在開始演示之前，我們先介紹下兩個概念。

概念一，數(shù)據(jù)的可選擇性基數(shù)，也就是常說的cardinality值。

查詢優(yōu)化器在生成各種執(zhí)行計劃之前，得先從統(tǒng)計信息中取得相關(guān)數(shù)據(jù)，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數(shù)，而這個相關(guān)數(shù)據(jù)就是cardinality。簡單來說，就是每個值在每個字段中的唯一值分布狀態(tài)。

比如表t1有100行記錄，其中一列為f1。f1中唯一值的個數(shù)可以是100個，也可以是1個，當(dāng)然也可以是1到100之間的任何一個數(shù)字。這里唯一值越的多少，就是這個列的可選擇基數(shù)。

那看到這里我們就明白了，為什么要在基數(shù)高的字段上建立索引，而基數(shù)低的的字段建立索引反而沒有全表掃描來的快。當(dāng)然這個只是一方面，至于更深入的探討就不在我這篇探討的范圍了。

概念二，關(guān)于HINT的使用。

這里我來說下HINT是什么，在什么時候用。

HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協(xié)助MySQL優(yōu)化器的工作，使她生成最優(yōu)的執(zhí)行計劃。一般來說，優(yōu)化器的執(zhí)行計劃都是最優(yōu)化的，不過在某些特定場景下，執(zhí)行計劃可能不是最優(yōu)化。

比如：表t1經(jīng)過大量的頻繁更新操作，(UPDATE,DELETE,INSERT)，cardinality已經(jīng)很不準(zhǔn)確了，這時候剛好執(zhí)行了一條SQL，那么有可能這條SQL的執(zhí)行計劃就不是最優(yōu)的。為什么說有可能呢？

來看下具體演示

譬如，以下兩條SQL，A：select?*?from?t1?where?f1?=?20;B：select?*?from?t1?where?f1?=?30;

如果f1的值剛好頻繁更新的值為30，并且沒有達(dá)到MySQL自動更新cardinality值的臨界值或者說用戶設(shè)置了手動更新又或者用戶減少了sample page等等，那么對這兩條語句來說，可能不準(zhǔn)確的就是B了。

這里順帶說下，MySQL提供了自動更新和手動更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查閱手冊。

那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個HINT，我今天就舉個index_merge的例子。

示例表結(jié)構(gòu)：mysql>?desc?t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+|?Field??????|?Type?????????|?Null?|?Key?|?Default?|?Extra??????????|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+|?id?????????|?int(11)??????|?NO???|?PRI?|?NULL????|?auto_increment?||?rank1??????|?int(11)??????|?YES??|?MUL?|?NULL????|????????????????||?rank2??????|?int(11)??????|?YES??|?MUL?|?NULL????|????????????????||?log_time???|?datetime?????|?YES??|?MUL?|?NULL????|????????????????||?prefix_uid?|?varchar(100)?|?YES??|?????|?NULL????|????????????????||?desc1??????|?text?????????|?YES??|?????|?NULL????|????????????????||?rank3??????|?int(11)??????|?YES??|?MUL?|?NULL????|????????????????|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7?rows?in?set?(0.00?sec)

表記錄數(shù)：mysql>?select?count(*)?from?t1;+----------+|?count(*)?|+----------+|????32768?|+----------+1?row?in?set?(0.01?sec)

這里我們兩條經(jīng)典的SQL：SQL C：select?*?from?t1?where?rank1?=?1?or?rank2?=?2?or?rank3?=?2;SQL D：select?*?from?t1?where?rank1?=100??and?rank2?=100??and?rank3?=100;

表t1實際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個二級索引。

那我們來看SQL C的查詢計劃。

顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數(shù)為32034，cost為3243.65。mysql>?explain??format=json?select?*?from?t1??where?rank1?=1?or?rank2?=?2?or?rank3?=?2\G***************************?1.?row?***************************EXPLAIN:?{??"query_block":?{????"select_id":?1,????"cost_info":?{??????"query_cost":?"3243.65"????},????"table":?{??????"table_name":?"t1",??????"access_type":?"ALL",??????"possible_keys":?[????????"idx_rank1",????????"idx_rank2",????????"idx_rank3"??????],??????"rows_examined_per_scan":?32034,??????"rows_produced_per_join":?115,??????"filtered":?"0.36",??????"cost_info":?{????????"read_cost":?"3232.07",????????"eval_cost":?"11.58",????????"prefix_cost":?"3243.65",????????"data_read_per_join":?"49K"??????},??????"used_columns":?[????????"id",????????"rank1",????????"rank2",????????"log_time",????????"prefix_uid",????????"desc1",????????"rank3"??????],??????"attached_condition":?"((`ytt`.`t1`.`rank1`?=?1)?or?(`ytt`.`t1`.`rank2`?=?2)?or?(`ytt`.`t1`.`rank3`?=?2))"????}??}}1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)

