引入

MRR，全稱「Multi-Range Read Optimization」。

簡單說：MRR 通過把「隨機磁盤讀」，轉化為「順序磁盤讀」，從而提高了索引查詢的性能。

至于：

為什么要把隨機讀轉化為順序讀？

怎么轉化的？

為什么順序讀就能提升讀取性能？

執行一個范圍查詢：

mysql > explain select * from stu where age between 10 and 20;

+----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+-----------------------+

| id | select_type | table | type | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-------+-------+----------------+------+------+-----------------------+

| 1 | SIMPLE | stu | range | age | 5 | NULL | 960 | Using index condition |

+----+-------------+-------+-------+----------------+------+------+-----------------------+

當這個 sql 被執行時，MySQL 會按照下圖的方式，去磁盤讀取數據(假設數據不在數據緩沖池里)：

圖中紅色線就是整個的查詢過程，藍色線則是磁盤的運動路線。

這張圖是按照 Myisam 的索引結構畫的，不過對于 Innodb 也同樣適用。

對于 Myisam，左邊就是字段 age 的二級索引，右邊是存儲完整行數據的地方。

先到左邊的二級索引找，找到第一條符合條件的記錄(實際上每個節點是一個頁，一個頁可以有很多條記錄，這里我們假設每個頁只有一條)，接著到右邊去讀取這條數據的完整記錄。

讀取完后，回到左邊，繼續找下一條符合條件的記錄，找到后，再到右邊讀取，這時發現這條數據跟上一條數據，在物理存儲位置上，離的賊遠！

咋辦，沒辦法，只能讓磁盤和磁頭一起做機械運動，去給你讀取這條數據。

第三條、第四條，都是一樣，每次讀取數據，磁盤和磁頭都得跑好遠一段路。

磁盤的簡化結構可以看成這樣：

可以想象一下，為了執行你這條 sql 語句，磁盤要不停的旋轉，磁頭要不停的移動，這些機械運動，都是很費時的。

10,000 RPM(Revolutions Per Minute，即轉每分) 的機械硬盤，每秒大概可以執行 167 次磁盤讀取，所以在極端情況下，MySQL 每秒只能給你返回 167 條數據，這還不算上 CPU 排隊時間。

對于 Innodb，也是一樣的。 Innodb 是聚簇索引(cluster index)，所以只需要把右邊也換成一顆葉子節點帶有完整數據的 B+ tree 就可以了。

順序讀：一場狂風暴雨般的革命

到這里你知道了磁盤隨機訪問是多么奢侈的事了，所以，很明顯，要把隨機訪問轉化成順序訪問：

mysql > set optimizer_switch='mrr=on';

Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

mysql > explain select * from stu where age between 10 and 20;

+----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+----------------+

| id | select_type | table | type | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+----------------+

| 1 | SIMPLE | tbl | range | age | 5 | NULL | 960 | ...; Using MRR |

+----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+----------------+

我們開啟了 MRR，重新執行 sql 語句，發現 Extra 里多了一個「Using MRR」。

這下 MySQL 的查詢過程會變成這樣：

對于 Myisam，在去磁盤獲取完整數據之前，會先按照 rowid 排好序，再去順序的讀取磁盤。

對于 Innodb，則會按照聚簇索引鍵值排好序，再順序的讀取聚簇索引。

順序讀帶來了幾個好處：

1、磁盤和磁頭不再需要來回做機械運動；

2、可以充分利用磁盤預讀

比如在客戶端請求一頁的數據時，可以把后面幾頁的數據也一起返回，放到數據緩沖池中，這樣如果下次剛好需要下一頁的數據，就不再需要到磁盤讀取。這樣做的理論依據是計算機科學中著名的局部性原理：

當一個數據被用到時，其附近的數據也通常會馬上被使用。

3、在一次查詢中，每一頁的數據只會從磁盤讀取一次

MySQL 從磁盤讀取頁的數據后，會把數據放到數據緩沖池，下次如果還用到這個頁，就不需要去磁盤讀取，直接從內存讀。

但是如果不排序，可能你在讀取了第 1 頁的數據后，會去讀取第2、3、4頁數據，接著你又要去讀取第 1 頁的數據，這時你發現第 1 頁的數據，已經從緩存中被剔除了，于是又得再去磁盤讀取第 1 頁的數據。

而轉化為順序讀后，你會連續的使用第 1 頁的數據，這時候按照 MySQL 的緩存剔除機制，這一頁的緩存是不會失效的，直到你利用完這一頁的數據，由于是順序讀，在這次查詢的余下過程中，你確信不會再用到這一頁的數據，可以和這一頁數據說告辭了。

順序讀就是通過以上三個方面，最大的優化了索引的讀取。

別忘了，索引本身就是為了減少磁盤 IO，加快查詢，而 MRR，則是把索引減少磁盤 IO 的作用，進一步放大。

一些關于這場革命的配置

SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%optimizer_switch%'

和 MRR 相關的配置有兩個：

mrr: on/off

mrr_cost_based: on/off

第一個就是上面演示時用到的，用來打開 MRR 的開關：

mysql > set optimizer_switch='mrr=on';

如果你不打開，是一定不會用到 MRR 的。

另一個，則是用來告訴優化器，要不要基于使用 MRR 的成本，考慮使用 MRR 是否值得(cost-based choice)，來決定具體的 sql 語句里要不要使用 MRR。

很明顯，對于只返回一行數據的查詢，是沒有必要 MRR 的，而如果你把 mrr_cost_based 設為 off，那優化器就會通通使用 MRR，這在有些情況下是很 stupid 的，所以建議這個配置還是設為 on，畢竟優化器在絕大多數情況下都是正確的。

另外還有一個配置 read_rnd_buffer_size ，是用來設置用于給 rowid 排序的內存的大小。

顯然，MRR 在本質上是一種用空間換時間的算法。MySQL 不可能給你無限的內存來進行排序，如果 read_rnd_buffer 滿了，就會先把滿了的 rowid 排好序去磁盤讀取，接著清空，然后再往里面繼續放 rowid，直到 read_rnd_buffer 又達到 read_rnd_buffe 配置的上限，如此循環。

總結

你也看出來了，MRR 跟索引有很大的關系。

索引是 MySQL 對查詢做的一個優化，把原本雜亂無章的數據，用有序的結構組織起來，讓全表掃描變成有章可循的查詢。

而我們講的 MRR，則是 MySQL 對基于索引的查詢做的一個的優化，可以說是對優化的優化了。

要優化 MySQL 的查詢，就得先知道 MySQL 的查詢過程；而要優化索引的查詢，則要知道 MySQL 索引的原理。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql optimizer mrr_[转] MySQL 的 MRR 到底是什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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