MySQL · 捉虫动态 · order by limit 造成优化器选择索引错误

简介: 问题描述 bug 触发条件如下: 优化器先选择了 where 条件中字段的索引,该索引过滤性较好; SQL 中必须有 order by limit 从而引导优化器尝试使用 order by 字段上的索引进行优化,最终因代价问题没有成功。 复现case 表结构 create table t

问题描述

bug 触发条件如下:

  1. 优化器先选择了 where 条件中字段的索引,该索引过滤性较好;
  2. SQL 中必须有 order by limit 从而引导优化器尝试使用 order by 字段上的索引进行优化,最终因代价问题没有成功。

复现case

表结构

create table t1(
  	id int auto_increment primary key,
  	a int, b int, c int,
  	key iabc (a, b, c),
  	key ic (c)
) engine = innodb;

构造数据

insert into t1 select null,null,null,null;
insert into t1 select null,null,null,null from t1;
insert into t1 select null,null,null,null from t1;
insert into t1 select null,null,null,null from t1;
insert into t1 select null,null,null,null from t1;
insert into t1 select null,null,null,null from t1;
update t1 set a = id / 2, b = id / 4, c = 6 - id / 8;

触发SQL

mysql> explain select id from t1 where a<3 and b in (1, 13) and c>=3 order by c limit 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: index
possible_keys: iabc,ic
          key: iabc
      key_len: 15
          ref: NULL
         rows: 32
         Extra: Using where; Using index; Using filesort

使用 force index 可以选择过滤性好的索引

mysql> explain select id from t1 force index(iabc) where a<3 and b in (1, 13) and c>=3 order by c limit 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: range
possible_keys: iabc
          key: iabc
      key_len: 5
          ref: NULL
         rows: 3
        Extra: Using where; Using index; Using filesort

问题分析

optimizer_trace 可以帮助分析这个问题。

SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE\G

                "range_scan_alternatives": [
                  {
                    "index": "iabc",
                    "ranges": [
                      "NULL < a < 3"
                    ],
                    "index_dives_for_eq_ranges": true,
                    "rowid_ordered": false,
                    "using_mrr": false,
                    "index_only": true,
                    "rows": 3,
                    "cost": 1.6146,
                    "chosen": true
                  },
                  {
                    "index": "ic",
                    "ranges": [
                      "3 <= c"
                    ],
                    "index_dives_for_eq_ranges": true,
                    "rowid_ordered": false,
                    "using_mrr": false,
                    "index_only": false,
                    "rows": 17,
                    "cost": 21.41,
                    "chosen": false,
                    "cause": "cost"
                  }
                ],

range_scan_alternatives 计算 range_scan,各个索引的开销,从上面的结果可以看出,联合索引 iabc 开销较小,应该选择 iabc。

        "considered_execution_plans": [
          {
            "plan_prefix": [
            ],
            "table": "`t1`",
            "best_access_path": {
              "considered_access_paths": [
                {
                  "access_type": "range",
                  "rows": 3,
                  "cost": 2.2146,
                  "chosen": true
                }
              ]
            },
            "cost_for_plan": 2.2146,
            "rows_for_plan": 3,
            "chosen": true
          }
        ]

considered_execution_plans 表索引选择过程,access_type 是 range,rows_for_plan=3,到这里为止,执行计划还是符合预期的。

      {
        "clause_processing": {
          "clause": "ORDER BY",
          "original_clause": "`t1`.`c`",
          "items": [
            {
              "item": "`t1`.`c`"
            }
          ],
          "resulting_clause_is_simple": true,
          "resulting_clause": "`t1`.`c`"
        }
      },
      {
        "refine_plan": [
          {
            "table": "`t1`",
            "access_type": "index_scan"
          }
        ]
      },
      {
        "reconsidering_access_paths_for_index_ordering": {
          "clause": "ORDER BY",
          "index_order_summary": {
            "table": "`t1`",
            "index_provides_order": false,
            "order_direction": "undefined",
            "index": "unknown",
            "plan_changed": false
          }
        }
      }

clause_processing 用于简化 order by,经过 clause_processing access_type 变成 index_scan(全索引扫描,过滤性较range差),此时出现了和预期不符的结果。

因此可以推测优化器试图优化 order by 时出现了错误:

  • 第一阶段,优化器选择了索引 iabc,采用 range 访问;
  • 第二阶段,优化器试图进一步优化执行计划,使用 order by 的列访问,并清空了第一阶段的结果;
  • 第三阶段,优化器发现使用 order by 的列访问,代价比第一阶段的结果更大,但是第一阶段结果已经被清空了,无法还原,于是选择了代价较大的访问方式(index_scan),触发了bug。

问题解决

  1. 我们在索引优化函数SQL_SELECT::test_quick_select 最开始的时候保存访问计划变量(quick);
  2. 在索引没变的时候,还原这个变量;
  3. 在索引发生改变的时候,删除这个变量。

在不修改 mysql 源码的情况下,可以通过 force index 强制指定索引规避这个bug。

SQL_SELECT::test_quick_select 调用栈如下

    #0  SQL_SELECT::test_quick_select
    #1  make_join_select
    #2  JOIN::optimize
    #3  mysql_execute_select
    #4  mysql_select
    #5  mysql_explain_unit
    #6  explain_query_expression
    #7  execute_sqlcom_select
    #8  mysql_execute_command
    #9  mysql_parse
    #10 dispatch_command
    #11 do_command
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
目录
相关文章
|
SQL 算法 搜索推荐
mysql 之order by工作流程
本文深入解析了MySQL中`ORDER BY`的排序机制,通过具体示例展示了排序过程及性能优化方法。文章首先分析了基于内存和磁盘的排序方式,包括`sort_buffer_size`的影响以及临时文件的使用场景。接着介绍了`rowid`排序算法,该算法通过减少参与排序的数据量来提升性能,并对比了其与传统排序的区别。此外,还探讨了随机查询`ORDER BY RAND()`的执行流程及其优化策略。最后提到了MySQL 5.6引入的优先队列排序算法,适用于仅需部分有序结果的场景。文章结合`optimizer_trace`工具详细说明了各配置参数对排序行为的影响,为优化查询提供了实用指导。
332 1
mysql 之order by工作流程
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL Limit实现原理
本文深入解析了MySQL中`LIMIT`子句的实现原理及其在分页、性能优化等场景下的应用技巧。文章详细介绍了`LIMIT`的基本语法、MySQL内部处理流程,以及如何通过索引优化、覆盖索引等策略提升分页查询的性能,并提供了实践建议。
1280 3
|
SQL 算法 关系型数据库
浅析MySQL优化器统计信息
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。
|
关系型数据库 MySQL PostgreSQL
postgresql和mysql中的limit使用方法
postgresql和mysql中的limit使用方法
900 1
|
SQL 搜索推荐 关系型数据库
MySQL 如何实现 ORDER BY 排序?
本文详细解析了MySQL中`ORDER BY`的实现原理及优化方法。通过解析与优化、执行及多种优化技术,如索引利用、内存排序、外部排序等,帮助你提升排序性能。了解其背后的机制,可显著优化查询效率。
1060 4
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL Limit实现原理
本文详细探讨了MySQL中`LIMIT`子句的实现原理及其在不同场景下的应用。`LIMIT`用于控制查询结果的行数,结合`OFFSET`可实现分页查询。其内部实现涉及解析器、优化器和执行器三部分,通过索引利用、子查询优化等提升性能。文章还提供了性能优化策略,如索引优化、覆盖索引及延迟关联等,并给出实践建议。
651 4
|
SQL 搜索推荐 关系型数据库
MySQL 如何实现 ORDER BY 排序?
在实际开发中,我们经常会使用 MySQL 的 `ORDER BY`进行排序,那么,`ORDER BY`是如何实现的排序的?我们该如何优化 `ORDER BY`的排序性能?这篇文章,我们来聊一聊。
315 4
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
云原生数据仓库AnalyticDB产品使用合集之如何修改云ADB MySQL版的默认LIMIT
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
418 21
|
关系型数据库 MySQL 数据处理
Mysql关于同时使用Group by和Order by问题
总的来说,`GROUP BY`和 `ORDER BY`的合理使用和优化,可以在满足数据处理需求的同时,保证查询的性能。在实际应用中,应根据数据的特性和查询需求,合理设计索引和查询结构,以实现高效的数据处理。
1888 1

相关产品

  • 云数据库 RDS MySQL 版
  • 推荐镜像

    更多