MySQL · 最佳实践 · 一个“异常”的索引选择

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 背景在处理一个用户性能问题的时候, 发现有一个全表扫描语句, 上下文如下: 这是很奇怪的,Tips: MySQL在执行条件判断时,若参数类型与字段类型不匹配, 则会作类型转换, 符合转换规则的, 转换完成后可以利用索引而当参数为字符串,字段类型为整型时, 这个转换是成立的, 比如这个case.

背景

在处理一个用户性能问题的时候, 发现有一个全表扫描语句, 上下文如下: 这是很奇怪的,

Tips: MySQL在执行条件判断时,若参数类型与字段类型不匹配, 则会作类型转换, 符合转换规则的, 转换完成后可以利用索引

而当参数为字符串,字段类型为整型时, 这个转换是成立的, 比如这个case.

因此我们有必要查一下是什么原因.

分析

在优化器执行流程中, 要选择索引, 需要先判断where的部分的条件操作能否使用索引.经典的有,

Tips: 在字段上作函数操作,是无法使用索引的. 比如 where c+1 = 10

因此怀疑是在判断过程出了什么岔子.

调用栈 mysql_select->mysql_execute_select->JOIN::optimize->get_quick_record_count->SQL_SELECT::test_quick_select->get_mm_tree->get_full_func_mm_tree->get_func_mm_tree

一路下来都是预期内调用,直到 get_func_mm_tree返回了 NULL, 表示这个语句无法使用索引.

然后我们发现了这样一段代码,

简单说,就是在IN的入口有一个判断, 如果in中的字段类型不兼容, 则认为不可使用索引. 而这个arg_types_compatible 的赋值逻辑是: if (type_cnt == 1) arg_types_compatible = TRUE; 也就是说,当IN列表中出现超过一个字段类型时, 就认为类型不兼容.

这个本来是一个优化操作, 提前判断避免额外的后续判断.

对照实验

至此,我们就清楚, 问题来自于IN和列表中的类型问题. 以下几个对照试验可以作为验证:

where id in ('1', '1') 可以使用索引

where id = '1' or id = 1 可以使用索引

是不是bug?

如果把他当作bug处理,只需要在get_func_mm_tree函数中去掉上述最后一个图中的判断逻辑即可, 有兴趣的读者可以自己注释后验证.

前面的用户场景使用的是5.6,作为验证,我们测试了5.7版本,结果发现,5.7中可以相同的语句序列使用此索引!

翻了代码发现果然是去掉了这个判断.

但有趣的是, 官方并不是为了解决这个问题而作的修改, 实际上是在支持(a,b) in (X, Y)这样的语法时,由于这个语句就不能要求XY必须相同类型,因此去掉了这个判断, “阴差阳错”把这个问题改过来了.

翻了下commit log, 发现在5.7.3修复的, 因5.7.3之后,文章开头的这个例子的优化器结果就变了.

更多

所以我们看到, 实际上即使是小版本, 也是可能改变程序行为的.

而版本更新,尤其是要使用官方最新版本的特性, 有时候是必须作程序升级的.

而即使是小版本号的不同, 也可能对业务造成影响.

上述这个需求和现状,其实是有矛盾的, 运维的同学们可以考虑下, 如何处理这种潜在风险呢?

相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
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
目录
相关文章
|
9天前
|
关系型数据库 MySQL 索引
mysql 分析5语句的优化--索引添加删除
mysql 分析5语句的优化--索引添加删除
11 0
|
15天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
轻松入门MySQL:优化进销存管理,掌握MySQL索引,提升系统效率(11)
轻松入门MySQL:优化进销存管理,掌握MySQL索引,提升系统效率(11)
|
20天前
|
存储 自然语言处理 关系型数据库
ElasticSearch索引 和MySQL索引那个更高效实用那个更合适
ElasticSearch索引 和MySQL索引那个更高效实用那个更合适
35 0
|
21天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL not exists 真的不走索引么
MySQL not exists 真的不走索引么
24 0
|
24天前
|
SQL 存储 关系型数据库
对线面试官 - 如何理解MySQL的索引覆盖和索引下推
索引下推是MySQL 5.6引入的优化,允许部分WHERE条件在索引中处理,减少回表次数。例如,对于索引(zipcode, lastname, firstname),查询`WHERE zipcode='95054' AND lastname LIKE '%etrunia%'`时,索引下推先过滤zipcode,然后在索引中应用lastname条件,降低回表需求。索引下推可在EXPLAIN的`Using index condition`中看到。
对线面试官 - 如何理解MySQL的索引覆盖和索引下推
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL创建索引的注意事项
在数据库设计和优化中,索引的合理使用是提高查询性能和加速数据检索的关键因素之一。通过选择适当的列、了解数据分布、定期维护和监控索引性能,我们能够最大程度地发挥索引的优势,提高数据库的效率和响应速度。
29 0
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL索引和查询优化
MySQL索引和查询优化
33 1
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL索引与事务
MySQL索引与事务
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL创建索引的注意事项
在索引的世界中,权衡是关键。权衡读写性能,权衡索引的数量和类型,权衡查询的频率和数据分布。通过谨慎的设计、定期的维护和持续的监控,我们能够确保索引在数据库中的角色得到最大的发挥,为应用提供更加高效和可靠的数据访问服务。在数据库优化的旅途中,索引是我们的得力助手,正确使用它将使数据库系统更具竞争力和可维护性。
18 0
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
最全MySQL面试60题(含答案):存储引擎+数据库锁+索引+SQL优化等
最全MySQL面试60题(含答案):存储引擎+数据库锁+索引+SQL优化等
157 0

相关产品

  • 云数据库 RDS MySQL 版