mysql 索引优化特性之MRR

MRR针对于辅助索引上的范围查询进行优化,收集辅助索引对应主键rowid。进行排序后回表查询,随机IO转顺序IO

当我们需要对大表(基于辅助索引)进行范围扫描时,会导致产生许多随机/O。而对于普通磁盘来说,随机的性能很差,会遇到瓶颈,在 MySQL 5.6/5.7和MariaDB5.3/5.5/10.0/10.1版本里对这种情况进行了优化,一个新的名词 Multi Range Read(MRR)出现了,优化器会先扫描辅助索引,然后收集每行的主键(rowid ),并对主键进行排序(排序结果存储到read_rnd_buffer),此时就可以用主键顺序访问基表,即用顺序IO代替随机IO。

而MRR的优化在于,并不是每次通过辅助索引读取到数据就回表去取记录,范围扫描(range access)中MySQL将扫描到的数据存入由 read_rnd_buffer_size 变量定义的内存大小中,默认256K。然后对其按照Primary Key(RowID)排序,然后使用排序好的数据进行顺序回表,因为我们知道InnoDB中叶子节点数据是按照PRIMARY KEY(ROWID)进行顺序排列的,所以我们可以认为,如果按照主键的递增顺序查询的话,对磁盘的读比较接近顺序读,能够提升读性能。这对于IO-bound类型的SQL查询语句带来性能极大的提升。

MRR 能够提升性能的核心在于,这条查询语句在索引上做的是一个范围查询(也就是说,这是一个多值查询),可以得到足够多的主键id。这样通过排序以后,再去主键索引查数据,才能体现出“顺序性”的优势。所以MRR优化可用于range,ref,eq_ref类型的查询,工作方式如下图:

简单说:使用辅助索引进行范围查询时,MRR会收集并排序好符合范围查询条件的rowid。然后通过顺序的rowid去回表查询数据记录。 MRR 通过把「随机磁盘读」,转化为「顺序磁盘读」,从而提高了索引查询的性能。

mysql中mrr相关操作

mysql默认开启MRR优化。但是由优化器决定是否真正使用MRR(mrr=on,mrr_cost_based=on),因为有些时候优化器认为不使用MRR性能会更好!查询MRR的开启状态如下:

SHOW VARIABLES LIKE '%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=off,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

关闭MRR优化,不强制使用MRR

 set optimizer_switch='mrr=off,mrr_cost_based=on';

k_1是sbtest1 表的一个辅助索引,执行计划如下:

EXPLAIN SELECT * from sbtest1 force index(k_1)  where k BETWEEN 1000 and 55555
image.png
image.png

再来看开启MRR,并强制使用。可以看到执行计划的Extra列多了Using MRR

 set optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off';
image.png
image.png

mrr=on会开启MRR优化功能,mrr_cost_based 则是用来告诉优化器,要不要基于使用 MRR 的成本,考虑使用 MRR 是否值得(cost-based choice),来决定具体的 sql 语句里要不要使用 MRR。很明显,对于只返回一行数据的查询,是没有必要 MRR 的,而如果你把 mrr_cost_based 设为 off,那优化器就会通通使用 MRR。建议这个配置还是设为 on,毕竟优化器在绝大多数情况下都是正确的。另外还有一个配置 read_rnd_buffer_size ,是用来设置用于给 rowid 排序的内存的大小。显然,MRR 在本质上是一种用空间换时间的算法。MySQL 不可能给你无限的内存来进行排序,如果 read_rnd_buffer 满了,就会先把满了的 rowid 排好序去磁盘读取,接着清空,然后再往里面继续放 rowid,直到 read_rnd_buffer 又达到 read_rnd_buffe 配置的上限,如此循环。

另外 MySQL 的其中一个分支 Mariadb 对 MySQL 的 MRR 做了很多优化。

SHOW VARIABLES LIKE '%read_rnd_buffer%' -- 262144 字节 0.25M

注意:MRR 只是针对优化回表查询的速度,当不需要回表访问的时候,MRR就失去意义了(比如覆盖索引)

optimizer_switch可以是全局的,也可以是会话级的。当然,除了调整参数外,数据库也提供了语句级别的开启或关闭MRR,使用方法如下:

EXPLAIN SELECT /*+ MRR(sbtest1)*/ *  from sbtest1 force index(k_1)  where k BETWEEN 1000 and 55555
image.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 201,924评论 5 474
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 84,781评论 2 378
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 148,813评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,264评论 1 272
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,273评论 5 363
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,383评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,800评论 3 393
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,482评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,673评论 1 295
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,497评论 2 318
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,545评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,240评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,802评论 3 304
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,866评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,101评论 1 258
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,673评论 2 348
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,245评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容