optimizer_switch优化法案详解

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: optimizer_switch优化法案详解

optimizer_switch 是一个由多个标志组成的字符串,每个标志控制一个特定的优化器行为。这些标志可以被设置为 on 或 off,以启用或禁用相应的优化策略。通过调整这些标志,数据库管理员可以精细地控制查询优化器的行为,以达到最佳的性能表现。

ptimizer_switch系统变量可以控制优化器行为。它的值是一组标志,每个标志都有一个on或off值,用于指示相应的优化器行为是启用还是禁用。此变量具有全局值和会话值,可以在运行时更改。全局默认值可以在服务器启动时设置。

1. optimizer_switch 变量

optimizer_switch 是一个字符串类型的系统变量,其中包含了一系列的开关选项,用于控制查询优化器的不同行为。这些选项通常以“option_name=on|off”的形式出现。通过调整这些选项,用户可以对查询优化器的行为进行微调,以适应特定的应用场景或工作负载。


2. 查询优化策略解析

2.1 索引选择

index_merge:允许优化器使用索引合并(Index Merge)策略,即将多个索引的扫描结果合并起来以满足查询条件。这在某些情况下可以提高查询性能,但也可能增加额外的CPU和I/O开销。

index_condition_pushdown(ICP):允许优化器将WHERE子句中的某些条件推送到索引扫描中,从而减少需要访问的数据行数。这通常可以提高查询性能,尤其是在使用复合索引时。

2.2 连接策略

join_order:控制查询优化器生成连接顺序的策略。MySQL支持多种连接策略,如贪婪搜索、动态规划等。通过调整这个选项,用户可以尝试不同的连接顺序,以找到性能最优的执行计划。

nested_loop:控制是否使用嵌套循环连接策略。嵌套循环是一种简单的连接策略,但在处理大数据集时可能不够高效。在某些情况下,禁用嵌套循环并启用其他连接策略(如哈希连接或排序合并连接)可能会提高性能。

2.3 子查询优化

subquery_materialization:允许优化器将子查询的结果存储在一个临时表中,以便在后续查询中重复使用。这可以减少对子查询的重复执行,从而提高性能。

derived_merge:允许优化器将派生表(Derived Table)与其他表进行合并,以减少不必要的临时表创建和访问。这通常可以提高涉及复杂子查询的查询性能。

2.4 其他优化策略

materialization:控制是否将某些查询结果存储在临时表中,以便在后续查询中重复使用。这可以提高某些复杂查询的性能。

semijoin:允许优化器使用半连接(Semi-Join)策略来优化某些类型的IN子查询。半连接可以减少需要访问的数据行数,从而提高性能。

loosescan:在某些连接操作中,允许优化器跳过不满足连接条件的行,以减少不必要的行扫描和比较操作。

3. 如何使用 optimizer_switch

要查看当前的 optimizer_switch 设置,可以使用以下SQL命令:

 

sql

SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_switch';

要修改 optimizer_switch 的设置,可以使用 SET 命令,例如:

 

sql

SET GLOBAL optimizer_switch='index_merge=off,index_condition_pushdown=on';

注意:修改 optimizer_switch 的设置可能会对数据库性能产生显著影响,因此建议在修改之前先备份当前的设置,并在非生产环境中进行测试。

 

4. 注意事项

性能影响:调整 optimizer_switch 的设置可能会对查询性能产生显著影响。因此,在进行任何更改之前,都应该仔细评估其潜在影响并进行充分的测试。

版本差异:不同版本的MySQL可能支持不同的 optimizer_switch 选项和值。因此,在调整设置时,请确保您了解当前MySQL版本的具体要求和限制。

工作负载特性:不同的工作负载可能具有不同的查询模式和性能需求。因此,在调整 optimizer_switch 的设置时,请考虑您的工作负载特性,并尝试找到最适合您的应用场景的设置。

