探究MySQL优化器对索引和JOIN顺序的选择
本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序。表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境"。这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程，而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题)。
我们知道，MySQL优化器只有两个自由度：顺序选择；单表访问方式；这里将详细剖析狼蚁网站SEO优化的SQL，看看MySQL优化器如何做出每一步的选择。
explain select * from employee as A,department as B where A.LastName = 'zhou' and B.DepartmentID = A.DepartmentID and B.DepartmentName = 'TBX';
1. 可能的选择
这里看到JOIN的顺序可以是A|B或者B|A，单表访问方式也有多种，对于A表可以选择：全表扫描和索引`IND_L_D`(A.LastName = 'zhou')或者`IND_DID`(B.DepartmentID = A.DepartmentID)。对于B也有三个选择：全表扫描、索引IND_D、IND_DN。
2. MySQL优化器如何做
2.1 概述
MySQL优化器主要工作包括以下几部分：Query Rewrite(包括Outer Join转换等)、const table detection、range analysis、JOIN optimization(顺序和访问方式选择)、plan refinement。这个案例从range analysis开始。
2.2 range analysis
这部分包括所有Range和index merge成本评估(参考1 参考2)。这里，等值表达式也是一个range，所以这里会评估其成本，计算出found records(表示对应的等值表达式，大概会选择出多少条记录)。
本案例中，range analysis会针对A表的条件A.LastName = 'zhou'和B表的B.DepartmentName = 'TBX'分别做分析。其中：
表A A.LastName = 'zhou' found records: 51
表B B.DepartmentName = 'TBX' found records: 1
这两个条件都不是range，但是这里计算的值仍然会存储，在后面的ref访问方式评估的时候使用。这里的值是根据records_in_range接口返回，而对于InnoDB每次调用这个函数都会进行一次索引页的采样，这是一个很消耗性能的操作，对于很多其他的关系数据库是使用"直方图"的统计数据来避免这次操作(相信MariaDB后续版本也将实现直方图统计信息)。
2.3 顺序和访问方式的选择：穷举
MySQL通过枚举所有的left-deep树(也可以说所有的left-deep树就是整个MySQL优化器的搜索空间)，来找到最优的执行顺序和访问方式。
2.3.1 排序
优化器先根据found records对所有表进行一个排序，记录少的放前面。所以，这里顺序是B、A。
2.3.2 greedy search
当表的数量较少(少于search_depth，默认是63)的时候，这里直接蜕化为一个穷举搜索，优化器将穷举所有的left-deep树找到最优的执行计划。另外，优化器为了减少因为搜索空间庞大带来巨大的穷举消耗，所以使用了一个"偷懒"的参数prune_level(默认打开)，具体如何"偷懒"，可以参考JOIN顺序选择的复杂度。不过至少需要有三个表以上的关联才会有"偷懒"，所以本案例不适用。
2.3.3 穷举
JOIN的第一个表可以是：A或者B；如果第一个表选择了A，第二个表可以选择B；如果第一个表选择了B，第二个表可以选择A；
因为前面的排序，B表的found records更少，所以JOIN顺序穷举时的第一个表先选择B(这个是有讲究的)。
(*) 选择第一个JOIN的表为B
(**) 确定B表的访问方式
因为B表为第一个表，所以无法使用索引IND_D(B.DepartmentID = A.DepartmentID)，而只能使用IND_DN(B.DepartmentName = 'TBX')
使用IND_DN索引的成本计算：1.2；其中IO成本为1。
是否使用全表扫描：这里会比较使用索引的IO成本和全表扫描的IO成本，前者为1，后者为2；所以忽略全表扫描
所以，B表的访问方式ref，使用索引IND_D
(**) 从剩余的表中穷举选出第二个JOIN的表，这里剩余的表为：A
(**) 将A表加入JOIN，并确定其访问方式
可以使用的索引为：`IND_L_D`(A.LastName = 'zhou')或者`IND_DID`(B.DepartmentID = A.DepartmentID)
依次计算使用索引IND_L_D、IND_DID的成本：
(***) IND_L_D A.LastName = 'zhou'
在range analysis阶段给出了A.LastName = 'zhou'对应的记录约为：51。
所以，计算IO成本为：51；ref做IO成本计算时会做一次修正，将其修正为worst_seek(参考)
修正后IO成本为：15，总成本为：25.2
(***) IND_DID B.DepartmentID = A.DepartmentID
这是一个需要知道前面表的结果，才能计算的成本。所以range analysis是无法分析的
这里，我们看到前面表为B，found_record是1，所以A.DepartmentID只需要对应一条记录就可以了
因为具体取值不知道，也没有直方图，所以只能简单依据索引统计信息来计算：
索引IND_DID的列A.DepartmentID的Cardinality为1349，全表记录数为1349
所以，每一个值对应一条记录，而前面表B只有一条记录，所以这里的found_record计算为1*1 = 1
所以IO成本为：1，总成本为1.2
(***) IND_L_D成本为25.2；IND_DID成本为1.2，所以选择后者为当前表的访问方式
(**) 确定A使用索引IND_DID，访问方式为ref
(**) JOIN顺序B|A，总成本为：1.2+1.2 = 2.4
(*) 选择第一个JOIN的表为A
(**) 确定A表的访问方式
因为A表是第一个表，所以无法使用索引`IND_DID`(B.DepartmentID = A.DepartmentID)
那么只能使用索引`IND_L_D`(A.LastName = 'zhou')
使用IND_L_D索引的成本计算，总成本为25.2；参考前面计算；
(**) 这里访问A表的成本已经是25.2，比之前的最优成本2.4要大，忽略该顺序
所以，这次穷举搜索到此结束
把上面的过程简化如下：
(*) 选择第一个JOIN的表为B
(**) 确定B表的访问方式
(**) 从剩余的表中穷举选出第二个JOIN的表，这里剩余的表为：A
(**) 将A表加入JOIN，并确定其访问方式
(***) IND_L_D A.LastName = 'zhou'
(***) IND_DID B.DepartmentID = A.DepartmentID
(***) IND_L_D成本为25.2；IND_DID成本为1.2，所以选择后者为当前表的访问方式
(**) 确定A使用索引IND_DID，访问方式为ref
(**) JOIN顺序B|A，总成本为：1.2+1.2 = 2.4
(*) 选择第一个JOIN的表为A
(**) 确定A表的访问方式
(**) 这里访问A表的成本已经是25.2，比之前的最优成本2.4要大，忽略该顺序
至此，MySQL优化器就确定了所有表的最佳JOIN顺序和访问方式。
3. 测试环境
MySQL: 5.1.48-debug-log innodb plugin 1.0.9
CREATE TABLE `department` (
`DepartmentID` int(11) DEFAULT NULL,
`DepartmentName` varchar(20) DEFAULT NULL,
KEY `IND_D` (`DepartmentID`),
