在数据库管理系统中，查询优化器是一个至关重要的组件，它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。MySQL，查询优化器使用一种叫做“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优缺点，并选择成本最低的一个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这些知识来优化查询性能。

目录。

• • 一、成本模型简介。
  • 二、如何工作优化器。
  • 三、如何利用成本模型优化查询。
  • 四、储存和配置成本值。
  • • 常用的成本条目。
  • 五、计算全表扫码成本。
  • • 成本计算步骤。
    • 优化器决策。
    • 实际考虑因素。
  • 结语。

一、成本模型简介。

成本模型是查询优化器用来估计查询执行成本的一组规则和算法。给定查询，优化器将考虑各种可能的执行计划，并使用成本模型来预测每个计划的执行效率。执行成本通常是抽象值，它结合了CPU时间，I/O操作、内存使用等因素。

＀在MySQL中c;成本模型主要基于以下考虑因素：

1. 统计信息的数据表。：包括表的行数和列的基数（不同值的数量）、索引的独特性等。这些信息对评估查询的过滤效果和索引的选择性至关重要。

2. 使用索引。：索引能显著提高查询性能，但并非所有情况下都是最佳选择。使用索引带来的I/O降低与索引维护成本之间的权衡将被评估为成本模型。

3. 连接操作。：涉及多个表的查询，成本模型将考虑不同的连接策略（如嵌套循环连接、哈希连接等）的成本。

4. 排序和分组操作。：这些操作通常需要额外的CPU和内存资源。成本模型将估计不同排序和分组策略的成本，并选择最佳方案。

二、如何工作优化器。

MySQL查询优化器在执行查询前将经历以下步骤：

1. 解析查询。：将SQL文本转换为抽象语法树（AST）。

2. 预处理。：检查查询的语义正确性，优化常量折叠等。

3. 查询重写。：根据规则和启发方法修改原始查询，简化结构或提高性能。

4. 生成执行计划。：考虑所有可能的执行路径，并使用成本模型来评估每个路径的成本。

5. 选择最佳执行计划。：根据成本模型的估算结果，选择成本最低的执行计划。

6. 执行查询。：根据选定的执行计划进行查询并返回结果。

三、如何利用成本模型优化查询。

了解MySQL的成本模型对数据库管理员和开发非常有价值。以下实践建议可以帮助您利用成本模型优化查询性能：

1. 保持统计信息更新。：定期运行。ANALYZE TABLE。命令更新表的统计信息，确保优化器有准确的数据来评估查询成本。

2. 索引的合理设计。：索引࿰根据查询模式和数据分布进行设计c;避免过度索引导性能下降。使用。EXPLAIN。命令检查是否使用了合适的索引。

3. 优化查询句。：简化复杂的SQL查询，避免不必要的连接、子查询和计算。使用索引覆盖扫描（Covering Index）减少数据搜索的费用。

4. 调整配置参数。：一些MySQL配置参数会影响成本模型的计算方法。例如，optimizer_search_depth。参数可以控制优化器搜索执行计划的深度。这些参数根据您的硬件环境和查询负载进行调整。

5. 监控和分析。：使用性能监控工具（比如Percona Monitoring and Management, PMM）跟踪查询的性能指标，并找出性能瓶颈。结合。EXPLAIN。命令输出和慢查询日志分析问题查询的执行计划。

四、储存和配置成本值。

MySQL在。server_cost。和。engine_cost。默认成本值存储在这两个系统表中。这些表位于MySQL的系统数据库（通常是。mysql。#xfff09;。服务器在启动时会读取这些成本值，在运行过程中使用。如果需要�，如果需要�管理员可以执行特定的命令（如。FLUSH OPTIMIZER_COSTS。）从磁盘重新加载成本表。

重要的是，这些成本值特定于服务器，副本或备用服务器不会被复制。这意味着每台服务器的成本模型可能会根据其硬件配置、工作负荷和性能调整策略而有所不同。

常用的成本条目。

• row_evaluate_cost。（通常默认值为0.2#xf09;：这个成本值代表了处理一行数据时的CPU成本。随着查询需要处理的行数的增加，这一成本也会相应增加。计算公式：CPU成本 = 行数 * row_evaluate_cost。

• io_block_read_cost。和。 memory_block_read_cost。（默认值通常为1.0）：这两个成本值分别代表从磁盘和内存中读取的数据块（通常是一个数据页面，大小约16KB）的成本。计算IO成本的公式是：IO成本 = (总数据大小（以字节为单位）/ 1024) * io_block_read_cost 或 memory_block_read_cost。

• disk_iotask_cost（磁盘I/O任务成本）：这个值表示执行磁盘I/O操作的成本。因为磁盘I/O操作通常比内存操作慢得多，因此，成本值相对较高。在考虑是否使用索引或进行全表面扫描时，优化器会考虑成本。

• key_compare_cost（#xfff099#xff0的比较成本;：当MySQL使用索引过滤数据时，#xff0c;需要比较索引键。这个成本条目表示一次键比较的成本。这个值通常很低，因为键操作相对较快。

