前言
SELECT COUNT(*)會(huì)不會(huì)導(dǎo)致全表掃描引起慢查詢呢？
SELECT COUNT(*) FROM SomeTable
網(wǎng)上有一種說(shuō)法，針對(duì)無(wú) where_clause 的 COUNT(*)，MySQL 是有優(yōu)化的，優(yōu)化器會(huì)選擇成本最小的輔助索引查詢計(jì)數(shù)，其實(shí)反而性能最高，這種說(shuō)法對(duì)不對(duì)呢？
針對(duì)這個(gè)疑問(wèn)，我首先去生產(chǎn)上找了一個(gè)千萬(wàn)級(jí)別的表使用 EXPLAIN 來(lái)查詢了一下執(zhí)行計(jì)劃。
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM SomeTable
結(jié)果如下：
如圖所示：發(fā)現(xiàn)確實(shí)此條語(yǔ)句在此例中用到的并不是主鍵索引，而是輔助索引，實(shí)際上在此例中我試驗(yàn)了，不管是 COUNT(1)，還是 COUNT(*)，MySQL 都會(huì)用成本最小的輔助索引查詢方式來(lái)計(jì)數(shù)，也就是使用 COUNT(*) 由于 MySQL 的優(yōu)化已經(jīng)保證了它的查詢性能是最好的！順帶提一句，COUNT(*)是 SQL92 定義的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)行數(shù)的語(yǔ)法，并且效率高，所以請(qǐng)直接使用COUNT(*)查詢表的行數(shù)！
所以這種說(shuō)法確實(shí)是對(duì)的。但有個(gè)前提，在 MySQL 5.6 之后的版本中才有這種優(yōu)化。
那么這個(gè)成本最小該怎么定義呢，有時(shí)候在 WHERE 中指定了多個(gè)條件，為啥最終 MySQL 執(zhí)行的時(shí)候卻選擇了另一個(gè)索引，甚至不選索引？
本文將會(huì)給你答案，本文將會(huì)從以下兩方面來(lái)分析：
- SQL 選用索引的執(zhí)行成本如何計(jì)算
- 實(shí)例說(shuō)明
SQL 選用索引的執(zhí)行成本如何計(jì)算
就如前文所述，在有多個(gè)索引的情況下， 在查詢數(shù)據(jù)前，MySQL 會(huì)選擇成本最小原則來(lái)選擇使用對(duì)應(yīng)的索引，這里的成本主要包含兩個(gè)方面。
- IO 成本：即從磁盤把數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存的成本，默認(rèn)情況下，讀取數(shù)據(jù)頁(yè)的 IO 成本是 1，MySQL 是以頁(yè)的形式讀取數(shù)據(jù)的，即當(dāng)用到某個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，并不會(huì)只讀取這個(gè)數(shù)據(jù)，而會(huì)把這個(gè)數(shù)據(jù)相鄰的數(shù)據(jù)也一起讀到內(nèi)存中，這就是有名的程序局部性原理，所以 MySQL 每次會(huì)讀取一整頁(yè)，一頁(yè)的成本就是 1。所以 IO 的成本主要和頁(yè)的大小有關(guān)
- CPU 成本：將數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存后，還要檢測(cè)數(shù)據(jù)是否滿足條件和排序等 CPU 操作的成本，顯然它與行數(shù)有關(guān)，默認(rèn)情況下，檢測(cè)記錄的成本是 0.2。
實(shí)例說(shuō)明
為了根據(jù)以上兩個(gè)成本來(lái)算出使用索引的最終成本，我們先準(zhǔn)備一個(gè)表（以下操作基于 MySQL 5.7.18）。
CREATE TABLE `person` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) NOT NULL,
`score` int(11) NOT NULL,
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `name_score` (`name`(191),`score`),
KEY `create_time` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
這個(gè)表除了主鍵索引之外，還有另外兩個(gè)索引, name_score 及 create_time。然后我們?cè)诖吮碇胁迦?10 w 行數(shù)據(jù)，只要寫一個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程調(diào)用即可，如下：
CREATE PROCEDURE insert_person()
begin
declare c_id integer default 1;
while c_id<=100000 do
insert into person values(c_id, concat('name',c_id), c_id+100, date_sub(NOW(), interval c_id second));
set c_id=c_id+1;
end while;
end
插入之后我們現(xiàn)在使用 EXPLAIN 來(lái)計(jì)算下統(tǒng)計(jì)總行數(shù)到底使用的是哪個(gè)索引。
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM person
從結(jié)果上看它選擇了 create_time 輔助索引，顯然 MySQL 認(rèn)為使用此索引進(jìn)行查詢成本最小，這也是符合我們的預(yù)期，使用輔助索引來(lái)查詢確實(shí)是性能最高的！
我們?cè)賮?lái)看以下 SQL 會(huì)使用哪個(gè)索引：
SELECT * FROM person WHERE NAME >'name84059' AND create_time>'2020-05-23 14:39:18'
用了全表掃描！理論上應(yīng)該用 name_score 或者 create_time 索引才對(duì)，從 WHERE 的查詢條件來(lái)看確實(shí)都能命中索引，那是否是使用 SELECT * 造成的回表代價(jià)太大所致呢，我們改成覆蓋索引的形式試一下。
SELECT create_time FROM person WHERE NAME >'name84059' AND create_time > '2020-05-23 14:39:18'
結(jié)果 MySQL 依然選擇了全表掃描！這就比較有意思了，理論上采用了覆蓋索引的方式進(jìn)行查找性能肯定是比全表掃描更好的，為啥 MySQL 選擇了全表掃描呢，既然它認(rèn)為全表掃描比使用覆蓋索引的形式性能更好，那我們分別用這兩者執(zhí)行來(lái)比較下查詢時(shí)間吧。
