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前言
在一次 Mysql 分享中提到过，会将相干的一些知识点整顿成相应的文章。因为前段时间忙的不可开交，始终没有工夫去整顿这些相干内容。然而必然说进去的话，就要去落实。本章内容次要以实际为主，最好是跟着入手实际。这样能力逐渐把握其中神秘。那么咱们开始吧！！！
1. 装置数据库
在做这个实际之前，咱们要先装置一下 mysql 数据库，这边是通过源码的模式进行装置。不便后续的调试跟踪。
1.1 通过 git 下载 mysql 源码：
#cd /Users/edz/Desktop/src-source/mysql-server/
#git clone https://github.com/mysql/mysql-server.git
#cd mysql-server
#git checkout 5.6.48以后应用版本为 5.6.48，所以咱们切到 5.6.48 版本。
1.2 编译 mysql 源码：
#cd /Users/edz/Desktop/src-source/mysql-server/BUILD
#cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql5.6.48 -DMYSQL_DATADIR=/usr/local/mysql5.6.48/data -DSYSCONFDIR=/usr/local/mysql5.6.48/etc -DWITH_MYISAM_STORAGE_ENGINE=1 -DWITH_INNOBASE_STORAGE_ENGINE=1 -DWITH_MEMORY_STORAGE_ENGINE=1 -DWITH_READLINE=1 -DMYSQL_UNIX_ADDR=/tmp/mysqld.sock -DMYSQL_TCP_PORT=3306 -DENABLED_LOCAL_INFILE=1 -DWITH_PARTITION_STORAGE_ENGINE=1 -DEXTRA_CHARSETS=all -DDEFAULT_CHARSET=utf8 -DDEFAULT_COLLATION=utf8_general_ci -DWITH_DEBUG=1 -DWITH_UNIT_TESTS=off
#make
#make install没有指定 mysql 装置目录时，在 mac 零碎下默认会装置在 /usr/local/mysql 目录中。
implicit instantiation of undefined template ‘std::basic_stringstream 谬误解决：
#include <sstream> // 间接引入头即可 1.3 编译 my.cnf 内容
[mysqld]
datadir=/usr/local/mysql5.6.48/data
socket=/usr/local/mysql5.6.48/data/mysql.sock
explicit_defaults_for_timestamp=true
lower_case_table_names=1
symbolic-links=0
[mysqld_safe]
log-error=/data/logs/mariadb.log
pid-file=/data/mysql/mariadb.pidmy.conf 内容我存在 /usr/local/mysql/my.cnf
1.4 初始化数据库
#cd /usr/local/mysql5.6.48/
#./scripts/mysql_install_db --defaults-file=/usr/local/mysql5.6.48/etc/my.cnf --user=root --basedir=/usr/local/mysql 初始化数据库过程次要是初始化一些根本数据过程。
1.5 启动数据库
#/usr/local/mysql5.6.48/bin/mysqld --defaults-file=/usr/local/mysql5.6.48/etc/my.cnf --user=root & 须要启动数据库服务, 能够应用命令“ps aux |grep mysqld”，看一下是否启动胜利。
1.6 连贯数据库
#/usr/local/mysql5.6.48/bin/mysql --socket=/usr/local/mysql5.6.48/data/mysql.sock -u root -h 127.0.0.1 --port 3306 -p输出本人数据库的明码即可，连贯到终端。5.6 默认状况是没有设置的，mysql5.7 会默认设置。
1.7 大节内容
以上的装置只针对于 mysql5.6，如果是 mysql5.7 以上版本，须要反对 boost。mysql 版本也会细分为 boost 版本和非 boost 版本，非 boost 版本的须要连带下载 boost 一块编译。然而咱们通过通过 -DDOWNLOAD_BOOST 参数主动下载并编译。
2. 实际
不晓得你有没有碰到过这种状况，一条原本能够执行得很快的语句，却因为 MySQL 选错了索引，而导致执行速度变得很慢？咱们能够一起来看一个小试验，看一下咱们 Mysql5.6 中的 bug。
2.1 创立表实际
创立表语句：
-- 创立数据库
create database t1;
use t1;
-- 新建一张 demo1 表
create table demo1(id int auto_increment primary key, a int, b int, c int, v varchar(1000), key iabc(a,b,c), key ic(c)) engine = innodb;
-- 插入 demo1 表数据
insert into demo1 select null,null,null,null,null;
insert into demo1 select null,null,null,null,null from demo1;
insert into demo1 select null,null,null,null,null from demo1;
insert into demo1 select null,null,null,null,null from demo1;
