Instrução SELECT otimizada do MySQL

Instrução SELECT otimizada do MySQL

Resumo:

O tópico deste artigo é otimizar a instrução SELECT para MySQL, abrangendo uma visão geral da melhoria do desempenho do banco de dados, otimização da cláusula WHERE, otimização de intervalo e otimização de hash join. Em termos de desempenho do banco de dados, estrutura de software, minimização e execução eficiente de operações de CPU e I/O precisam ser considerados. A otimização da cláusula WHERE envolve melhorar o algoritmo e a legibilidade das consultas. A otimização de intervalo descreve as condições e métodos sob os quais o otimizador usa métodos de acesso de intervalo. Em termos de otimização de junção de hash, o MySQL usa junção de hash em vez do algoritmo de junção de loop aninhado em bloco na versão mais recente, melhorando assim a velocidade da consulta.

introdução:

O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional amplamente utilizado, essencial para garantir o desempenho do banco de dados. A otimização das instruções SELECT é uma parte fundamental da melhoria do desempenho do banco de dados. Este artigo explorará várias técnicas importantes de otimização, incluindo otimização de cláusula WHERE, otimização de intervalo e otimização de hash join. Ao otimizar o algoritmo de consulta e a estrutura do banco de dados, podemos melhorar significativamente a eficiência da consulta e o tempo de resposta do banco de dados MySQL.

1. Visão geral da otimização da comissão de desempenho do MySQL

Com estudo e prática contínuos e aprofundados, você se tornará um especialista na área de otimização de desempenho de banco de dados. Você obterá uma compreensão aprofundada do mecanismo operacional interno do banco de dados e das principais técnicas de otimização, como otimização de índice, otimização de consulta, configuração de cache e gerenciamento de transações. Uma melhor compreensão da situação interna permite que você localize e resolva com precisão os gargalos de desempenho do banco de dados, melhorando assim a eficiência geral do sistema.

No nível profissional, você também dominará métodos e ferramentas de medição de desempenho mais avançados, como criadores de perfil de desempenho, para que possa medir e analisar a integridade do banco de dados em profundidade, detectar possíveis problemas de desempenho e fazer melhorias de otimização direcionadas para fornecer Mais serviços de banco de dados eficientes e estáveis.

Suponha que tenhamos uma tabela de banco de dados simples employeescontendo o nome de um funcionário (nome), cargo ( position), idade ( age) e data de entrada ( hire_date).

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE
);`

Agora queremos consultar as informações dos funcionários com idade maior ou igual a 30 anos na empresa, e ordená-los em ordem crescente de data de entrada. Começaremos otimizando a consulta.

• Consulta antes da otimização da consulta

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30
ORDER BY hire_date;

• Consulta após a otimização da consulta

SELECT id, name, position, age, hire_date
FROM employees
WHERE age >= 30
ORDER BY hire_date;

Nota explicação:

1. Os resultados da consulta antes e depois da otimização da consulta são os mesmos, mas a consulta otimizada seleciona apenas as colunas necessárias ( id, name, position, age, hire_date), o que evita a transmissão desnecessária de dados e melhora a eficiência da consulta.

2. Adicione índices apropriados: Para colunas usadas com frequência, como agee hire_date, neste caso, você pode adicionar índices para agilizar a consulta. Por exemplo:

CREATE INDEX idx_age ON employees (age);
CREATE INDEX idx_hire_date ON employees (hire_date);

3. Use um tipo de dados apropriado: selecionar um tipo de dados apropriado pode ajudar a reduzir o espaço de armazenamento e melhorar o desempenho da consulta. Certifique-se de usar o menor tipo de dados possível, como usar INT em vez de VARCHAR, e escolha um tipo de dados mais eficiente de acordo com a situação real.

4. Evite verificações completas de tabelas: evite verificações completas de tabelas em consultas e use índices o máximo possível para localizar dados. As varreduras completas de tabelas são uma das principais causas da degradação do desempenho do banco de dados, especialmente em tabelas grandes.

