一，mysql的内核查询成本
1，mysql单表查询成本计算
在mysql中，无论是innodb存储引擎还是MyIsam存储引擎，主要是由两种时间成本组成，分别是io成本 和 CPU成本 。io成本就是数据从磁盘加载到内存时，需要花费的时间成本；cpu成本就是需要去判定里面的where语句，或者其他的范围查询，in查询等是否符合要求所需要的时间成本。
在mysql中，IO成本默认需要花费1个单位的成本，CPU成本默认需要花费0.2个单位成本(不管是否存在需要过滤的条件)。因此在计算一个成本时，其基本公式如下，然后mysql内部会考虑一些微调值，这里暂不考虑。
T(i/o) : 总页数 * 1.0 T(cpu) : 总条数 * 0.2 T(总) = T(i/o) + T(cpu)
这些都是默认值，mysql也可以对这些值进行调整。这里的1个单位指的是：innodb存储引擎读取一页数据所花费的时间
1.1，建表
接下来新建一张订单表，其各个字段如下
CREATE TABLE `order_exp` ( `id` bigint(22) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单的主键', `order_no` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单的编号', `order_note` varchar(100) NOT NULL COMMENT '订单的说明', `insert_time` datetime(0) NOT NULL COMMENT '插入订单的时间', `expire_duration` bigint(22) NOT NULL COMMENT '订单的过期时长，单位秒', `expire_time` datetime(0) NOT NULL COMMENT '订单的过期时间', `order_status` smallint(6) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '订单的状态，0：未支付；1：已支付；-1：已过期，关闭', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 10819 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
需要里面的表结构以及数据的话，可以直接在百度网盘下载即可，提取码为1234：https://pan.baidu.com/s/12Py6QwzlZ7CXGuwNKp_bsA
接下来分析下面这句简单的sql语句
SELECT * FROM order_exp WHERE order_no IN ('DD00_6S', 'DD00_9S', 'DD00_10S') AND expire_time> '2021-03-22 18:28:28' AND expire_time<= '2021-03-22 18:35:09' AND insert_time> expire_time AND order_note LIKE '%7排1%' AND order_status = 0;
因此通过分析可知，可以给order_no字段添加一个索引，expire_time字段添加一个索引，这两个字段都缩小了范围，符合之前所说的一星索引；而这个like由于%在前面，根据B+树的原则，like添加索引的话会失效，因此order_note字段不添加索引；order_status这个字段只有0，1和 -1，离散性太低，肯定不走索引，因此也不添加索引；这个insert_time由于和这个expire_time都是变量，而索引是一个变量跟常量进行比较的，因此这里肯定也不走索引，因此不在这个字段上加索引。
alter table order_exp add index idx_order_no (order_no); alter table idx_expire_time add index idx_expire_time (expire_time);
可以通过以下命令来查看当前表中存在的所有索引
show keys from order_exp;
1.2，Optimizer Trace
在获取底层如何是优化这个sql语句之前，需要先了解一个工具，就是这个 Optimizer Trace 。可以通过开启这个 Optimizer Trace 指令，来查看底层优化器的执行过程，可以查看mysql是如何选择的最佳的优化路线的。Trace工具可以从细节上分析MySQL是如何选择索引。
其开启的命令如下
SET optimizer_trace="enabled=on";
开启完之后，就可以输入需要查询的sql语句，再输入具体需要查询的sql语句，如下
SELECT * FROM order_exp WHERE order_no IN ('DD00_6S', 'DD00_9S', 'DD00_10S') AND expire_time> '2021-03-22 18:28:28' AND expire_time<= '2021-03-22 18:35:09' AND insert_time> expire_time AND order_note LIKE '%7排1%' AND order_status = 0;
可以再通过输入以下的命令，就可以看到底层分析的过程以及结果了。
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE\G
最后就可以出现一下的一大堆东西的界面，有了这个结果之后，就可以通过上面的结果来验证，innodb底层的这个成本优化思路了。
1.3，单表成本优化思路
基于成本的优化步骤主要由四个步骤组成。一是根据搜索条件，找出所有可能使用到的索引；二是先计算全表扫描的代价；三是使用不同索引执行查询的代价；四是对比各种执行的方案代价，找出成本最低的那个
1.3.1，找出所有可能使用到的索引
一条sql语句中找出全部可能使用到的索引，主要是使用关键字 explain ，在查询的sql语句之前加上explain这个关键字即可分析出可能会使用哪些索引
