR 优化器》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多数据库知识!
从马车到电动车,TiDB 部署工具变形记
- 上一篇
- 从马车到电动车,TiDB 部署工具变形记
- 下一篇
- 为什么环保监测平台需要时序数据库?弃用MySQL,一周上线TDengine
-
- 时尚的鱼
- 这篇文章内容出现的刚刚好,太详细了,太给力了,已收藏,关注老哥了!希望老哥能多写数据库相关的文章。
- 2023-04-27 21:08:58
-
- 内向的板栗
- 好细啊,已加入收藏夹了,感谢大佬的这篇博文,我会继续支持!
- 2023-04-12 18:09:26
-
- 甜美的高山
- 很有用,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,看完之后很有帮助,总算是懂了,感谢作者大大分享文章!
- 2023-02-07 19:08:32
-
- 数据库 · MySQL | 1星期前 | MySQL · 慢查询 · 索引优化 · COUNT查询 · 汇总表 · 联合索引 覆盖索引 汇总表 MySQL COUNT慢 COUNT(*)优化
- MySQL COUNT(*) 总数查询变慢怎么办:从扫描行数到汇总表的完整治理流程
- 329浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- ljg-skills
- ljg-skills 是李继刚开源的 AI 技能与提示词集合,面向大模型使用者整理了一批可复用的 prompt、角色设定和任务技能模板,适合用于学习提示词设计、搭建个人 AI 工作流和沉淀团队常用智能体能力。
- 1637次使用
-
- MELO音乐
- MELO音乐是一站式AI视频与音乐制作助手,对标suno, udio的高品质体验。提供伴奏生成、原创写词、无损导出、哼唱识曲、混音变声等全套音频与短视频编辑工具。无论是流行Kpop、电音说唱、民谣古风、摇滚儿歌还是商用轻音乐,MELO为你免费谱曲,轻松做同款!
- 1586次使用
-
- UniScribe
- UniScribe 是一款 AI 音视频转文字与内容整理工具,支持上传音频、视频文件或粘贴 YouTube 链接,自动生成转写文本、摘要、思维导图和关键问题,并支持多格式导出,适合会议记录、课程学习、访谈整理和内容创作复盘。
- 1520次使用
-
- 剧云
- 剧云是专业中文剧本创作平台,安全稳定运行十余年,集成AI编剧、剧本医生审核、人物小传、剧情关系图、大纲编写、多人协作、Word导入导出、版权管控功能,数据安全防护,轻松高效创作剧本。
- 1716次使用
-
- 万象有声
- 万象有声,一个专为有声创作者打造的新一代智能有声内容创作平台。平台提供专业的智能拆章、智能画本编辑、AI配音、AI生成音效、后期制作、智能对轨、智能审听等有声创作全流程工具,可以帮助创作者高效、低成本创作出引人入胜的有声作品。立即体验,让有声书制作更简单!
- 1702次使用
-
- Linux系统下如何安装Mysql(centOS7以上不支持Mysql)
- 2023-01-16 100浏览
-
- 在windows上用docker desktop安装StoneDB
- 2023-01-20 100浏览
-
- 总结 mysql 一些小技巧
- 2023-01-21 100浏览
-
- MySQL如何给大表加索引
- 2023-01-26 100浏览
-
- 积分商城简要设计
- 2023-02-17 100浏览