insert into demo1 select null,null,null,null,null from demo1;
insert into demo1 select null,null,null,null,null from demo1;
-- 更新 demo1 表数据
update demo1 set a=id/2, b=id/4, c=6-id/8, v=repeat('a',1000);
-- 查看应用索引状况 1
explain select id from demo1 where a<3 and b in (1, 13) and c>=3 order by c desc limit 2;
-- 查看应用索引状况 2
explain select id from demo1 force index (iabc) where a<3 and b in (1, 13) and c>=3 order by c desc limit 2;执行以上语句后，比照一下“查看应用索引状况 1”与“查看应用索引状况 2”执行后果。
查看应用索引状况 1：
查看应用索引状况 2:
同样的语句，应用同样的索引，然而应用了 force index 之后抉择的执行后影响的行数是不一样的。如果数据量大的话，理论的执行性能也会差异很大。应用 range scan 显然要优于 index scan 的全扫描。
2. 问题剖析
在剖析这个问题前，咱们能够通过一个 optimizer_trace 进行剖析，optimizer_trace 次要用于语句的优化器跟踪，能够剖析一些语句的问题。
2.1 optimizer_trace 参数介绍
- QUERY: 跟踪语句的文本。
- TRACE: 跟踪，JSON 格局。
- MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 每个记住的跟踪都是一个字符串，随着优化的进行扩大并将其附加数据。该 optimizer_trace_max_mem_size 变量设置所有以后记忆的跟踪所应用的内存总量的限度。如果达到此限度，则以后跟踪不会扩大（因而是不残缺的），并且该 MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE 列显示该跟踪失落的字节数。
- INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 如果跟踪的查问应用 SQL SECURITY 值为的 视图或存储的例程 DEFINER，则可能是回绝了除定义者之外的其余用户查看查问的跟踪。在这种状况下，跟踪显示为空，INSUFFICIENT_PRIVILEGES 值为 1。否则，值为 0。
咱们能够通过一下 sql 进行 optimizer_trace：
-- 设置 optimizer_trace 最大内存
SET OPTIMIZER_TRACE_MAX_MEM_SIZE=268435456;
-- 设置开启 optimizer_trace
SET optimizer_trace="enabled=on";
select id from demo1 where a<3 and b in (1, 13) and c>=3 order by c desc limit 2;
-- 查看 optimizer_trace 信息
select * from INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE\G;2.2 剖析起因
以下为“查看应用索引状况 1”的 sql 语句 optimizer_trace 信息：
TRACE: {
"steps": [
{
"join_preparation": {
"select#": 1,
"steps": [
{"expanded_query": "/* select#1 */ select `demo1`.`id` AS `id` from `demo1` where ((`demo1`.`a` < 3) and (`demo1`.`b` in (1,13)) and (`demo1`.`c` >= 3)) order by `demo1`.`c` desc limit 2"
}
]
}
},
{
"join_optimization": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"condition_processing": {
"condition": "WHERE",
"original_condition": "((`demo1`.`a` < 3) and (`demo1`.`b` in (1,13)) and (`demo1`.`c` >= 3))",
"steps": [
{
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "((`demo1`.`a` < 3) and (`demo1`.`b` in (1,13)) and (`demo1`.`c` >= 3))"
},
{
"transformation": "constant_propagation",
"resulting_condition": "((`demo1`.`a` < 3) and (`demo1`.`b` in (1,13)) and (`demo1`.`c` >= 3))"
},
{
"transformation": "trivial_condition_removal",
"resulting_condition": "((`demo1`.`a` < 3) and (`demo1`.`b` in (1,13)) and (`demo1`.`c` >= 3))"
}
]
}
},
{
"table_dependencies": [
{
"table": "`demo1`",
"row_may_be_null": false,
"map_bit": 0,
"depends_on_map_bits": []}
]
},
{"ref_optimizer_key_uses": []
},
{
"rows_estimation": [
{
"table": "`demo1`",
"range_analysis": {
"table_scan": {
"rows": 32,