5. 总结

optimizer_switch 是一个强大的工具,允许用户微调MySQL查询优化器的行为以适应特定的应用场景或工作负载。通过深入了解不同的优化策略和工作原理,并结合实际的应用场景进行测试和调整,用户可以优化查询性能并提升数据库的整体性能。然而,需要注意的是,不恰当的调整可能会导致性能下降或其他不可预见的问题,因此在进行任何更改之前都应该谨慎评估并进行充分的测试。

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
算法金 | DL 骚操作扫盲,神经网络设计与选择、参数初始化与优化、学习率调整与正则化、Loss Function、Bad Gradient
**神经网络与AI学习概览** - 探讨神经网络设计,包括MLP、RNN、CNN,激活函数如ReLU,以及隐藏层设计,强调网络结构与任务匹配。 - 参数初始化与优化涉及Xavier/He初始化,权重和偏置初始化,优化算法如SGD、Adam,针对不同场景选择。 - 学习率调整与正则化,如动态学习率、L1/L2正则化、早停法和Dropout,以改善训练和泛化。
55 0
算法金 | DL 骚操作扫盲,神经网络设计与选择、参数初始化与优化、学习率调整与正则化、Loss Function、Bad Gradient
|
8月前
|
机器学习/深度学习 存储 编解码
多任务学习新篇章 | EMA-Net利用Cross-Task Affinity实现参数高效的高性能预测
多任务学习新篇章 | EMA-Net利用Cross-Task Affinity实现参数高效的高性能预测
197 0
ChIP-seq 分析:TF 结合和表观遗传状态(13)
ChIP-seq 分析:TF 结合和表观遗传状态(13)
114 0
|
关系型数据库 MySQL 开发者
explain 之热身 case |学习笔记
快速学习 explain 之热身 case
explain 之热身 case |学习笔记
|
算法 编译器 C语言
if else 和 switch的效率
switch在判断分支时,没有判断所有的可能性,而是用一个静态表来解决这个问题,所以速度要比if-else快。 但是,switch对较复杂的表达式进行判断,所以当我们需要判断一些简单数值时,用switch较好。
3474 0
|
人工智能 分布式计算 前端开发
更高效的Cascades优化器 - Columbia Query Optimizer
在较早的文章中介绍了些Volcano/Cascades优化器框架的设计理念和实现思路,基本是基于论文的解读:VolcanoCascades虽然cascades号称目前最为先进的优化器搜索框架,但不得不说这2篇paper的内容,实在是让人看起来有些吃力。尤其是后篇,说是从工程实现的角度来描述,但讲解的不够详尽,而且有些地方既模糊又抽象。此外工业界并没有一款优化器是完全基于paper的框架去实现的,这
1991 0
更高效的Cascades优化器 - Columbia Query Optimizer
|
Oracle Java 关系型数据库
if快还是switch快?解密switch背后的秘密(上)
if快还是switch快?解密switch背后的秘密
278 0
if快还是switch快?解密switch背后的秘密(上)
|
机器学习/深度学习 算法 安全
Nat. Mach. Intell.| 机器学习显著降低药物组合筛选成本
Nat. Mach. Intell.| 机器学习显著降低药物组合筛选成本
180 0
Nat. Mach. Intell.| 机器学习显著降低药物组合筛选成本
|
传感器 人工智能 供应链
浅谈lot对世界的影响
通信行业的发展和嵌入式设备的激增带来了对物联网(IoT)的愿景,从而带来了一个处处都有传感器的世界,在这个世界里,我们日常环境接触到的事物越来越多地具有计算、传感和通信功能。这些功能有望彻底改变人与物之间的交互。
317 0
|
传感器 安全 物联网
lot对生活的影响
在大信息时代,我们身边充斥着各种各样的物联网产品。小到空调,冰箱,洗衣机等各种家具用品,大到智能工厂,智能交通等涵盖到我们的衣食住行,人的生老健康。物联网无处不在。这对于21世纪新青年来说既是机遇也是挑战。
427 0