大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。
Jetbrains全家桶1年46,售后保障稳定
前言
在MySQL8.0之前的版本中,innodb btree索引中的记录都是严格按照的key的顺序来存储的,但有些时候当我们需要倒序扫描时,效率就会很低。为了解决这个问题,从MySQL8.0版本开始支持在索引Key中倒序存储。你可以按照实际的sql负载来决定如何创建索引,例如你的查询中有Order by a desc, b asc,就可以创建索引key(a desc, b asc),而在8.0之前的版本中则可能需要代价比较大的filesort来进行, 此外逆序扫描Btree也有额外的开销,例如扫描时的page切换,page内扫描,都比正序扫描的开销要大。
本文简单介绍下用法,并分析下对应的代码实现
以下基于当前最新MySQL8.0.13版本
使用
其实对应的语法一直是存在的,只是没有做具体的实现,直到8.0版本才真正实现,使用也很简单,在创建索引时,对索引列加asc/desc关键字,举个简单的例子:
mysql> CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, KEY a_idx(a DESC, b ASC));
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
mysql> INSERT INTO t1 VALUES(1,1),(2,2),(3,3);
Query OK, 3 rows affected (0.02 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> SELECT b FROM t1 FORCE INDEX(a_idx);
+------+
| b |
+------+
| 3 |
| 2 |
| 1 |
+------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT b FROM t1 FORCE INDEX(PRIMARY);
+------+
| b |
+------+
| 1 |
| 2 |
| 3 |
+------+
3 rows in set (0.00 sec)
如上例,可以看到指定不同的索引给出的结果顺序也是不一样的。
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t1 ORDER BY a DESC, b;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | NULL | index | NULL | a_idx | 9 | NULL | 3 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
上例中可以看到explain的结果中没有filesort, 而在之前的版本中对于这样的sql是需要进行排序的。
优化器在选择索引时也会考虑到索引列的顺序,目前还有些条件限制:
- 由于涉及到数据的存储,目前只支持InnoDB
- Descending index 无法使用change buffer
- Descneding index不支持fulltext或spatial index, 选择desc关键字会报错
- GROUP BY不在隐式的保证顺序性,只有明确的指定asc/desc,才去确保顺序
实现
笔者主要工作是在innodb引擎,对server层不甚了解,本文也主要关注innodb的改动。实际上这个特性的改动主要在server层的优化器和执行器,对于innodb来说,尽管数据存储发生了变化,但改动反而很少。
数据词典:
索引上的列属性被持久化到数据词典表(dd::Index)
dd::fill_dd_indexes_from_keyinfo
dd::fill_dd_index_elements_from_key_parts
key_rec_cmp
:
比较的两个key不是大小关系,而是在索引上的前后关系,因此需要考虑键值列上是asc还是desc的
对于range查询,在之前的版本中总是min_Key被传到innodb作为search_tuple来定位btree,但如果是descending index,则需要选择max_key来作为search tuple (ref: SEL_ARG::get_min_flag(), SEL_ARG::get_max_flag(), SEL_ROOT::store_min_key)
InnoDB record compare:
为了支持这个特性,innodb的改动实际上并不大,大部分代码都是没有变化的,这主要是因为InnoDB使用了统一的比较函数来决定key值位置,索引对象传递到底层的比较函数中,以获取是否存在descending column.
相关函数:
cmp_dtuple_rec_with_match_low
cmp_whole_field
cmp_data
判断是否是descending index:
dict_index_has_desc(): 这个函数会扫描索引上所有的列,确保没有desc column, 这个函数看起来有点效率问题,我们可以给dict_index_t加个flag来判断,无需每次遍历
参考文档:
1.官方文档
2. wl#1074: Add Descending indexes support
3.MySQL 8.0 Labs – Descending Indexes in MySQL
4.MySQL 8.0: Descending Indexes Can Speed Up Your Queries
5.相关代码
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/223455.html原文链接:https://javaforall.cn
【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛
【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...