explain SELECT * FROM order_exp WHERE order_no IN ('DD00_6S', 'DD00_9S', 'DD00_10S') AND expire_time> '2021-03-22 18:28:28' AND expire_time<= '2021-03-22 18:35:09' AND insert_time> expire_time AND order_note LIKE '%7排1%' AND order_status = 0;
其具体分析结果如下，type类型是range的范围查询，然后可能使用到的key就是建立的那两个索引。
1.3.2，计算全表扫描的代价
接下来就是先计算这个全表扫描的代价。全表扫描就是直接扫描聚簇索引的叶子结点，由于所有的数据都在聚簇索引的叶子结点上，因此就会通过这个遍历上面的每一个结点，然后对每一个结点进行匹配，看是否满足这个全部的要求
接下来就通过这个Optimizer Trace 工具获取到的里面的数据分析(上面已打开)，然后找到全表扫描所花费的这个单位。如下，全表扫描大概10354行，并且通过这个Trace工具得知的，大概需要花费2169.9个页单位。
由于这里计算的是全表扫描，那么就需要知道总行数以及总页数，因此可以使用下面这个命令
SHOW TABLE STATUS LIKE 'order_exp'\G
其结果如上图，从图中可知 data_length 的长度为 1589248，因此可以得知总页数为97，这个长度就是数据的总字节数。
1589248 ÷ 16 ÷ 1024 = 97
总条数为Rows 10343，因此可以利用这个成本计算的公式，这里会涉及到一个微调数，这里的微调数是mysql底层的硬编码，因此是必加的。因此和上面的这个全表扫描的成本对上了。
T(I/O) : 97 * 1.0 + 1.1(微调数) = 98.1 T(CPU) : 10354 * 0.2 + 1.0(微调数) = 2071.8 T(总) = T(I/O) + T(CPU) = 2169.9
1.3.3，分别计算其他索引的查询代价
在使用完主键索引之后，那么就会计算二级索引的代价，唯一索引会优先普通索引。接下来可以先查看这个 order_note 列所对应的索引，这个索引是一个普通索引。
order_note 索引
由于这个 order_note 字段总涉及到三个范围，那么在二级索引查询时，需要查询三次，那么只需要三次IO，由于在使用该字段时查询的结果只有58行，那么需要进行58次的cpu的判断；最后涉及到回表，在聚簇索引中也要花费一定的时间，则整体成本代价如下
T(I/O二级索引) : 3 * 1.0 = 3 T(I/O回表) : 58 * 1.0 = 58 T(CPU) : 58 * 0.2 + 0.01(微调数) = 11.61 T(CPU回表) : 58 * 0.2 = 11.6 T(总) = T(I/O二级索引) + T(I/O回表) + T(CPU) + T(CPU回表) = 84.21
如下图可知这个cost花费的成本是84.21，那是因为在mysql内部，将这个回表时的CPU所花费的这个时间成本给省去了，如果84.21 - 11.6 ，那么刚好就是这个72.61这个值
expire_time索引
再计算这个expire_time这列索引的成本代价，这里由于就一个范围时间，因此只需要一次IO，在单独使用这个字段作为索引时，发现只涉及到39行数据，因此这个需要进行39次cpu的判断；同时在这个二级索引结束之后，需要回表到一级索引里面，通过一级索引去找到对应的值，因此一级索引也需要一定的IO和CPU，由于二级索引找到的值有39行数据，那么需要回表39次，其IO和CPU成本如下
T(I/O二级索引) : 1 * 1.0 = 1 T(I/O回表) : 39 * 1 = 39 T(CPU) : 39 * 0.2 + 0.01(微调数) = 7.81 T(CPU回表) : 39 * 0.2 = 7.8 T(总) = T(I/O二级索引) + T(I/O回表) + T(CPU) + T(CPU回表) = 55.61
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-82krlCGh-1675155949966)(img/1675128183273.png)]
系统显示是47.81，而实际计算是 55.61 ，那是由于在进行这个比较计算的时候，mysql内部会扣掉这个CPU回表的时间，即55.61 - 7.8 = 47.81 ，那么就对上了。
1.3.4，对比全部扫描的代价和其他单个索引的代价
因此在极端完上面这几个成本之后，就可以进行一个最终的比较了，通过这个cost成本比较得知，这个expire_time索引花费的时间最小，因此最终选择的是使用这个 expire_time 字段作为最终的选择的索引。
2，in查询内核成本分析
在mysql中，其内部对in这个关键字也做了相应的优化
select * from user where user_no in ('123',xxx,xxx,...);
在使用这个in查询时，如果出现很多的这个单点区间的时候，那么就会触发这个 index dive，就是会有一个最大值去控制，可以发现这个默认的最大值为200，如果括号中的值是小于200的话，就会进行一个精确的计算，如果值大于200的话，就会进行一个估算。
show variables like '%dive%'
3，连接查询成本计算
在使用这个连接查询时，需要遵循一个原则就是：小表驱动大表。其主要通过这个嵌套循环连接算法实现这个连接查询，即驱动表查询一次，被驱动表则需要查询多次。 而多次查询被驱动表的成本，主要是取决于对驱动表查询的结果集中有多少条记录，即驱动表看的不是表中有多少数据，而是看查出来的结果集中的数据条数，谁的结果集的数据小则用哪张表作为结果集。
如果是使用这个左连接右连接，mysql内部很少做优化的东西，如果是内连接，那么mysql内部会做一个计算，去统计结果集的数据，然后区分谁做这个驱动表。
其成本计算的方式就是：表1的成本 + 表2的扇出 x 表1的成本 。因此这个优化手段就是两个部分，分别是 尽量减少驱动表的扇出，对被驱动表的访问成本尽量低。 并且在这个《阿里最新Java编程规范泰山版》的规定当中，
规定其超过三个表禁止join，需要join的字段，其数据类型保持绝对的一致，在多表关联查询时，保证被关联的字段走索引。