"cost": 12.5
},
"potential_range_indices": [
{
"index": "PRIMARY",
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
},
{
"index": "iabc",
"usable": true,
"key_parts": [
"a",
"b",
"c",
"id"
]
},
{
"index": "ic",
"usable": true,
"key_parts": [
"c",
"id"
]
}
],
"best_covering_index_scan": {
"index": "iabc",
"cost": 7.4718,
"chosen": true
},
"setup_range_conditions": [ ],
"group_index_range": {
"chosen": false,
"cause": "not_group_by_or_distinct"
},
"analyzing_range_alternatives": {
"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"
}
],
"analyzing_roworder_intersect": {
"usable": false,
"cause": "too_few_roworder_scans"
}
},
"chosen_range_access_summary": {
"range_access_plan": {
"type": "range_scan",
"index": "iabc",
"rows": 3,
"ranges": ["NULL < a < 3"]
},
"rows_for_plan": 3,
"cost_for_plan": 1.6146,
"chosen": true
}
}
}
]
},
{
"considered_execution_plans": [
{"plan_prefix": [],
"table": "`demo1`",
"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
}
]
},
{
"attaching_conditions_to_tables": {"original_condition": "((`demo1`.`a` < 3) and (`demo1`.`b` in (1,13)) and (`demo1`.`c` >= 3))",
"attached_conditions_computation": [
{
"table": "`demo1`",
"rechecking_index_usage": {
"recheck_reason": "low_limit",
"limit": 2,
"row_estimate": 3,
"range_analysis": {
"table_scan": {
"rows": 32,
"cost": 40.4
},
"potential_range_indices": [
{
"index": "PRIMARY",
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
},
{
"index": "iabc",
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
},
{
"index": "ic",
"usable": true,
"key_parts": [
"c",
"id"
]
}
],
"best_covering_index_scan": {
"index": "iabc",
"cost": 7.4718,
"chosen": true
},
"setup_range_conditions": [ ],
"group_index_range": {
"chosen": false,
"cause": "cannot_do_reverse_ordering"
},
"analyzing_range_alternatives": {
"range_scan_alternatives": [
{
"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"
}
]
}
}
}
}
],
"attached_conditions_summary": [
{
"table": "`demo1`",
"attached": "((`demo1`.`a` < 3) and (`demo1`.`b` in (1,13)) and (`demo1`.`c` >= 3))"
}
]
}
},
{
"clause_processing": {
"clause": "ORDER BY",
"original_clause": "`demo1`.`c` desc",
"items": [
{"item": "`demo1`.`c`"}
],
"resulting_clause_is_simple": true,
"resulting_clause": "`demo1`.`c` desc"
}
},
{
"refine_plan": [
{
"table": "`demo1`",
"access_type": "index_scan"
}
]
},
{
"reconsidering_access_paths_for_index_ordering": {
"clause": "ORDER BY",
"index_order_summary": {
"table": "`demo1`",
"index_provides_order": false,
"order_direction": "undefined",
"index": "unknown",
"plan_changed": false
}
}
}
]
}
},
{
"join_execution": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"filesort_information": [
{
"direction": "desc",
"table": "`demo1`",
"field": "c"
}
