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  • MySQL查询优化之二-范围优化(Range Optimization) 如需转载请标明出处:http://blog.csdn.net/itas109 QQ技术交流群:12951803 环境: MySQL版本:5.5.15 操作系统:windows 本文讨论范围优化...

    #MySQL查询优化之二-范围优化(Range Optimization)

    如需转载请标明出处:http://blog.csdn.net/itas109
    QQ技术交流群:129518033

    环境:
    MySQL版本:5.5.15
    操作系统:windows

    本文讨论范围的优化。
    范围访问方法使用一个单独的索引来取回一个表记录的子集, 包含在一部分或者多个部分, 索引值区间。它可用于
    单部分或者多部分 索引,下面的章节给出:

    范围访问方法使用单个索引来检索包含在一个或多个索引值区间内的表行的子集。 它可以用于单部分或多部分索引。 以下部分详细介绍了如何从WHERE子句中提取区间。

    ##1.单部分索引的范围访问方法

    对于单部分索引,可以通过WHERE子句中的相应条件方便地表示索引值区间,表示为范围条件(range condition)而不是“区间”(interval )。

    单个部分索引的范围条件(range condition)定义如下:

    • 对于BTREE和HASH索引,使用=,<=>,IN(),IS NULL或IS NOT NULL运算符时,关键部分与常量值的比较是一个范围条件(range condition)。

    • 另外,对于BTREE索引,当使用>,<=>,<=,BETWEEN,!=或<>运算符或LIKE比较(如果LIKE的参数是一个不以通配符开始的常量字符串)时,关键部分与常量值的比较是一个范围条件(range condition)。

    • 对于所有的索引类型,OR和AND多个范围条件(range condition)的融合形成一个范围条件(range condition)。

    注意事项: 前面描述中的“常量值”是指以下之一: 1.来自查询字符串的常量 2.相同的join的const或system表的列

    EXPLAIN输出的类型列描述如何连接表,这里只介绍和本内容相关的部分:

    const
    该表至多有一个匹配的行,在查询开始时读取。 由于只有一行,因此该行中列的值可以被优化器的其余部分视为常量。 const表非常快,因为它们只读一次。

    system
    该表只有一行(=系统表)。 这是const连接类型的特例。

    3.一个不相关的子查询的结果
    4.任何表达式完全由前面的类型的子表达式组成

    以下是在WHERE子句中使用范围条件(range condition)查询的一些示例:

    SELECT * FROM t1
      WHERE key_col > 1
      AND key_col < 10;
    
    SELECT * FROM t1
      WHERE key_col = 1
      OR key_col IN (15,18,20);
    
    SELECT * FROM t1
      WHERE key_col LIKE 'ab%'
      OR key_col BETWEEN 'bar' AND 'foo';
    

    在优化器常量传播阶段,某些非常量值可能会转换为常量。

    MySQL试图从WHERE子句中为每个可能的索引提取范围条件(range condition)。 在提取过程中,不能用于构建范围条件(range condition)的条件被删除,产生重叠范围的条件被合并,产生空的范围的条件被去除。

    考虑下面的语句,其中key1是一个索引列,nonkey没有索引

    SELECT * FROM t1 WHERE
      (key1 < 'abc' AND (key1 LIKE 'abcde%' OR key1 LIKE '%b')) OR
      (key1 < 'bar' AND nonkey = 4) OR
      (key1 < 'uux' AND key1 > 'z');
    

    范围条件(range condition)的提取过程如下:
    1.从原来的WHERE子句开始:

    (key1 < 'abc' AND (key1 LIKE 'abcde%' OR key1 LIKE '%b')) OR
    (key1 < 'bar' AND nonkey = 4) OR
    (key1 < 'uux' AND key1 > 'z')
    

    2.不能用于构建范围条件(range condition)的条件被删除

    删除nonkey = 4和key1 LIKE’%b’,因为它们不能用于范围扫描。 删除它们的正确方法是用TRUE替换它们,以便在进行范围扫描时不会错过任何匹配的行。 用TRUE替换它们会产生:

    (key1 < 'abc' AND (key1 LIKE 'abcde%' OR TRUE)) OR
    (key1 < 'bar' AND TRUE) OR
    (key1 < 'uux' AND key1 > 'z')
    

    3.产生重叠范围的条件被合并

    • (key1 LIKE ‘abcde%’ OR TRUE) 总是true

    • (key1 < ‘uux’ AND key1 > ‘z’) 总是false

    用常量代替这些条件产生:

    (key1 < 'abc' AND TRUE) OR (key1 < 'bar' AND TRUE) OR (FALSE)
    

    删除不必要的TRUE和FALSE常量会产生:

    (key1 < 'bar')
    

    一般来说(和前面的例子一样),用于范围扫描的条件与WHERE子句相比限制性更小。 MySQL执行额外的检查来筛选满足范围条件但不满足WHERE子句的行。

    范围条件提取算法可以处理任意深度的嵌套AND / OR结构,其输出不依赖于条件出现在WHERE子句中的顺序。

    MySQL不支持为空间索引的范围访问方法合并多个范围。 要解决此限制,可以使用具有相同SELECT语句的UNION,不同之处在于您将每个空间谓词放在不同的SELECT中。

    2.多部分索引的范围访问方法

    多部分索引的范围条件是单部分索引的范围条件的扩展。 多部分索引的范围条件将索引行限制在一个或多个关键元组间隔内。 键元组间隔是通过使用索引中的排序在一组关键元组上定义的。

    例如,考虑定义为key1(key_part1,key_part2,key_part3)的多部分索引以及按键顺序列出的以下一组键元组:

    key_part1  key_part2  key_part3
      NULL       1          'abc'
      NULL       1          'xyz'
      NULL       2          'foo'
       1         1          'abc'
       1         1          'xyz'
       1         2          'abc'
       2         1          'aaa'
    

    条件key_part1 = 1定义了这个区间(interval ):

    (1,-inf,-inf) <= (key_part1,key_part2,key_part3) < (1,+inf,+inf)
    

    区间(interval )覆盖了前面数据集中的第4,5和6个元组,并且可以被范围访问方法使用。

    相比之下,条件key_part3 ='abc’没有定义单个区间(interval ),不能被范围访问方法使用。

    以下说明更详细地指出了范围条件(range condition)如何适用于多部分索引。

    • 对于HASH索引,可以使用包含相同值的每个区间。 这意味着间隔只能在以下形式的条件下产生:
        key_part1 cmp const1
    AND key_part2 cmp const2
    AND ...
    AND key_partN cmp constN;
    

    在这里,const1,const2,…是常量,cmp是=,<=>或IS NULL比较运算符之一,条件覆盖所有索引部分。(也就是说,有N个条件,一个用于N部分索引的每个部分)。例如,以下是三部分HASH索引的范围条件:

    key_part1 = 1 AND key_part2 IS NULL AND key_part3 = 'foo'
    

    有关常量值的定义,请到本文第一节中的注意事项查看。

    • 对于BTREE索引,区间(interval )可能适用于与AND结合的条件,其中每个条件使用=,<=>,IS NULL,>,<=> =,<=,!=比较关键部分与常量值, <>,BETWEEN或LIKE’pattern’(其中’pattern’不以通配符开头)。 只要可以确定包含与条件匹配的所有行的单个关键元组(或者使用<>或!=的两个区间(interval )),就可以使用区间(interval )。

    只要比较运算符是=,<=>或IS NULL,优化器就会尝试使用其他关键部分来确定区间(interval )。 如果运算符是>,<,> =,<=,!=,<>,BETWEEN或LIKE,则优化程序使用它,但不考虑更多关键部分。 对于下面的表达式,优化器在第一个比较中使用=。 它也使用> =从第二个比较,但不考虑更多的关键部分,不使用第三个比较的区间构造:

    key_part1 = 'foo' AND key_part2 >= 10 AND key_part3 > 10
    

    单个区间(interval ):

    ('foo',10,-inf) < (key_part1,key_part2,key_part3) < ('foo',+inf,+inf)
    

    创建的区间(interval )可能包含比初始条件更多的行。 例如,前面的区间(interval )包括不符合原始条件的值(‘foo’,11,0)。

    • 如果覆盖区间内包含的行集的条件OR组合,则它们形成一个条件,该条件涵盖了包含在区间并集中的一组行。 如果条件AND组合,则它们形成一个条件,覆盖包含在它们的区间(interval )交集内的一组行。 例如,对于两部分索引中的这种情况:
    (key_part1 = 1 AND key_part2 < 2) OR (key_part1 > 5)
    

    区间(interval )为:

    (1,-inf) < (key_part1,key_part2) < (1,2)
    (5,-inf) < (key_part1,key_part2)
    

