mysql explain预估剖析

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介:

  使用MySQL建立了一张表country,总共有才3121行记录。

  但是使用explain select count(*) from country;的时候,发现行数rows达到6897,让我大吃一惊。

复制代码
mysql> explain select count(*) from country;

+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+

| id | select_type | table   | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |

+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+

|  1 | SIMPLE      | country | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 6897 | NULL  |

+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
复制代码

 

问题:为什么explain的结果和真实的结果运行不一致,并且产生这么大的误差?

  针对这个问题,上网查了些资料,特此发博文总结下,当然自己也是刚刚使用mysql,有很多不了解的地方,希望多多指正。

一、explain是什么?

  通过explain可以查看MySQL的执行计划,从而知道MySQL是如何处理我们的SQL语句。具体来说通过explain我们能得到一系列的关键信息,比如哪些索引被实际使用,查询了多少行等等。

  explain使用Rows来告知我们数据库即将要阅读的行数,但是实际将要阅读的行数和explain所记载的将要阅读的行数可能会有差异,这是因为explain并没有真的去执行sql语句从而得出行数,而是进行了某种预估。

二、explain怎么预估行数

  找了半天得知真相的我眼泪掉下来:http://lists.mysql.com/commits/115810

1)mysql-5.5之前

  首先找到查询第一个记录所在的page(记为PLeft),统计PLeft里的记录数(记为Records_PLeft),之后找到最后一个记录所在的page(记为PRight),统计PRight的记录数(Records_PRight),之后将Records_PLeftRecords_PRight取平均,最后乘以总共的page数目(记为Page_Num)。公式如下:

Rows = ((Records_PLeft + Records_PRight)/2)*Page_Num

  统计上讲这个预估方法是很有偏的。比如总共4个page:page1(999 records), page2(1 record), page3(1 record), page4(1 record),这样预估出来的Rows=((999+1)/2)*4 = 2000,然而实际上才总共才有1002个记录。

2)mysql-5.5之后

  上述预估偏差大的关键在于有偏,而有偏的关键在于采样的page数太少了,事实上只采样了边界2个,新算法的思路很简单,增加采样数目,比如采样10个page,这样可以在一定程度上降低偏差。

  具体来说,mysql除了边界2个外,还沿着左侧page往右连续查找8个page,如果总的page数目小于等于10个,那么预估的Rows和真实的Rows一致。

Rows = ((Records_PLeft +  Records_P1 + Records_P2 + ... + Records_P8 + Records_PRight)/10)*Page_Num

   上述方法只是在一定程度上缓解了有偏的问题,但是不准确还是存在的,事实上楼主的mysql版本是5.6版本,可见还是没有解决的很好

 三、思考

  为什么是从左往右连续选8个page,而不是在首尾之间随机选择8个page,既然要缓解采样有偏的问题,那么随机选应该更好。猜想可能有两个原因:1)随机选择每次explain得到的Rows不一样,不方便应用;2)随机选会造成I/O开销,尤其是数据量大的时候,毕竟explain是希望能快速得到预估结果。

  我觉得应该还有更好的算法,能实现explain效率与精度的tradeoff,希望大家能给出建议。

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