5. Manutenção regular do banco de dados: A manutenção regular do banco de dados, incluindo a reconstrução de índices, compactação de tabelas, limpeza de logs, etc., ajuda a manter o bom desempenho do banco de dados.

2. Otimização da cláusula WHERE

Ao lidar com cláusulas WHERE, várias otimizações podem ser feitas para melhorar o desempenho da consulta. Esses princípios de otimização também se aplicam a instruções AND WHEREque contêm cláusulas . Vale ressaltar que o otimizador do MySQL está em constante evolução e pode realizar diversas otimizações nas consultas, portanto os exemplos a seguir são apenas parte delas.DELETEUPDATE

Exemplo:

Suponha que temos uma tabela de banco de dados simples, Employees, contendo o nome do funcionário (name), cargo (position), idade (age) e data de entrada (hire_date).

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE
);

Use índices para otimizar as consultas:

• Antes da otimização da consulta: nenhum índice é usado, varredura completa da tabela

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30 AND position = 'Manager';

• Após a otimização da consulta: use índices nas colunas de idade e posição

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30 AND position = 'Manager';

Explicação da observação: Na primeira consulta, nenhum índice é criado nas colunas idade e posição, fazendo com que o banco de dados execute uma varredura completa da tabela para encontrar registros que atendam às condições. Na segunda consulta, criamos índices nas colunas idade e posição, e o banco de dados pode usar os índices para localizar rapidamente os registros que atendem às condições.

Evite usar funções:

• Antes da otimização da consulta: use funções para processar a coluna de idade

SELECT * 
FROM employees
WHERE YEAR(hire_date) = 2023;

• Após a otimização da consulta: evite usar funções

SELECT * 
FROM employees
WHERE hire_date >= '2023-01-01' AND hire_date < '2024-01-01';

Explicação dos comentários: Na primeira consulta, utilizamos a função YEAR() para extrair o ano da colunaHit_date, o que impossibilitou o aproveitamento do índice. Na segunda consulta, filtramos diretamente pelo intervalo de datas para que o banco de dados possa utilizar o índice para otimizar a consulta.

Operadores lógicos otimizados:

• Antes da otimização da consulta: a ordem dos operadores lógicos não é razoável

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30 OR position = 'Manager' AND hire_date >= '2023-01-01';

• Após a otimização da consulta: uso razoável de parênteses para agrupar condições

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30 OR (position = 'Manager' AND hire_date >= '2023-01-01');

Explicação do comentário: Na primeira consulta, a ordem dos operadores lógicos não é razoável, o que pode fazer com que o resultado da execução da consulta seja inconsistente com o esperado. Na segunda consulta, utilizamos criteriosamente parênteses para agrupar as condições, garantindo que os operadores lógicos sejam avaliados na ordem esperada.

Certifique-se de que as colunas na condição WHERE tenham os tipos de dados apropriados:

• Antes da otimização da consulta: use strings para comparação

SELECT * 
FROM employees
WHERE age = '30';

• Após a otimização da consulta: use o tipo de dados correto

SELECT * 
FROM employees
WHERE age = 30;

Explicação do comentário: Na primeira consulta, usamos a string '30' para comparar com a coluna de idade, o que causará uma conversão implícita do tipo de dados e afetará o desempenho da consulta. Na segunda consulta, utilizamos o tipo de dado correto (inteiro) para a comparação, evitando conversões desnecessárias.

3. Otimização de alcance

O método de acesso range é um método de acesso usado pelo otimizador MySQL para recuperar um subconjunto de linhas da tabela em um intervalo de tempo contendo um ou vários valores de índice. Ele pode ser usado para índices de uma ou várias partes. Cada parte é descrita em detalhes abaixo, e exemplos são dados para ajudá-lo a entender melhor:

1. Métodos de acesso de intervalo para índices de parte única:

• Quando uma consulta usa um índice de parte única e envolve condições de intervalo, como o uso de operadores como BETWEEN, <, > etc., o otimizador pode usar métodos de acesso de intervalo para localizar as linhas da tabela que atendem às condições.
• Este método de otimização pode ser usado para selecionar linhas correspondentes a valores de índice em um intervalo contínuo, evitando varreduras completas de tabelas e melhorando a eficiência da consulta.
  Exemplo:

Suponha que temos uma tabela de banco de dados simples funcionários com um índice de parte única na coluna de idade:

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE,
  INDEX idx_age (age)
);

A consulta usa o método de acesso de intervalo:

• Antes da otimização da consulta: nenhum índice é usado, varredura completa da tabela

SELECT * 
FROM employees
WHERE age BETWEEN 30 AND 40;

• Após a otimização da consulta: use o índice de idade para acesso ao intervalo

SELECT * 
FROM employees
WHERE age BETWEEN 30 AND 40;

Na consulta otimizada, o otimizador do MySQL usará o índice idx_age para localizar as linhas da tabela com idade entre 30 e 40, sem realizar uma varredura completa da tabela inteira.

2. Métodos de acesso de intervalo para índices multipartes:

• Quando uma consulta usa um índice multipartes (índice conjunto) e condições de intervalo envolvendo várias colunas indexadas, o otimizador também pode usar o método de acesso de intervalo para otimizar a consulta.
• Um índice multiparte permite o acesso ao intervalo em várias colunas indexadas para localizar com mais precisão as linhas da tabela que atendem a todos os critérios.
  Exemplo:

Suponha que criamos um índice multipartes nas colunas position e rental_date:

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE,
  INDEX idx_position_hire_date (position, hire_date)
);

A consulta usa o método de acesso de intervalo:

• Antes da otimização da consulta: nenhum índice é usado, varredura completa da tabela

SELECT * 
FROM employees
WHERE position = 'Manager' AND hire_date >= '2023-01-01';

• Após a otimização da consulta: use o índice idx_position_hire_date para acesso ao intervalo

SELECT * 
FROM employees
WHERE position = 'Manager' AND hire_date >= '2023-01-01';

Na consulta otimizada, o otimizador MySQL usará o índice idx_position_hire_date para localizar as linhas da tabela cuja posição é 'Manager' e cujo hire_date é maior ou igual a '2023-01-01', sem executar uma varredura completa da tabela em toda a tabela .

3. Otimização de intervalo equidistante para comparações de vários valores:

• Quando várias colunas de índice têm condições de intervalo equidistantes, o otimizador MySQL pode otimizar comparações de vários valores e executar consultas mais eficientes ignorando alguns intervalos.
  Exemplo:

Suponha que temos uma tabela de banco de dados simples funcionários com um índice de parte única na coluna de idade:

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE,
  INDEX idx_age (age)
);

A consulta usa o método de acesso de intervalo:

– Antes da otimização da consulta: intervalos de condição de intervalo não são iguais, nenhum índice é usado

SELECT * 
FROM employees
WHERE age BETWEEN 30 AND 40 OR age BETWEEN 50 AND 60;

• Após a otimização da consulta: as condições do intervalo são igualmente espaçadas e o índice de idade é usado para acesso ao intervalo

SELECT * 
FROM employees
WHERE age BETWEEN 30 AND 60;

Na consulta otimizada, o otimizador do MySQL combinará as duas condições de intervalo em uma condição de intervalo e usará o índice idx_age para localizar as linhas da tabela cuja idade está entre 30 e 60 anos, sem executar uma varredura completa da tabela em toda a tabela.

4. Ignore o método de acesso ao escopo da varredura:

• Em alguns casos, o otimizador do MySQL pode usar o método de acesso scan-skip range para pular alguns valores de índice não qualificados mais rapidamente, reduzindo assim o alcance da varredura e melhorando o desempenho da consulta.
  5. Otimização de intervalo para expressões de construtor de linha:

• Quando um construtor de linha, como (col1, col2), é usado em uma consulta e o resultado desse construtor de linha é usado em uma condição de intervalo, o otimizador do MySQL pode usar a otimização de acesso de intervalo para melhorar a eficiência da consulta.
  Limitar o uso de memória para otimização de intervalo é um aspecto importante considerado pelo otimizador do MySQL. Ao executar o acesso de intervalo, o otimizador tenta minimizar o uso de memória para garantir a eficiência e o desempenho da consulta.