KEY `IND_DN` (`DepartmentName`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk;
CREATE TABLE `employee` (
`LastName` varchar(20) DEFAULT NULL,
`DepartmentID` int(11) DEFAULT NULL,
KEY `IND_L_D` (`LastName`),
KEY `IND_DID` (`DepartmentID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk;
for i in `seq 1 1000` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into department values (600000*rand(),repeat(char(65+rand()*58),rand()*20))'; done
for i in `seq 1 1000` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into employee values (repeat(char(65+rand()*58),rand()*20),600000*rand())'; done
for i in `seq 1 50` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into employee values ("zhou",27760)'; done
for i in `seq 1 200` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into employee values (repeat(char(65+rand()*58),rand()*20),27760)'; done
for i in `seq 1 1` ; do mysql -vvv -uroot test -e 'insert into department values (27760,"TBX")'; done
show index from employee;
+----------+------------+----------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+----------+------------+----------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| employee | 1 | IND_L_D | 1 | LastName | A | 1349 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| employee | 1 | IND_DID | 1 | DepartmentID | A | 1349 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
+----------+------------+----------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
show index from department;
+------------+------------+----------+--------------+----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+------------+------------+----------+--------------+----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| department | 1 | IND_D | 1 | DepartmentID | A | 1001 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| department | 1 | IND_DN | 1 | DepartmentName | A | 1001 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
+------------+------------+----------+--------------+----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
4. 构造一个Bad case
因为关联条件中MySQL使用索引统计信息做成本预估，所以数据分布不均匀的时候，就容易做出错误的判断。简单的我们构造狼蚁网站SEO优化的案例：
表和索引结构不变，按照狼蚁网站SEO优化的方式构造数据：
for i in `seq 1 10000` ; do mysql -uroot test -e 'insert into department values (600000*rand(),repeat(char(65+rand()*58),rand()*20))'; done
for i in `seq 1 10000` ; do mysql -uroot test -e 'insert into employee values (repeat(char(65+rand()*58),rand()*20),600000*rand())'; done
for i in `seq 1 1` ; do mysql -uroot test -e 'insert into employee values ("zhou",27760)'; done
for i in `seq 1 10` ; do mysql -uroot test -e 'insert into department values (27760,"TBX")'; done
for i in `seq 1 1000` ; do mysql -uroot test -e 'insert into department values (27760,repeat(char(65+rand()*58),rand()*20))';
done
explain
select *
from
employee as A,department as B
where
A.LastName = 'zhou'
and B.DepartmentID = A.DepartmentID
and B.DepartmentName = 'TBX';
+----+-------------+-------+------+-----------------+---------+---------+---------------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+-----------------+---------+---------+---------------------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | A | ref | IND_L_D,IND_DID | IND_L_D | 43 | const | 1 | Using where |
| 1 | SIMPLE | B | ref | IND_D,IND_DN | IND_D | 5 | test.A.DepartmentID | 1 | Using where |
+----+-------------+-------+------+-----------------+---------+---------+---------------------+------+-------------+
可以看到这里，MySQL执行计划对表department使用了索引IND_D，那么A表命中一条记录为(zhou,27760)；根据B.DepartmentID=27760将返回1010条记录，然后根据条件DepartmentName = 'TBX'进行过滤。
这里可以看到如果B表选择索引IND_DN，效果要更好，因为DepartmentName = 'TBX'仅仅返回10条记录，再根据条件A.DepartmentID=B.DepartmentID过滤之。