],
"filesort_priority_queue_optimization": {
"limit": 2,
"rows_estimate": 2656,
"row_size": 22,
"memory_available": 262144,
"chosen": true
},
"filesort_execution": [ ],
"filesort_summary": {
"rows": 3,
"examined_rows": 32,
"number_of_tmp_files": 0,
"sort_buffer_size": 90,
"sort_mode": "<sort_key, additional_fields>"
}
}
]
}
}
]
}
join_preparation 段落
join_preparation 段落展现了筹备阶段的执行过程。
join_optimization 段落
join_optimization 展现优化阶段的执行过程，是剖析 OPTIMIZER TRACE 的重点。这段内容超级长，而且分了好多步骤，无妨依照步骤逐段剖析：
condition_processing
该段用来做条件解决，次要对 WHERE 条件进行优化解决。
其中：
- condition：优化对象类型。WHERE 条件句或者是 HAVING 条件句
- original_condition：优化前的原始语句
-
steps：次要包含三步，别离是 quality_propagation（等值条件句转换），constant_propagation（常量条件句转换），trivial_condition_removal（有效条件移除的转换）
- transformation：转换类型句
- resulting_condition：转换之后的后果输入
substitute_generated_columns
substitute_generated_columns 用于替换虚构生成列
table_dependencies
table_dependencies 段剖析表之间的依赖关系
其中：
- table：波及的表名，如果有别名，也会展现进去
- row_may_be_null：行是否可能为 NULL，这里是指 JOIN 操作之后，这张表里的数据是不是可能为 NULL。如果语句中应用了 LEFT JOIN，则后一张表的 row_may_be_null 会显示为 true
- map_bit：表的映射编号，从 0 开始递增
- depends_on_map_bits：依赖的映射表。次要是当应用 STRAIGHT_JOIN 强行管制连贯程序或者 LEFT JOIN/RIGHT JOIN 有程序差异时，会在 depends_on_map_bits 中展现前置表的 map_bit 值。
ref_optimizer_key_uses
列出所有可用的 ref 类型的索引。如果应用了组合索引的多个局部（例如本例，用到了 index(from_date, to_date) 的多列索引），则会在 ref_optimizer_key_uses 下列出多个元素，每个元素中会列出 ref 应用的索引及对应值。
rows_estimation
顾名思义，用于估算须要扫描的记录数。
其中：
- table：表名
-
range_analysis：
- table_scan：如果全表扫描的话，须要扫描多少行（row，2838216），以及须要的代价（cost，286799）
- potential_range_indexes：列出表中所有的索引并剖析其是否可用。如果不可用的话，会列出不可用的起因是什么；如果可用会列出索引中可用的字段；
- best_covering_index_scan: 如果有笼罩索引，列出笼罩索引状况
- setup_range_conditions：如果有可下推的条件，则带条件思考范畴查问
- group_index_range：当应用了 GROUP BY 或 DISTINCT 时，是否有适合的索引可用。当未应用 GROUP BY 或 DISTINCT 时，会显示 chosen=false, cause=not_group_by_or_distinct；如应用了 GROUP BY 或 DISTINCT，然而多表查问时，会显示 chosen=false，cause =not_single_table。其余状况下会尝试剖析可用的索引（potential_group_range_indexes）并计算对应的扫描行数及其所需代价
- skip_scan_range：是否应用了 skip scan
-
analyzing_range_alternatives：剖析各个索引的应用老本
-
range_scan_alternatives：range 扫描剖析
- index：索引名
- ranges：range 扫描的条件范畴
- index_dives_for_eq_ranges：是否应用了 index dive，该值会被参数 eq_range_index_dive_limit 变量值影响。
- rowid_ordered：该 range 扫描的后果集是否依据 PK 值进行排序
- using_mrr：是否应用了 mrr
- index_only：示意是否应用了笼罩索引
- rows：扫描的行数
- cost：索引的应用老本
- chosen：示意是否应用了该索引
- analyzing_roworder_intersect：剖析是否应用了索引合并（index merge），如果未应用，会在 cause 中展现起因；如果应用了索引合并，会在该局部展现索引合并的代价。
-
-
chosen_range_access_summary：在前一个步骤中剖析了各类索引应用的办法及代价，得出了肯定的两头后果之后，在 summary 阶段汇总前一阶段的两头后果确认最初的计划
-
range_access_plan：range 扫描最终抉择的执行打算。
- type：展现执行打算的 type，如果应用了索引合并，则会显示 index_roworder_intersect
- index：索引名
- rows：扫描的行数
- ranges：range 扫描的条件范畴
- rows_for_plan：该执行打算的扫描行数
- cost_for_plan：该执行打算的执行代价
- chosen：是否抉择该执行打算