    在这个例子中,第一行的区间(interval )使用一个关键部分的左边界和两个关键部分的右边界。 第二行的区间(interval )只使用一个关键部分。 EXPLAIN输出中的key_len列表示所用key前缀的最大长度。

    在某些情况下,key_len可能表示使用了关键部分,但这可能不是您所期望的。 假设key_part1和key_part2可以是NULL。 然后,key_len列显示以下情况下的两个关键部件长度:

    key_part1 >= 1 AND key_part2 < 2
    

    但是,事实上,条件转换为:

    key_part1 >= 1 AND key_part2 IS NOT NULL
    

    单部分索引的范围访问方法描述了如何执行优化来合并或消除单部分索引的范围条件的间隔。 在多部分索引的范围条件下执行类似的步骤。


    Reference:
    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/range-optimization.html
    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html


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  • 例如查询昨日新注册用户,写法... EXPLAIN select * from chess_user u where DATE_FORMAT(u.register_time,'%Y-%m-%d')='2018-01-25'; ...select * from chess_user u where u.register_time BETWEEN '2018-01-25...

    例如查询昨日新注册用户,写法有如下两种:

    EXPLAIN
    select * from chess_user u where DATE_FORMAT(u.register_time,'%Y-%m-%d')='2018-01-25';
    
    EXPLAIN
    select * from chess_user u where u.register_time BETWEEN '2018-01-25 00:00:00' and '2018-01-25 23:59:59';

     register_time字段是datetime类型,转换为日期再匹配,需要查询出所有行进行过滤。而第二种写法,可以利用在register_time字段上建立索引,查询极快!

    附上日期转换函数

      DECLARE yt varchar(10); #昨天
      DECLARE yt_bt varchar(19); #昨天开始时间
      DECLARE yt_et varchar(19); #昨天结束时间
      
    
      #设置变量    
      SET yt=DATE_FORMAT(DATE_ADD(now(),INTERVAL -1 day),'%Y-%m-%d');
      SET yt_bt=DATE_FORMAT(DATE_ADD(now(),INTERVAL -1 day),'%Y-%m-%d 00:00:00');
      SET yt_et=DATE_FORMAT(DATE_ADD(now(),INTERVAL -1 day),'%Y-%m-%d 23:59:59');

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/hdwang/p/8492034.html

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  • select * from table where createtime between '2019-01-01 00:00:00' and '...实际数据量17万条,扫描了77万行,数据总量为375万条数据,查询耗时85秒,请问一下怎么才能优化 其中storeid和createtime都创建了索引
  • 时间格式为 第一种写法: select * from test where create_time between '2019-03-05 13:04:07' and '2019-03-08 13:04:07'; 第二种写法: select * from test where create_time &gt;= '2019-03-05 ...

    时间格式为

    第一种写法:

    select * from test where create_time between '2019-03-05 13:04:07' and '2019-03-08 13:04:07';

    第二种写法:

    
    select * from test where create_time >= '2019-03-05 13:04:07' and date <= '2019-03-08 13:04:07';

    如果传入的格式是YYYY-MM-DD 的 没有带时分秒,按照上面两种写法会差不全。

    解决办法:

    一、改变传入格式。改为 YYYY-MM-DD hh:mm:ss 就可以使用上面两种写法

    二、你用mysql的函数date_format

    select * from test where date_format(create_time,'%Y-%m-%d') between '2019-03-05' and '2019-03-08';
    展开全文
  • Mysql范围查询优化

    2020-04-02 14:49:31
    mysql range optimization 速查1:eq_range_index_dive_limit决定的两种评估方式 对比 Dive Statistic 真实 idx1(t1,t2,k) 5(误差0%) 2(误差60%) 5 Idx2(t1,k) 1026(误差0%) 985(误差%) 1026...

    mysql range optimization

    速查1:eq_range_index_dive_limit决定的两种评估方式

    对比 Dive Statistic 真实
    idx1(t1,t2,k) 5(误差0%) 2(误差60%) 5
    Idx2(t1,k) 1026(误差0%) 985(误差%) 1026(误差4%)
    statistics时长 0.188ms 0.107ms

    速查2:内存限制

    • in或者or的一个值大概需要230字节!
    • in (1,2,…,N) and in (1,2,…,M)算作M*N个!
    • and的一个值大概125字节!

