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。
最后由于笔者知识水平有限，疏漏之处，还望斧正。
到此这篇关于MySQL执行计划详解的文章就介绍到这了,更多相关MySQL执行计划内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！