-- 全表掃描執(zhí)行時(shí)間: 4.0 ms
SELECT create_time FROM person WHERE NAME >'name84059' AND create_time>'2020-05-23 14:39:18'
-- 使用覆蓋索引執(zhí)行時(shí)間: 2.0 ms
SELECT create_time FROM person force index(create_time) WHERE NAME >'name84059' AND create_time>'2020-05-23 14:39:18'
從實(shí)際執(zhí)行的效果看使用覆蓋索引查詢比使用全表掃描執(zhí)行的時(shí)間快了一倍！說(shuō)明 MySQL 在查詢前做的成本估算不準(zhǔn)！我們先來(lái)看看 MySQL 做全表掃描的成本有多少。
前面我們說(shuō)了成本主要 IO 成本和 CPU 成本有關(guān)，對(duì)于全表掃描來(lái)說(shuō)也就是分別和聚簇索引占用的頁(yè)面數(shù)和表中的記錄數(shù)。執(zhí)行以下命令：
SHOW TABLE STATUS LIKE 'person'
可以發(fā)現(xiàn)：
- 行數(shù)是 100264，我們不是插入了 10 w 行的數(shù)據(jù)了嗎，怎么算出的數(shù)據(jù)反而多了，其實(shí)這里的計(jì)算是估算，也有可能這里的行數(shù)統(tǒng)計(jì)出來(lái)比 10 w 少了，估算方式有興趣大家去網(wǎng)上查找，這里不是本文重點(diǎn)，就不展開了。得知行數(shù)，那我們知道 CPU 成本是 100264 * 0.2 = 20052.8。
- 數(shù)據(jù)長(zhǎng)度是 5783552，InnoDB 每個(gè)頁(yè)面的大小是 16 KB，可以算出頁(yè)面數(shù)量是 353。
也就是說(shuō)全表掃描的成本是 20052.8 + 353 = 20406。
這個(gè)結(jié)果對(duì)不對(duì)呢，我們可以用一個(gè)工具驗(yàn)證一下。在 MySQL 5.6 及之后的版本中，我們可以用 optimizer trace 功能來(lái)查看優(yōu)化器生成計(jì)劃的整個(gè)過(guò)程 ，它列出了選擇每個(gè)索引的執(zhí)行計(jì)劃成本以及最終的選擇結(jié)果，我們可以依賴這些信息來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化我們的 SQL。
optimizer_trace 功能使用如下：
SET optimizer_trace="enabled=on";
SELECT create_time FROM person WHERE NAME >'name84059' AND create_time > '2020-05-23 14:39:18';
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
SET optimizer_trace="enabled=off";
執(zhí)行之后我們主要觀察使用 name_score，create_time 索引及全表掃描的成本。
先來(lái)看下使用 name_score 索引執(zhí)行的的預(yù)估執(zhí)行成本:
{
"index": "name_score",
"ranges": [
"name84059 <= name"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rows": 25372,
"cost": 30447
}
可以看到執(zhí)行成本為 30447，高于我們之前算出來(lái)的全表掃描成本：20406。所以沒(méi)選擇此索引執(zhí)行。
注意：這里的 30447 是查詢二級(jí)索引的 IO 成本和 CPU 成本之和，再加上回表查詢聚簇索引的 IO 成本和 CPU 成本之和。
再來(lái)看下使用 create_time 索引執(zhí)行的的預(yù)估執(zhí)行成本：
{
"index": "create_time",
"ranges": [
"0x5ec8c516 < create_time"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rows": 50132,
"cost": 60159,
"cause": "cost"
}
可以看到成本是 60159，遠(yuǎn)大于全表掃描成本 20406，自然也沒(méi)選擇此索引。
再來(lái)看計(jì)算出的全表掃描成本：
{
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [
],
"table": "`person`",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"rows_to_scan": 100264,
"access_type": "scan",
"resulting_rows": 100264,
"cost": 20406,
"chosen": true
}
]
},
"condition_filtering_pct": 100,
"rows_for_plan": 100264,
"cost_for_plan": 20406,
"chosen": true
}
]
}
注意看 cost：20406，與我們之前算出來(lái)的完全一樣！這個(gè)值在以上三者算出的執(zhí)行成本中最小，所以最終 MySQL 選擇了用全表掃描的方式來(lái)執(zhí)行此 SQL。
實(shí)際上 optimizer trace 詳細(xì)列出了覆蓋索引，回表的成本統(tǒng)計(jì)情況，有興趣的可以去研究一下。
從以上分析可以看出， MySQL 選擇的執(zhí)行計(jì)劃未必是最佳的，原因有挺多，就比如上文說(shuō)的行數(shù)統(tǒng)計(jì)信息不準(zhǔn)，再比如 MySQL 認(rèn)為的最優(yōu)跟我們認(rèn)為不一樣，我們可以認(rèn)為執(zhí)行時(shí)間短的是最優(yōu)的，但 MySQL 認(rèn)為的成本小未必意味著執(zhí)行時(shí)間短。
總結(jié)
本文通過(guò)一個(gè)例子深入剖析了 MySQL 的執(zhí)行計(jì)劃是如何選擇的，以及為什么它的選擇未必是我們認(rèn)為的最優(yōu)的，這也提醒我們，在生產(chǎn)中如果有多個(gè)索引的情況，使用 WHERE 進(jìn)行過(guò)濾未必會(huì)選中你認(rèn)為的索引，我們可以提前使用 EXPLAIN,optimizer trace 來(lái)優(yōu)化我們的查詢語(yǔ)句。
來(lái)源丨公眾號(hào)：程序員大彬（ID：gh_cd7e6f4ba41d）