    1 range和in的一些知识点

    Equality Range Optimization of Many-Valued Comparisons

    Consider these expressions, where col_name is an indexed column:

    col_name IN(val1, ..., valN)
    col_name = val1 OR ... OR col_name = valN
    

    Each expression is true if col_name is equal to any of several values. These comparisons are equality range comparisons (where the “range” is a single value). The optimizer estimates the cost of reading qualifying rows for equality range comparisons as follows:

    • If there is a unique index on col_name, the row estimate for each range is 1 because at most one row can have the given value.
    • 如果有唯一索引,行估计值就很简单了,每种值之可能有一行
    • Otherwise, any index on col_name is nonunique and the optimizer can estimate the row count for each range using dives into the index or index statistics.
    • 如果没有唯一索引,优化器需要用索引或者索引统计信息中的信息来评估每种值对应的行数

    With index dives, the optimizer makes a dive at each end of a range and uses the number of rows in the range as the estimate. For example, the expression col_name IN (10, 20, 30) has three equality ranges and the optimizer makes two dives per range to generate a row estimate. Each pair of dives yields an estimate of the number of rows that have the given value.

    例如IN (10, 20, 30)每个值做两次dive获得三个dive对,可以精确估计行数

    Index dives provide accurate row estimates, but as the number of comparison values in the expression increases, the optimizer takes longer to generate a row estimate. Use of index statistics is less accurate than index dives but permits faster row estimation for large value lists.

    在《高性能MySQL》里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询,提升查询效率,因为在一条索引里面,range字段后面的部分是不生效的(in后面的点查还能生效的,但是order by无效,原因就是组合)。使用in这种方式其实MySQL优化器是转化成了n*m种组合方式来进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效。同时它存在这一些问题:

    老版本的MySQL在IN()组合条件过多的时候会发生很多问题。查询优化可能需要花很多时间,并消耗大量内存。新版本MySQL在组合数超过一定的数量就不进行计划评估了,这可能导致MySQL不能很好的利用索引。

    这里的“一定数量”在MySQL5.6.5以及以后的版本中是由eq_range_index_dive_limit这个参数控制,一直到5.7以后的版本默认会修改成200,当然我们是可以手动设置的。

    参数使用

    eq_range_index_dive_limit = 0    只能使用index dive
    N >= eq_range_index_dive_limit   使用index statistics
    N <  eq_range_index_dive_limit   只能使用index dive
    

    index dive与index statistics是MySQL优化器对开销代价的估算方法,前者统计速度慢但是能得到精准的值,后者统计速度快但是数据未必精准。

    the optimizer can estimate the row count for each range using dives into the index or index statistics.

    在MySQL5.7版本中将默认值从10修改成200目的是为了尽可能的保证范围等值运算(IN())执行计划尽量精准,因为IN()list的数量很多时候都是超过10的。

    下面全部四种情况的查询会跳过dive

    • A single-index FORCE INDEX index hint is present. The idea is that if index use is forced, there is nothing to be gained from the additional overhead of performing dives into the index.
    • The index is nonunique and not a FULLTEXT index.
    • No subquery is present.
    • No DISTINCT, GROUP BY, or ORDER BY clause is present.

    Those dive-skipping conditions apply only for single-table queries. Index dives are not skipped for multiple-table queries (joins).

    2 实战

    测试表

    -- 1000万数据量
    CREATE TABLE `sbtest1` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
      `c` char(120) NOT NULL DEFAULT '',
      `pad` char(60) NOT NULL DEFAULT '',
      `t1` int(11) NOT NULL,
      `t2` int(11) NOT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `idx1` (`t1`,`t2`,`k`),
      KEY `idx2` (`t1`,`k`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10000001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
    
    -- t1的选择性1W/1000W,t2的选择性1000/1000W
    update sbtest1 set t1=FLOOR(RAND() * 10000);
    update sbtest1 set t2=FLOOR(RAND() * 1000);
    

    测试SQL

    (选择走索引1点查或者走索引2排序)

    -- KEY `idx1` (`t1`,`t2`,`k`)
    -- KEY `idx2` (`t1`,`k`)
    -- 选哪个?
    
