前一篇介绍了cost的计算方法,下面测试一下两表关联的查询:
测试用例
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15 |
CREATE TABLE `xpchild` ( `id` int (11) NOT NULL, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, `c1` int (11) DEFAULT NULL, `c2` int (11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `xpchild_name` (`name`), KEY `xpchild_id_c1` (`id`,`c1`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 CREATE TABLE `xpchild_1` ( `xxid` bigint(20) DEFAULT NULL, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, KEY `xpchild_1_id` (`xxid`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 |
测试sql
select * from xpchild, xpchild_1 where xpchild.id=100 and xpchild.id=xpchild_1.xxid;
函数调用栈:
JOIN::optimize
make_join_statistics
update_ref_and_keys
get_quick_record_count
choose_plan
以上省略了JOIN::prepare的过程,prepare主要进行一些等级变化,上面的sql是一个比较简单的两表关联,并不会进行过多的变换。
make_join_statistics:
根据select_lex->leaf_tables初始化每个JOIN_TAB对象,至此,一个sql对于一个join,对应两个join_tab.
初始化quick_condition_rows为innodb中的stat统计信息中的record记录数。
update_ref_and_keys:根据where条件,选择可以使用的索引,加入到possible
keys中,本例子加入的keys包括:
xpchild: primary,xpchild_id_c1
xpchild_1: xxid
1
2
3
4
5
6
7 |
(gdb) p *keyuse_array $67 = { buffer = 0x8ca1fb58 "@24214" , elements = 3, max_element = 20, alloc_increment = 64, size_of_element = 48 |
get_quick_record_count:根据可选择的possible_keys计算cost。
因为有可以使用的primary,xpchild表s->type == JT_CONST,所以cost的计算为:
s->found_records=s->records=s->read_time=1。
所以,mysql对于使用primary,unique key的使用上比较有倾向性,而且可以节省大量的计算cost的时间。
全表扫描的records && read_time是:
s->found_records=
1215
s->read_time= 5
计算xxid索引的cost:
get_quick_record_count
test_quick_select:
最终计算的cost:
estimated_records=1
best_read_time=2.21
具体的计算方式,可以参考前面一篇博客
到此:xpchild的JOIN_TAB结构中,比较简单,const table类型,cost=1;
xpchild_1的JOIN_TAB结构中,found_records=1, read_time=2.21;
对于单表的的查询access
path已经是最优的。
choose_join:
1. 如果是const table;不再进行join顺序的计算,直接选择使用当前positions。
memcpy((uchar*) join->best_positions,(uchar*)
join->positions,sizeof(POSITION)*join->const_tables);
join->best_read=1.0;
2. 为非const table,选择最优的访问顺序
optimizer_search_depth:优化访问表join顺序的递归计算深度。
straight_join:按照sql的顺序,或者添加sql hint确定的顺序,默认不使用
greedy_search:贪婪算法,对于当前的查询,在候选的表中,选择一个最小cost添加到当前的plan中,递归完成。
best_extension_by_limited_search:根据current_record_count,与调用best_access_path得到的best_record_count进行比较,选择最优的路径。
best_access_path:table->quick_rows根据前面计算的records,得出cost,得到join->positions[idx]的最优路径。
join顺序选择的步骤:
1. 根据best_extension_by_limited_search在remaining table中选择cost最小的那个,本例中,xpchild的cost为:records=1 , read_time=0。所以选择为第一张表。
2. 然后从候选表中选择一个(只剩下xpchild_1表)加入到join的顺序中,并根据best_access_path选择一个cost最低的执行计划加入到plan中,这里选择xpchild_1_id的索引。
最后得到best
plan,并赋值给last_query_cost;
join->thd->status_var.last_query_cost=
join->best_read;
最后得到的best plan:
(gdb) p tab->join->best_read
$73 =
1.1990000000000001
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14 |
(gdb) p tab->join->best_positions $72 = {{ records_read = 1, read_time = 0, table = 0x8ca06078, ‘xpchild‘ key = 0x8ca1fb58, ‘primary‘ ref_depend_map = 0 }, { records_read = 1, read_time = 1, table = 0x8ca0620c, ‘xpchild_1‘ key = 0x8ca1fbb8, ‘xpchild_1_id‘ ref_depend_map = 0 } |
未完待续:
原文地址:http://www.cnblogs.com/xpchild/p/3778613.html