本文导读

本文将解读MySQL数据库查询优化器（CBO）的工作原理。简单介绍了MySQL Server的组成，MySQL优化器选择索引额原理以及SQL成本分析，最后通过 select 查询总结整个查询过程。

一、MySQL 优化器是如何选择索引的

下面我们来看这张表，SUB_ODR_ID字段创建了相关的 2 个索引，根据我们前面所学我们建立一个PRIMARY KEY (ID)自增主键索引，(LOG_ID, SUB_ODR_ID)设置为联合索引、唯一索引，两个时间CREATE_TIME、UPDATE_TIME分别设置两个索引。

CREATE TABLE `***`  (
  `ID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `LOG_ID` varchar(32) NOT NULL COMMENT '交易流水号',
  `ODR_ID` varchar(32) NOT NULL COMMENT '父单号',
  `SUB_ODR_ID` varchar(32) NOT NULL COMMENT '子单号',
  `CREATE_TIME` datetime(0) NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `CREATE_BY` varchar(32) NOT NULL COMMENT ' 创建人',
  `UPDATE_TIME` datetime(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '更新时间',
  `UPDATE_BY` varchar(32) NOT NULL COMMENT '更新人',
  PRIMARY KEY (`ID`) USING BTREE,
  UNIQUE INDEX `UNQ_LOG_SUBODR_ID`(`LOG_ID`, `SUB_ODR_ID`) USING BTREE,
  INDEX `IDX_ODR_ID`(`ODR_ID`) USING BTREE,
  INDEX `IDX_SUB_ID`(`SUB_ODR_ID`) USING BTREE,
  INDEX `IDX_CREATE_TIME`(`CREATE_TIME`) USING BTREE,
  INDEX `IDX_UPDATE_TIME`(`UPDATE_TIME`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '分摊业务明细表' ROW_FORMAT = Dynamic;

在查询字段 SUB_ODR_ID 中，理论上可以使用三个相关的索引：UNQ_LOG_SUBODR_ID、IDX_SUB_ID，MySQL优化器如何从这三个索引中进行选择？

在关系数据库中，B+树只是用于存储的数据结构。

如何使用它取决于数据库的优化器。优化器确定特定索引的选择，即执行计划。优化器的选择基于成本，成本越低，首选指数越高。

1、MySQL数据库组成

MySQL数据库由Server（服务器）层和Engine（引擎）层组成。

Serve层有SQL分析器、SQL优化器和SQL执行器，负责SQL语句的具体执行过程。

Engine层负责存储特定数据，例如最常用的InnoDB存储引擎，以及用于在内存中存储临时结果集的TempTable引擎。

SQL优化器将分析所有可能的执行计划，并选择成本最低的执行。这个优化器被称为CBO（基于成本的优化器）。

2、MySQL数据库成本计算

在 MySQL中，一条 SQL 的计算成本计算，很好理解，就是访问数据库（数据库页、磁盘）+处理数据。

CPU成本，表示计算成本，例如索引键值的比较、记录值的比较和结果集的排序。这些操作都在服务器层完成

IO成本，表示引擎级IO的成本，MySQL 8.0可以通过区分表的数据是否在内存中来分别计算读取内存IO和磁盘IO的成本。

Cost  = Server Cost + Engine Cost  = CPU Cost + IO Cost
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MySQL优化器认为，如果一段SQL需要创建一个基于磁盘的临时表，那么此时的成本是最大的，是基于内存的临时表的20倍。比较索引键值和记录的成本很低，但如果要比较的记录很多，成本就会非常大。

MySQL 优化器认为，从磁盘读取的开销是内存开销的 4 倍（成本不是一成不变的会根据硬件变化）。

二、MySQL查询成本

查看各成本的值，MySQL优化器的工作原理，我们执行下面这行SQL语句，分析执行过程，MySQL 索引选择是基于 SQL 执行成本

EXPLAIN FORMAT=json 
select * from test.fork_business_detail f where f.sub_odr_id = ''
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read_cost表示从InnoDB存储引擎读取的成本；

eval_cost表示服务器层的CPU成本；

prefix_cost表示SQL的总成本；

data_read_per_join 表示读取记录中的字节总数。

{
	"query_block": {
		"cost_info": {
			"query_cost": "1.20"
		},
		"table": {
			"access_type": "ref",
			"possible_keys": [
				"IDX_SUB_ID"
			],
			"key": "IDX_SUB_ID",
			"used_key_parts": [
				"SUB_ODR_ID"
			],
			"key_length": "98",
			"ref": [
				"const"
			],
			"cost_info": {
				"read_cost": "1.00",
				"eval_cost": "0.20",
				"prefix_cost": "1.20",
				"data_read_per_join": "1K"
			},
			"used_columns": [
				"ID",
				"LOG_ID",
				"ODR_ID",
				"SUB_ODR_ID",
				"CREATE_TIME",
				"CREATE_BY",
				"UPDATE_TIME",
				"UPDATE_BY"
			]
		}
	}
}
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