    -- 选了idx2避免排序
    -- 0.00053350
    explain select * from sbtest1 where t1=4949 and t2 in (7101, 384) order by k;
    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: sbtest1
       partitions: NULL
             type: range
    possible_keys: idx1,idx2
              key: idx1
          key_len: 8
              ref: NULL
             rows: 5
         filtered: 100.00
            Extra: Using index condition; Using filesort
    
    -- 强制idx1走前两列索引
    -- 0.00517950
    explain select * from sbtest1 force index(idx2) where t1=4949 and t2 in (7101, 384) order by k;
    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: sbtest1
       partitions: NULL
             type: ref
    possible_keys: idx2
              key: idx2
          key_len: 4
              ref: const
             rows: 1026
         filtered: 20.00
            Extra: Using index condition; Using where
    

    当前评估使用index dive

    mysql> show variables like 'eq_range_index_dive_limit';
    +---------------------------+-------+
    | Variable_name             | Value |
    +---------------------------+-------+
    | eq_range_index_dive_limit | 200   |
    +---------------------------+-------+
    

    确认trace走(t1,t2,k),看到使用了index_dives_for_eq_ranges,评估的行数是很准确的,走idx1用5行,走idx2用1026行

    set optimizer_trace=1;
    set optimizer_trace_max_mem_size=16384;
    select * from sbtest1 where t1=4949 and t2 in (7101, 384) order by k;
    
    select * from information_schema.optimizer_trace;
    
    "range_scan_alternatives": [
      {
        "index": "idx1",
        "ranges": [
          "4949 <= t1 <= 4949 AND 384 <= t2 <= 384",
          "4949 <= t1 <= 4949 AND 7101 <= t2 <= 7101"
        ],
        "index_dives_for_eq_ranges": true,
        "rowid_ordered": false,
        "using_mrr": false,
        "index_only": false,
        "rows": 5,
        "cost": 8.01,
        "chosen": true
      },
      {
        "index": "idx2",
        "ranges": [
          "4949 <= t1 <= 4949"
        ],
        "index_dives_for_eq_ranges": true,
        "rowid_ordered": false,
        "using_mrr": false,
        "index_only": false,
        "rows": 1026,
        "cost": 1232.2,
        "chosen": false,
        "cause": "cost"
      }
    ],
    

    那么把eq_range_index_dive_limit改小会发生什么?可以看到评估明显不准了

    set eq_range_index_dive_limit=1;
    select * from sbtest1 where t1=4949 and t2 in (7101, 384) order by k;
    select * from information_schema.optimizer_trace;
    "range_scan_alternatives": [
      {
        "index": "idx1",
        "ranges": [
          "4949 <= t1 <= 4949 AND 384 <= t2 <= 384",
          "4949 <= t1 <= 4949 AND 7101 <= t2 <= 7101"
        ],
        "index_dives_for_eq_ranges": false,
        "rowid_ordered": false,
        "using_mrr": false,
        "index_only": false,
        "rows": 2,
        "cost": 4.41,
        "chosen": true
      },
      {
        "index": "idx2",
        "ranges": [
          "4949 <= t1 <= 4949"
        ],
        "index_dives_for_eq_ranges": false,
        "rowid_ordered": false,
        "using_mrr": false,
        "index_only": false,
        "rows": 985,
        "cost": 1183,
        "chosen": false,
        "cause": "cost"
      }
    ],
    

    对比

    对比 Dive Statistic 真实
    idx1(t1,t2,k) 5(误差0%) 2(误差60%) 5
    Idx2(t1,k) 1026(误差0%) 985(误差%) 1026(误差4%)
    statistics时长 0.188ms 0.107ms

    statistic

    show profiles;
    show profile for query 32;
    ...
    | statistics           | 0.000107 |
    

    dive

    show profiles;
    show profile for query 30;
    ...
    | statistics           | 0.000188 |
    

    3 内存限制

    Limiting Memory Use for Range Optimization

    range_optimizer_max_mem_size

    • 0:无限制
    • 其他值:评估超过后会有报错 Memory capacity of *N* bytes for 'range_optimizer_max_mem_size' exceeded. Range optimization was not done for this query.
    • in或者or的一个值大概需要230字节!
    • in (1,2,…,N) and in (1,2,…,M)算作M*N个!
    • and的一个值大概125字节!

    For a simple query such as the following, where there is one candidate key for the range access method, each predicate combined with OR uses approximately 230 bytes:

    SELECT COUNT(*) FROM t
    WHERE a=1 OR a=2 OR a=3 OR .. . a=N;
    

    Before 5.7.11, the number of bytes per predicate combined with OR was higher, approximately 700 bytes.

    4 官方文档

    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/range-optimization.html#row-constructor-range-optimization

    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-system-variables.html

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    2018-11-28 21:42:18
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