我們加上hint給相同的查詢，再次看看查詢計劃。

這個時候用到了index_merge,union了三個列。掃描的行數(shù)為1103，cost為441.09，明顯比之前的快了好幾倍。mysql>?explain??format=json?select?/*+?index_merge(t1)?*/?*?from?t1??where?rank1?=1?or?rank2?=?2?or?rank3?=?2\G***************************?1.?row?***************************EXPLAIN:?{??"query_block":?{????"select_id":?1,????"cost_info":?{??????"query_cost":?"441.09"????},????"table":?{??????"table_name":?"t1",??????"access_type":?"index_merge",??????"possible_keys":?[????????"idx_rank1",????????"idx_rank2",????????"idx_rank3"??????],??????"key":?"union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",??????"key_length":?"5,5,5",??????"rows_examined_per_scan":?1103,??????"rows_produced_per_join":?1103,??????"filtered":?"100.00",??????"cost_info":?{????????"read_cost":?"330.79",????????"eval_cost":?"110.30",????????"prefix_cost":?"441.09",????????"data_read_per_join":?"473K"??????},??????"used_columns":?[????????"id",????????"rank1",????????"rank2",????????"log_time",????????"prefix_uid",????????"desc1",????????"rank3"??????],??????"attached_condition":?"((`ytt`.`t1`.`rank1`?=?1)?or?(`ytt`.`t1`.`rank2`?=?2)?or?(`ytt`.`t1`.`rank3`?=?2))"????}??}}1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)

我們再看下SQL D的計劃：不加HINT，mysql>?explain?format=json?select?*?from?t1?where?rank1?=100?and?rank2?=100?and?rank3?=100\G***************************?1.?row?***************************EXPLAIN:?{??"query_block":?{????"select_id":?1,????"cost_info":?{??????"query_cost":?"534.34"????},????"table":?{??????"table_name":?"t1",??????"access_type":?"ref",??????"possible_keys":?[????????"idx_rank1",????????"idx_rank2",????????"idx_rank3"??????],??????"key":?"idx_rank1",??????"used_key_parts":?[????????"rank1"??????],??????"key_length":?"5",??????"ref":?[????????"const"??????],??????"rows_examined_per_scan":?555,??????"rows_produced_per_join":?0,??????"filtered":?"0.07",??????"cost_info":?{????????"read_cost":?"478.84",????????"eval_cost":?"0.04",????????"prefix_cost":?"534.34",????????"data_read_per_join":?"176"??????},??????"used_columns":?[????????"id",????????"rank1",????????"rank2",????????"log_time",????????"prefix_uid",????????"desc1",????????"rank3"??????],??????"attached_condition":?"((`ytt`.`t1`.`rank3`?=?100)?and?(`ytt`.`t1`.`rank2`?=?100))"????}??}}1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)加了HINT，mysql>?explain?format=json?select?/*+?index_merge(t1)*/?*?from?t1?where?rank1?=100?and?rank2?=100?and?rank3?=100\G***************************?1.?row?***************************EXPLAIN:?{??"query_block":?{????"select_id":?1,????"cost_info":?{??????"query_cost":?"5.23"????},????"table":?{??????"table_name":?"t1",??????"access_type":?"index_merge",??????"possible_keys":?[????????"idx_rank1",????????"idx_rank2",????????"idx_rank3"??????],??????"key":?"intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",??????"key_length":?"5,5,5",??????"rows_examined_per_scan":?1,??????"rows_produced_per_join":?1,??????"filtered":?"100.00",??????"cost_info":?{????????"read_cost":?"5.13",????????"eval_cost":?"0.10",????????"prefix_cost":?"5.23",????????"data_read_per_join":?"440"??????},??????"used_columns":?[????????"id",????????"rank1",????????"rank2",????????"log_time",????????"prefix_uid",????????"desc1",????????"rank3"??????],??????"attached_condition":?"((`ytt`.`t1`.`rank3`?=?100)?and?(`ytt`.`t1`.`rank2`?=?100)?and?(`ytt`.`t1`.`rank1`?=?100))"????}??}}1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)

對比下以上兩個，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

總結(jié)下，就是說表的cardinality值影響這張的查詢計劃，如果這個值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會帶來更多的HINT。

總結(jié)

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