-
considered_execution_plans
负责比照各可行打算的开销，并抉择绝对最优的执行打算。
其中：
- plan_prefix：以后打算的前置执行打算。
- table：波及的表名，如果有别名，也会展现进去
-
best_access_path：通过比照 considered_access_paths，抉择一个最优的拜访门路
-
considered_access_paths：以后思考的拜访门路
- access_type：应用索引的形式，可参考 explain 中的 type 字段
- index：索引
- rows：行数
- cost：开销老本
- chosen：是否选用这种执行门路
-
- condition_filtering_pct：相似于 explain 的 filtered 列，是一个估算值
- rows_for_plan：执行打算最终的扫描行数，由 considered_access_paths.rows 乘以 condition_filtering_pct 计算取得。
- cost_for_plan：执行打算的代价，由 considered_access_paths.cost 相加取得
- chosen：是否抉择了该执行打算
attaching_conditions_to_tables
基于 considered_execution_plans 中抉择的执行打算，革新原有 where 条件，并针对表减少适当的附加条件，以便于单表数据的筛选。
其中：
- original_condition：原始的条件语句
- attached_conditions_computation：应用启发式算法计算已应用的索引，如果已应用的索引的拜访类型是 ref，则计算用 range 是否应用组合索引中更多的列，如果能够，则用 range 的形式替换 ref。
-
attached_conditions_summary：附加之后的状况汇总
- table：表名
- attached：附加的条件或原语句中能间接下推给单表筛选的条件。
finalizing_table_conditions
最终的、通过优化后的表条件。
refine_plan
改善执行打算。
- table：表名及别名
join_execution
join_execution 段落展现了执行阶段的执行过程。
3. 源码剖析
源码次要针对成本计算局部，咱们能够来看一下具体有几个计算成本。
- rows_estimation->range_analysis->table_scan->cost: 12.5 全表扫描老本。
- best_covering_index_scan->cost: 7.4718 笼罩索引老本。
- considered_execution_plans->cost_for_plan: 2.2146 执行打算的代价，由 considered_access_paths.cost 相加取得。
除了以上的还有一些其余的，咱们本文只会讲这几个。其余的能够参照源码形式进行获取。
3.1 全表扫描成本计算
依据 2.2 大节中 OPTIMIZER_TRACE 的输入，咱们能够看 rows_estimation，是用来计算一个表在不同的拜访门路下（全表扫描、索引扫描、范畴扫描等），数据库所要付出的代价。
能够通过 lldb 下一个 test_quick_select 断点：
(lldb)b test_quick_select 而后执行关上一个新终端执行“查看应用索引状况 1”的 sql，断点进入跟踪到下图：
能够看到咱们计算扫描老本应用到了行数，持续跟踪到下图：
能够看到咱们跟中到 ha_innobase::scan_time 函数，发现咱们是在 innodb 引擎中解决的。发现其实不同到引擎计算规定会有差别。
下图为 table_scan 的计算成本：
能够看到图中的“12.5”和 2.2 大节中 OPTIMIZER_TRACE 的 table_scan 统一。
咱们能够看一下 test_quick_select 中的计算代码, 在 sql/opt_range.cc 中：
int SQL_SELECT::test_quick_select(THD *thd, key_map keys_to_use,
table_map prev_tables,
ha_rows limit, bool force_quick_range,
const ORDER::enum_order interesting_order)
{
double scan_time;
//... 省略
records= head->file->stats.records; // 行数
if (!records)
records++; /* purecov: inspected */
scan_time= records * ROW_EVALUATE_COST + 1;
read_time= head->file->scan_time() + scan_time + 1.1;
//... 省略
//trace 信息
Opt_trace_context * const trace= &thd->opt_trace;
Opt_trace_object trace_range(trace, "range_analysis");
Opt_trace_object(trace, "table_scan"). //trace 全表扫描
add("rows", head->file->stats.records). //trace 行数
add("cost", read_time); //trace 老本信息
//... 省略
}ROW_EVALUATE_COST 宏，在 sql/sql_const.h 中：
// 行代价
#define ROW_EVALUATE_COST 0.20通过以上信息咱们能够得悉到 mysql5.6.48 中的计算成本：
read_time= InnoDB 页数 + scan_time + 1.1;
scan_time= 行数 * 行代价 + 1; 那么“行数”怎么获取，其实能够通过：
-- 获取 demo1 表的表状态
show table status like 'demo1' \G;
那么“InnoDB 页数”又怎么获取：
InnoDB 页数 = 数据长度 / InnoDB 页大小
