MySQL源码解析之执行计划

发表于:2022-8-09 09:29

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 作者:好好先生    来源:GreatSQL社区

  一、MySQL执行计划介绍
  在MySQL中,执行计划的实现是基于JOIN和QEP_TAB?这两个对象。其中JOIN类表示一个查询语句块的优化和执行,每个select查询语句(即Query_block对象)在处理的时候,都会被当做JOIN对象,其定义在sql/sql_optimizer.h。
  QEP_TAB是Query Execution Plan Table?的缩写,这里的表Table对象主要包含物化表、临时表、派生表、常量表等。JOIN::optimize()?是优化执行器的统一入口,在这里会把一个查询语句块Query_block?最终优化成QEP_TAB。
  在MySQL-8.0.22版本之后,又引入访问方式AccessPath?和执行迭代器Iterator对象,再结合JOIN和QEP_TAB对象,最终得到整个解析计划的执行路径。
  二、MySQL执行计划代码概览
  本文主要基于MySQL-8.0.25版本,进行说明。
  优化器的入口函数:bool JOIN::optimize()?,对应代码文件sql/sql_optimizer.cc。
  // 主要功能是把一个查询块Query_block优化成一个QEP_TAB,得到AccessPath
  bool JOIN::optimize() { 
   ...
   // 下面主要是为了可以借助INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE表,跟踪优化器的执行状态和执行步骤
   Opt_trace_context *const trace = &thd->opt_trace;
   Opt_trace_object trace_wrapper(trace);
   Opt_trace_object trace_optimize(trace, "join_optimization");
   trace_optimize.add_select_number(Query_block->select_number);
   Opt_trace_array trace_steps(trace, "steps");
   ...
   // 窗口函数装配优化
   if (has_windows && Window::setup_windows2(thd, m_windows))
   ...
   // 拷贝Query_block上的条件副本到JOIN结构关联的成员对象,为后续优化做准备
   if (Query_block->get_optimizable_conditions(thd, &where_cond, &having_cond))
   ...
   // 统计抽象语法树中的叶节点表,其中leaf_tables是在Query_block::setup_tables中进行装配
   tables_list = Query_block->leaf_tables;
   ...
   // 分区裁剪
   if (Query_block->partitioned_table_count && prune_table_partitions()) {
   ...
   // 尝试把聚合函数COUNT()、MIN()、MAX()对应的值,替换成常量
   if (optimize_aggregated_query(thd, Query_block, *fields, where_cond,
                  &outcome)) {
   ...
   // 采用超图算法生成执行计划,注意超图算法通过set optimizer_switch="hypergraph_optimizer=on"方式启用
   if (thd->lex->using_hypergraph_optimizer) {
    FindBestQueryPlan(thd, Query_block, /*trace=*/nullptr);
    // 如果Join优化器是超图算法,处理结束直接返回
    return false;
   }
   ...
  下面代码主要涉及Join优化器连接方式为左深树的情况,主要用到join_tab数组来进行组织关联。
  根据代价计算表的连接方式,核心函数make_join_plan()?,实现非常复杂。比较关键的函数是bool Optimize_table_order::choose_table_order()。
  其主要思想是通过贪婪搜索Optimize_table_order::greedy_search?,根据最小的连接代价,进行有限的穷举搜索(细节参考Optimize_table_order::best_extension_by_limited_search)最终找到近似最优解的连接排列组合。
  if (make_join_plan()) {
   ...
   // 语句块谓词条件下推,提升过滤性能
   if (make_join_Query_block(this, where_cond)) {
   ...
   // 优化order by/distinct语句
   if (optimize_distinct_group_order()) return true;
   ...
   // 分配QEP_TAB数组
   if (alloc_qep(tables)) return (error = 1); /* purecov: inspected */
   ...
   // 执行计划细化,优化子查询和半连接的情况,具体策略可以参考mariadb的文档:
   // https:// mariadb.com/kb/en/optimization-strategies/
   // 关键代码是setup_semijoin_dups_elimination,主要对半连接关联的策略进行装配
   if (make_join_readinfo(this, no_jbuf_after))
   ...
   // 为处理group by/order by创建开辟临时表空间
   if (make_tmp_tables_info()) return true;
   ...
   // 生成访问方式AccessPath,供后续迭代器Iterator访问使用
   create_access_paths();
   ...
   return false;
  }
  三、MySQL执行计划总结
  MySQL的执行计划是整个数据库最核心的模块,其代码也在不断地迭代更新过程中。执行计划中优化器的好坏和背后的搜索策略、数学模型紧密相关。MySQL支持的搜索策略有穷举搜索、贪婪搜索,对应的Join优化器有左深树算法和超图算法,整个优化过程主要是基于CBO策略进行优化。
  执行计划运行的过程,实际上就是一个动态规划的过程。这个过程的优劣,快慢决定了MySQL和主流商业数据库的差距。只有深入地理解MySQL优化器的运行原理,才能帮助我们积极有效地探索更高性能优化的可能。 
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