MySQL · 最佳实践 · 一个“异常”的索引选择

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:

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,

11


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.

12


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,

13


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
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
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
217 9
|
20天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL秘籍之索引与查询优化实战指南
最左前缀原则。不冗余原则。最大选择性原则。所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
88 22
 MySQL秘籍之索引与查询优化实战指南
|
3天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
浅入浅出——MySQL索引
本文介绍了数据库索引的概念和各种索引结构,如哈希表、B+树、InnoDB引擎的索引运作原理等。还分享了覆盖索引、联合索引、最左前缀原则等优化技巧,以及如何避免索引误用,提高数据库性能。
|
22天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL中为什么要使用索引合并(Index Merge)?
通过这些内容的详细介绍和实际案例分析,希望能帮助您深入理解索引合并及其在MySQL中的
83 10
|
1月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
82 18
|
1月前
|
存储 Oracle 关系型数据库
索引在手,查询无忧:MySQL索引简介
MySQL 是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,在2024年5月的DB-Engines排名中得分1084,仅次于Oracle。本文介绍MySQL索引的工作原理和类型,包括B+Tree、Hash、Full-text索引,以及主键、唯一、普通索引等,帮助开发者优化查询性能。索引类似于图书馆的分类系统,能快速定位数据行,极大提高检索效率。
62 8
|
1月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
85 7
|
1月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化与慢查询优化:原理与实践
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化与慢查询优化的原理和实践方法,并在实际项目中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
108 5
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql索引:深入理解InnoDb聚集索引与MyisAm非聚集索引
通过本文的介绍,希望您能深入理解InnoDB聚集索引与MyISAM非聚集索引的概念、结构和应用场景,从而在实际工作中灵活运用这些知识,优化数据库性能。
149 7
|
29天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
【MYSQL】 ——索引(B树B+树)、设计栈
索引的特点,使用场景,操作,底层结构,B树B+树,MYSQL设计栈

热门文章

最新文章