其实数据长度咱们有了，是“65536”。
InnoDB 页大小，能够通过 show variables 获取，通常是 16k：
show variables like 'innodb_page_size';
InnoDB 页数 = 65536 / 16384 = 4
scan_time= 32 * 0.2 + 1 = 7.4
read_time= 4 + scan_time + 1.1 = 12.5
最终 read_time 等于 12.5，也就是 table_scan 的 cost 老本。
留神：其实在高版本中，比方 mysql8.0 中 scan_time 对应 cpu_cost，read_time 对应 io_cost，不过计算公式有所扭转 。
3.2 笼罩索引老本
int SQL_SELECT::test_quick_select(THD *thd, key_map keys_to_use,
table_map prev_tables,
ha_rows limit, bool force_quick_range,
const ORDER::enum_order interesting_order)
{
//... 省略
int key_for_use= find_shortest_key(head, &head->covering_keys);
double key_read_time=
param.table->file->index_only_read_time(key_for_use,
rows2double(records)) +
records * ROW_EVALUATE_COST; // 计算局部
//... 省略
}依据计算局部咱们能够看到 index_only_read_time 函数，也是计算局部之一，函数原型如下（在 sql/handler.cc 中）：
double handler::index_only_read_time(uint keynr, double records)
{
double read_time;
uint keys_per_block= (stats.block_size/2/
(table_share->key_info[keynr].key_length + ref_length) +
1);
read_time=((double) (records + keys_per_block-1) /
(double) keys_per_block);
return read_time;
}
源码中 records ROW_EVALUATE_COST = 32 0.2 = 6.4，这个是行老本。
行老本须要加上 read_time，read_time 计算就绝对比较复杂。
keys_per_block = (索引块大小 /2/( 键长度 + 援用长度)+1)
依据图中能够得出：
keys_per_block = (16384/2/(15+4)+1) = 432
432 其实是取整后的值。
而后 read_time = ((double) (32 + 432 – 1) /
(double) 432);
read_time = 463 / 432 = 1.0717
保留 4 位小数后等到后果 1.0717，而后在加上行老本的 6.4, 最终失去咱们笼罩索引老本的“7.4717”
3.3 执行打算的代价
要失去执行打算代价咱们能够下一个断点：
(lldb)b best_access_path
依据上图能够来看一下咱们具体的代码实现局部，如下（在 sql/sql_planner.cc 中）：
void Optimize_table_order::best_access_path(
JOIN_TAB *s,
table_map remaining_tables,
uint idx,
bool disable_jbuf,
double record_count,
POSITION *pos,
POSITION *loose_scan_pos)
{
//... 省略
const double scan_cost=
tmp + (record_count * ROW_EVALUATE_COST * rnd_records);
trace_access_scan.add("rows", rows2double(rnd_records)).
add("cost", scan_cost);
//... 省略
} scan_cost=
tmp + (record_count * ROW_EVALUATE_COST * rnd_records);
record_count 记录计数，以后为 1，rnd_records 为找到记录数以后为 3。tmp 计算局部比较复杂，能够留个小作业。看一下 best_access_path 函数中实现。
最终 scan_cost=1.6146+（1 0.2 3）= 2.2146
2.2146 为取小数后 4 位。
4. 解决抉择索引谬误计划
其实解决索引计划能够概括为几种：
- 强制应用 force index（key）进行语句查问。
- 应用 ANALYZE TABLE tablename; (不倡议应用)
- 不倡议应用起因是因为该计划，不倡议在生产间接应用。能够应用于低峰段，比如说凌晨。
- 删除不必要的索引；
总结
- 其实对应文章中的实际内容 bug，这个是 5.6 中的 bug。在 5.7 中并不存在该问题。
- 不过的成本计算形式不同，不同的引擎计算根本的形式也不同，不同的 mysql 版本计算成本的形式也会不同。—— 三不同
- InnoDB 页大小计算 = 数据长度 / InnoDB 页大小。
- ROW_EVALUATE_COST 行代价等于 0.2。
- 解决抉择索引谬误计划能够分为三种：强制应用 force index（key）、应用 ANALYZE TABLE tablename、删除不必要索引。
参考文献
Tracing the Optimizer
https://dev.mysql.com/doc/int…
手把手教你意识 OPTIMIZER_TRACE
http://blog.itpub.net/2821893…
MYSQL sql 执行过程的一些跟踪剖析 (二.mysql 优化器追踪剖析)
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