MySQL45讲MySQL选错索引

Posted 2021-07-30 sysu_lluozh

在mysql中一张表其实是可以支持多个索引的，但是在写SQL语句的时候，并没有主动指定使用哪个索引，也就是说，使用哪个索引是由MySQL 来确定的

有没有碰到过这种情况，一条本来可以执行得很快的语句，却由于MySQL选错了索引，而导致执行速度变得很慢？

一、栗子

接下来看一个例子

建一个简单的表，表里有a、b两个字段，并分别建上索引：

CREATE TABLE `t` (
 `id` int(11) NOT NULL,
 `a` int(11) DEFAULT NULL,
 `b` int(11) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `a` (`a`),
 KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB;

然后，往表t中插入10万行记录，取值按整数递增，即：
(1,1,1)，(2,2,2)，(3,3,3) 直到 (100000,100000,100000)

使用存储过程插入数据，实现如下：

delimiter ;;
create procedure idata()
begin
 declare i int;
 set i=1;
 while(i<=100000)do
 insert into t values(i, i, i);
 set i=i+1;
 end while;
end;;
delimiter ;
call idata();

分析一条SQL语句

select * from t where a between 10000 and 20000;

这个语句索引使用很简单呀，a是索引，肯定是要使用索引a

下面显示的就是使用explain命令看到的这条语句的执行情况

从上图可以看出，这条查询语句的执行符合预期，key这个字段值是a，表示优化器选择 了索引a

不过这个案例不会这么简单，在已经准备好的包含了10万行数据的表上，再做如下操作

session A和session B的执行流程：

session A的操作就是开启一个事务，随后，session B把数据都删除后，又调用了idata这个存储过程，插入了10万行数据

session B的查询语句select * from t where a between 10000 and 20000就不会再选择索引a了，可以通过慢查询日志(slow log)查看具体的执行情况

为了说明优化器选择的结果是否正确，增加了一个对照，即使用force index(a)来让优化器强制使用索引a

下面的三条SQL语句，就是这个实验过程

set long_query_time=0;
select * from t where a between 10000 and 20000; /*Q1*/
select * from t force index(a) where a between 10000 and 20000;/*Q2*/

1. 第一句：将慢查询日志的阈值设置为0，表示这个线程接下来的语句都会被记录入慢查询 日志中
2. 第二句：Q1是session B原来的查询
3. 第三句：Q2是加了force index(a)来和session B原来的查询语句执行情况对比

可以看到：

• Q1扫描了10万行，显然是走了全表扫描，执行时间是40毫秒
• Q2扫描了10001 行，执行了21毫秒

也就是说，没有使用force index时MySQL用错了索引，导致了更长的执行时间

这个例子对应的是我们平常不断地删除历史数据和新增数据的场景

MySQL竟然会选错索引，是不是有点奇怪呢？从这个奇怪的结果说起

二、优化器的逻辑

2.1 优化器的目的

选择索引是优化器的工作，而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句

2.2 优化器选择标准

在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源越少

当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断

上面栗子中的查询语句并没有涉及到临时表和排序，所以MySQL选错索引肯定是在判断扫描行数时出现了问题

2.3 扫描行数判断

那么问题是：扫描行数是怎么判断的？

MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数，这个统计信息就是索引的"区分度"

显然，一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好

2.4 索引的基数

一个索引上不同的值的个数，称之为"基数"(cardinality)，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好

可以使用show index方法，看到一个索引的基数
表t的show index的结果：

虽然这个表的每一行的三个字段值都是一样的，但是在统计信息中，这三个索引的基数值并不同，而且其实都不准确

2.5 索引基数的统计

MySQL是怎样得到索引的基数的呢？

这里，简单介绍一下MySQL采样统计的方法

为什么要采样统计呢？因为把整张表取出来一行行统计，虽然可以得到精确的结果，但是代价太高了，所以只能选择"采样统计"

采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均 值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数

而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变，所以，当变更的数据行数超过1/M时，会自动触发重新做一次索引统计