• memory_temptable_create_cost（内存临时表创建成本）：在某些查询中，MySQL可能需要创建临时表来存储中间结果。这一成本条目表示在内存中创建临时表的成本。如果内存不足󿀌MySQL可能会选择使用磁盘来存储临时表，这将增加I/O成本。

• memory_temptable_batch_row_cost（内存临时表批量行成本）：在临时向内存表中插入多行数据时，，本成本条目表示每批数据插入的成本。这个值通常很低，因为批量插入比单独插入每一行更有效。

• disk_temptable_create_cost（磁盘临时表创建成本）：如果MySQL选择在磁盘上创建临时表，这一成本条目表示创建磁盘临时表的成本。该值通常高于内存临时表创建成本，因为磁盘操作比较慢。

• disk_temptable_batch_row_cost（磁盘临时表批量行成本）：类似于内存临时表批量行成本，但这个成本条目是针对磁盘临时表的。它表示在磁盘临时表中批量插入数据的成本。

• sort_merge_passes（排序合并传输成本）：排序操作时，如果数据量大，内存不足，MySQL可能需要归并排序算法。本成本条目表示一次合并传递的成本。合并排序涉及多次合并传递，所以在评估排序操作的整体成本时，这一成本非常重要。

在特定的MySQL实例中获取这些成本项目的实际值，可查询mysql系统数据库中的server_cost和engine_cost表：

SELECT。*。FROM。mysql。.。server_cost。;SELECT。*。FROM。mysql。.。engine_cost。;

查看特定表的信息，包括数据大小（Data_length。字段），可执行以下SQL查询：

SHOW。TABLE。STATUS。LIKE。'your_table_name';

在此查询结果中，Data_length。字段表示数据部分占用的字节数。该值可用于计算读取整个表数据的IO成本。

五、计算全表扫码成本。

MySQL 优化器将考虑这些因素来决定是否执行全表扫描，以及如何计算成本，让我们根据成本原理来计算：

我们有一个。 employees。表，包括员工信息，如 ID、姓名、部门、工资等。该表具有以下特点：

• 表大小。：约 1GB（这取决于每行数据的大小和总行数）
• 总行数。：5,000,000 行。
• 每行数据的大小。：约 200 字节（包括所有字段）
• 数据页面大小。：16KB（InnoDB 默认页面大小）
• 存储引擎。：InnoDB。
• 无有效索引。：对于我们要执行的具体查询，没有可用的索引。

成本计算步骤。

1. 确定数据页数量。：

   • 首先，计算表占用的数据页数量。因为每行数据约 200 字节，每个数据页 16KB�每个数据页可以容纳大约 80 行数据（16,384 字节 / 200 字节 = 81.92󿀌取整为 80）。
   • 所以，整个表占用的数据页数为 5,000,000 行 / 80 行/页 = 62,500 页。

2. I/O 成本计算。：

   • 假设每次从磁盘上读取数据页的成本是 1.0（这个值可能因硬件性能而异;。
   • I/O 成本 = 数据页数量 × 每次阅读成本 = 62,500 页 × 1.0 = 62,500。

3. CPU 成本计算。：

   • CPU 成本通常与要处理的行数成正比。假设每行数据处理 CPU 成本是 0.2（这个值也是假设，实际值可能不同）。
   • CPU 成本 = 总行数 × 每行处理成本 = 5,000,000 行 × 0.2 = 1,000,000。

4. 计算总成本。：

   • 总成本 = I/O 成本 + CPU 成本 = 62,500 + 1,000,000 = 1,062,500。

这个总成本是一个估计值，其他查询执行计划（，用于与优化器考虑;如果使用索引）进行比较。请注意，这里的成本是相对值，用于比较不同执行计划的优缺点，而不是绝对值或货币成本。

优化器决策。

基于上述成本计算如果优化器发现索引的使用成本低于全表面扫描的成本，它会选择使用索引。否则，如果没有合适的索引或全表面扫描被认为更有效（例如，在需要检索表的大部分行中），全表扫描将选择优化器。

实际考虑因素。

￰在实际应用中c;全表扫描的成本会受到各种因素的影响：

• 缓存中的数据。：如果表的部分或全部数据已经缓存在内存中（如 InnoDB #xff09的缓冲池;，则实际的 I/O 成本可能会降低。
• 系统负载。：高并发环境下的系统负载可能会受到影响 CPU 和 I/O 的性能。
• 表格的结构和存储格式。：列数、数据类型和存储格式（如果压缩）它们都会影响数据的存储和检索效率。
• 硬件及配置。：服务器硬件配置（如 CPU 速度、内存大小、存储性能）和 MySQL 配置设置（例如缓冲区的大小，I/O #xff09相关参数;也会对全表面扫描的成本产生显著影响。

结语。

MySQL的成本模型是查询优化器的核心组件之一c;它对生成高效的执行计划至关重要。通过深入了解成本模型的工作原理，并结合实际查询优化实践，可显著提高数据库的性能和响应速度。