MySQL特性:MRR,Multi-Range Read,多范围读
MRR,Multi-Range Read,多范围读
孔个个
MRR在5.6版本开始支持,相关文章不少。但是读起来层次感差了一些,在这里我用自己的理解重新整理了一版。
这里参考了很多在网络上能找到的资料,才使我更全面的理解MRR,但时间有些久,并未记录出处,且多数文字并非原文,在此感谢所有默默分享知识的大佬们。
5.6以上版本开始支持MRR
基于辅助/第二索引的查询时,将随机 IO 转化为顺序 IO 以降低查询过程中 IO 开销的一种手段,这对IO-bound类型(IO密集型)的SQL语句性能带来极大的提升,适用于range ref eq_ref类型的查询。
MRR原理
查询辅助索引时,首先把查询结果按照主键进行排序,按照主键的顺序进行书签查找,避免频繁发生离散读操作导致缓冲区中的页被替换出缓冲区,然后又不断的被新的请求读入缓冲区,减少缓冲池中页被替换的次数。
- 将查询到的辅助索引结果放在一个buffer中(read_end_buffer_size)
- 将buffer中的辅助索引根据主键(rowid)进行排序
- 再根据上述排序后的主键(rowid)顺序,(回表)读取数据
MRR效果,MRR带来的好处
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减少磁盘随机IO访问,将随机IO访问转变成顺序IO访问,提高IO读性能
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减少buffer pool中页面被替换的次数
如果存储引擎(不仅仅是InnoDB)的缓冲池不是足够大,即:不能存放下一张表中的所有数据,此时频繁的发生离散读操作会导致缓冲区中的页被替换出缓冲区,然后又不断的被新的请求读入缓冲区。
若按照主键顺序进行访问,则可以将此重复行为降到最低。
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可批量处理对索引的查询操作
MRR效果的讲解
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在没有使用MRR特性时
不使用MRR之前(MySQL5.6之前),先根据where条件中的辅助索引获取辅助索引与主键的集合,再通过主键来获取对应的值。辅助索引获取的主键来访问表中的数据会导致随机的IO(辅助索引的存储顺序并非与主键的顺序一致),随机主键不在同一个page里时会导致多次IO和随机读。
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先根据where条件中的辅助索引获取辅助索引与主键的集合,结果集为rest
select key_column, pk_column from tb where key_column=x order by key_column
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通过第一步获取的主键来获取对应的值
for each pk_column value in rest do: select non_key_column from tb where pk_column=val
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使用MRR特性时
使用MRR优化(MySQL5.6之后),先根据where条件中的辅助索引获取辅助索引与主键的集合,再将结果集放在buffer(read_rnd_buffer_size 直到buffer满了),然后对结果集按照pk_column排序,得到有序的结果集rest_sort。最后利用已经排序过的结果集,访问表中的数据,此时是顺序IO。即MySQL 将根据辅助索引获取的结果集根据主键进行排序,将无序化为有序,可以用主键顺序访问基表,将随机读转化为顺序读,多页数据记录可一次性读入或根据此次的主键范围分次读入,减少IO操作,提高查询效率。
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先根据where条件中的辅助索引获取辅助索引与主键的集合,结果集为rest
select key_column, pk_column from tb where key_column = x order by key_column
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将结果集rest放在buffer里面(read_rnd_buffer_size 大小直到buffer满了),然后对结果集rest按照pk_column排序,得到结果集是rest_sort
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利用已经排序过的结果集,访问表中的数据,此时是顺序IO.
select non_key_column fromtb where pk_column in (rest_sort)
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在不使用 MRR 时,优化器需要根据二级索引返回的记录来进行“回表”,这个过程一般会有较多的随机IO;
使用MRR时,SQL语句的执行过程是这样的:
- 优化器将二级索引查询到的记录放到一块缓冲区中(read_end_buffer_size)
- 如果二级索引扫描到文件的末尾或者缓冲区已满,则使用快速排序对缓冲区中的内容按照主键(rowid)进行排序
- 用户线程调用MRR接口取cluster index,然后根据cluster index 取行数据
- 当根据缓冲区中的 cluster index取完数据,则继续调用过程 2) 、3),直至扫描结束
通过上述过程,优化器将二级索引随机的 IO 进行排序,转化为主键的有序排列,从而实现了随机 IO 到顺序 IO 的转化,提升性能。
MRR还可以对某些范围查询进行批量的数据查询,提升性能。
在拆分过程中直接过滤掉不符合查询条件的数据。
将某些范围查询拆分为key对,以此来进行批量数据查询。
例如,表t中有(key_part1,key_part2)的联合索引,
对SQL:select * from t where key_part1 >= 1000 and key_part2 < 2000 and key_part2 = 10000;
索引根据key_part1,key_part2的位置关系进行排序。
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如果没有MRR
此时查询类型为range。SQL优化器会先将key_part1大于1000且小于2000的数据全都取出,即使这部分数据的key_part2并不等于10000。待取出这些数据后再根据key_part2的条件进行过滤。
这就导致无用的数据被取出来了。
如果符合key_part1大于1000且小于2000的数据中有相当的数据key_part2不符合条件,那么MRR优化可以使这部分不符合条件的数据不需要读取,使性能获得明显提升。
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启用MRR优化
优化器会先将查询条件拆分,然后再进行数据查询。
如:将条件拆分为(1000,10000),(1001,10000),……,最后再根据这些拆分出来的条件进行数据查询。
一个关于MRR的简单例子
表salaries中salary列上有一个辅助索引 idx_s
对于SQL:
select * from salaries where salary > 10000 and salary < 40000;
而言,
- 未启用MRR时,查询首先要按照辅助索引进行范围查找,然后再通过辅助索引记录后的主键值回表查询整行数据。Extra只有Using index condition。
- 启用MRR时,查询首先将命中的辅助索引值放入read_end_buffer_size缓冲区,此时缓冲区中的数据是按照辅助索引的顺序排序的。然后将缓冲区中的数据根据rowid(或显式主键)进行排序。最后根据rowid排序的顺序去访问实际的数据文件,此时就是按照主键顺序去顺序的发生IO。Extra也会有Using MRR信息。
配置MRR的相关参数
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优化器开关
optimizer_switch
控制是否启用MRR,默认未启用MRR...
mrr={on|off}
mrr_cost_based={on|off}
...e.g:
set @@optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off';
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开启方式:mrr = on & mrr_cost_based = on/off
mrr_cost_based用来告诉优化器,要不要基于使用 MRR 的成本,考虑使用 MRR 是否值得(cost-based choice),来决定具体的 sql 语句里要不要使用 MRR。
很明显,对于只返回一行数据的查询,是没有必要 MRR 的,而如果你把 mrr_cost_based 设为 off,那优化器就会通通使用 MRR,这在有些情况下是很 stupid 的,所以建议这个配置还是设为 on,毕竟优化器在绝大多数情况下都是正确的。
- mrr=on,mrr_cost_based=off时,强制开启MRR
- mrr=on,mrr_cost_based=on时,优化器会通过CBO算法确定是否开启MRR特性
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5.6.35中存在bug:由optimizer_switch引起诡异问题
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参数read_rnd_buffer_size 用来控制键值缓冲区的大小。二级索引扫描到文件的末尾或者缓冲区已满,则使用快速排序对缓冲区中的内容按照主键进行排序。