在MySQL中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择：

1. 设置为on时，表示统计信息会持久化存储
   默认的N是20，M是10
2. 设置为off时，表示统计信息只存储在内存中
   默认的N是8，M是16

由于是采样统计，所以不管N是20还是8，这个基数都是很容易不准的

2.6 执行本身扫描行数

但从show index的结果中可以看到，索引统计值(cardinality列)虽然不够精确，但大体上还是差不多，选错索引一定还有别的原因

其实索引统计只是一个输入，对于一个具体的语句来说，优化器还要判断，执行这个语句本身要扫描多少行

接下来，看看优化器预估这两个语句的扫描行数是多少

rows这个字段表示的是预计扫描行数

其中：

• Q1的结果还是符合预期的，rows的值是104620
• Q2的结果偏差很大，rows的值是37116

而在一开始用explain命令看到的rows是只有10001行，是这个偏差误导了优化器的判断

2.7 主键索引和普通索引

那肯定会疑问不是为什么不准，而是优化器为什么放着扫描37000行的执行计划不用，却选择了扫描行数是100000的执行计划呢？

这是因为，如果使用索引a，每次从索引a上拿到一个值，都要回到主键索引上查出整行数据，这个代价优化器也要算进去的

而如果选择扫描10万行，是直接在主键索引上扫描的，没有额外的代价

优化器会估算这两个选择的代价，从结果看来，优化器认为直接扫描主键索引更快。当然， 从执行时间看来，这个选择并不是最优的

使用普通索引需要把回表的代价算进去，在一开始执行explain的时候，也考虑了这个策略的代价，但选择却是对的，也就是说，这个策略并没有问题

所以MySQL选错索引，这件事儿还得归咎到没能准确地判断出扫描行数

2.8 修正explain行数预估

既然是统计信息不对那就修正，analyze table t命令可以用来重新统计索引信息

看一下执行analyze table t命令恢复的explain结果：

所以在实践中，如果发现explain的结果预估的rows值跟实际情况差距比较大，可以采用这个方法来处理

如果只是索引统计不准确，通过analyze命令可以解决很多问题，但是优化器可不止是看扫描行数

2.9 选错索引栗子

依然是基于这个表t，我们看看另外一个语句：

select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;

从条件上看，这个查询没有符合条件的记录，因此会返回空集合

在开始执行这条语句之前，可以设想一下，如果选择索引会选择哪一个呢？

为了便于分析，先看看a、b这两个索引的结构图：

1. 如果使用索引a进行查询

扫描索引a的前1000个值，然后取到对应的id，再到主键索引上去查出每一行，然后根据字段b来过滤，显然这样需要扫描1000行

2. 如果使用索引b进行查询

扫描索引b的最后50001个值，与上面的执行过程相同，也是需要回到主键索引上取值再判断，这样需要扫描50001行

所以如果使用索引a的话，执行速度明显会快很多，那么，下面看看到底是不是这么一回事儿

执行explain的结果：

可以看到，返回结果中key字段显示，优化器选择了索引b，而rows字段显示需要扫描的行数是50198

从这个结果中，可以得到两个结论：

1. 扫描行数的估计值依然不准确
2. 例子中MySQL又选错了索引

三、索引选择异常和处理

其实大多数时候优化器都能找到正确的索引，但偶尔还是会碰到上面举例的情况：原本可以执行得很快的SQL语句，执行速度却比预期慢很多，应该怎么办呢？

3.1 强行选择索引

一种方法是，像第一个例子一样，采用force index强行选择一个索引

MySQL会根据词法解析的结果分析出可能可以使用的索引作为候选项，然后在候选列表中依次判断每个索引需要扫描多少行
如果force index指定的索引在候选索引列表中，就直接选择这个索引，不再评估其他索引的执行代价

看看2.9的例子，刚开始分析时，认为选择索引a会更好，现在看看使用不同索引的语句执行效果：

可以看到，原本语句需要执行2.23秒，而当使用force index(a)的时候，只用了0.05秒，比优化器的选择快了40多倍

也就是说，优化器没有选择正确的索引，force index起到了"矫正"的作用

不过很多时候并不喜欢使用force index，一来这么写不优美，二来如果索引改了名字，这个语句也得改，显得很麻烦，而且如果以后迁移到别的数据库的话，这个语法还可能会不兼容

但其实使用force index最主要的问题还是变更的及时性，因为选错索引的情况还是比较少出现，所以开发的时候通常不会先写上force index，而是等到线上出现问题的时候，再去修改SQL语句加上force index，但是修改之后还要测试和发布，对于生产系统来说 这个过程不够敏捷

3.2 引导选择对应索引

数据库的问题最好还是在数据库内部来解决，那么在数据库里面该怎样解决呢？

• 语句修改

既然优化器放弃了使用索引a，说明a还不够合适，所以第二种方法就是，考虑修改语句引导MySQL使用我们期望的索引
比如，在这个例子里，显然把order by b limit 1改成order by b,a limit 1，语义的逻辑是相同的

• 执行结果

看看order by b,a limit 1执行结果：

• 原因分析

之前优化器选择使用索引b，是因为它认为使用索引b可以避免排序(b本身是索引，所以是有序的，如果选择索引b的话，不需要再做排序，只需要遍历)，所以即使扫描行数多，也判定为代价更小

现在order by b,a 这种写法，要求按照b,a排序，就意味着使用这两个索引都需要排序。因 此，扫描行数成了影响决策的主要条件，于是此时优化器选了只需要扫描1000行的索引a

当然，这种修改并不是通用的优化手段，只是刚好在这个语句里面有limit 1，因此如果有满足 条件的记录，order by b limit 1和order by b,a limit 1都会返回b是最小的那一行，逻辑上一致才可以这么做

如果觉得修改语义这件事儿不太好，还有一种改法：

 select * from (select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 100)alias limit 1;

explain结果：

在这个例子里，用limit 100让优化器意识到，使用b索引代价是很高的，其实是根据数据特征诱导了优化器，也不具备通用性

3.3 新建合适索引

第三种方法是，在有些场景下可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择

不过，在这个例子中，没有找到通过新增索引来改变优化器行为的方法
这种情况其实比较少，尤其是经过DBA索引优化过的库，再碰到这个bug，找到一个更合适的索引一般比较难

3.4 删除误用索引

其实还有一个方法是删掉误用索引b

发现优化器错误选择的索引其实根本没有必要存在，于是就删掉了这个索引，优化器也就重新选择到了正确的索引