Estas são algumas situações e exemplos onde o otimizador MySQL usa o método de acesso range. Deve-se observar que o comportamento do otimizador pode mudar com a atualização da versão do MySQL, portanto, em aplicativos específicos, é melhor realizar testes e ajustes de desempenho com base em consultas e condições de dados específicas.

4. Otimização de hash join

O MySQL 8.0.18 apresenta uma otimização importante.Para qualquer consulta que tenha uma condição de junção de igualdade e não use um índice, o MySQL usará o algoritmo hash join (Hash Join). O objetivo dessa otimização é substituir o algoritmo de loop aninhado de bloco (Block Nested-Loop Join) usado em versões anteriores do MySQL, melhorando assim o desempenho da consulta.

Hash join é um algoritmo de junção usado para executar uma operação de junção entre dois conjuntos de dados. Quando o MySQL descobre que uma consulta envolve uma junção entre duas tabelas, e a condição de junção é uma condição de igualdade (como ON t1.c1 = t2.c1), e nenhum índice é usado, ele escolherá usar uma junção hash.

O princípio básico do algoritmo hash join é o seguinte:

Crie uma tabela de hash para a tabela menor (geralmente a tabela interna) na operação de junção, com o valor da coluna unida como a chave e os dados da linha como o valor armazenado na tabela de hash.

Examina uma tabela maior (geralmente uma tabela externa) e, para cada linha, compara o valor da coluna de junção com a chave na tabela de hash e, se houver correspondência, une a linha com o valor na tabela de hash para formar o conjunto de resultados.

Devido às propriedades de pesquisa rápida das tabelas de hash, o algoritmo de junção de hash geralmente é mais eficiente do que o algoritmo de loop aninhado de bloco, especialmente quando o tamanho da tabela de junção varia muito.

Exemplo usando junção de hash:

• Crie duas tabelas simples

CREATE TABLE t1 (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50));
CREATE TABLE t2 (id INT PRIMARY KEY, age INT);

• insira alguns dados

INSERT INTO t1 (id, name) VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie');
INSERT INTO t2 (id, age) VALUES (1, 25), (2, 30), (4, 40);

• Operação de junção usando hash join

SELECT *
FROM t1
JOIN t2 ON t1.id = t2.id;

No exemplo acima, como a condição de junção é uma condição de igualdade e nenhum índice é usado, o MySQL escolherá usar uma junção hash para executar esta consulta.

Deve-se observar que o hash join pode consumir mais memória em alguns casos, especialmente quando a tabela unida é grande. O MySQL tenta limitar o uso de memória para evitar o consumo excessivo de recursos do sistema. Se a quantidade de dados envolvidos na consulta for grande, pode ser necessário ajustar os parâmetros de configuração do MySQL adequadamente para garantir o desempenho e a estabilidade do hash join.

Em geral, hash join é uma otimização importante introduzida pelo MySQL 8.0.18, que pode melhorar significativamente o desempenho da consulta em alguns casos, especialmente no caso de condições de junção iguais e nenhum índice é usado. No entanto, em aplicações práticas, o teste de desempenho e o ajuste ainda são necessários com base em consultas e condições de dados específicas.

5. Otimização sob o mecanismo de armazenamento

A otimização melhora a eficiência das comparações diretas entre colunas não indexadas e constantes. Nesse caso, a condição é "enviada" para o mecanismo de armazenamento para avaliação. Essa otimização só pode ser usada pelo mecanismo de armazenamento NDB do MySQL. Para Cluster NDB, essa otimização pode eliminar a necessidade de enviar linhas incomparáveis ​​pela rede entre os nós de dados do cluster e o servidor MySQL que emite a consulta e pode acelerar o uso da consulta por um fator de 5 a 10 (em alguns casos).

O mecanismo de armazenamento NDB é um mecanismo de armazenamento em cluster do MySQL, projetado para ambientes distribuídos de alta disponibilidade e alto desempenho. No mecanismo de armazenamento NDB, o efeito de otimização do pushdown condicional é particularmente significativo. Para as consultas que envolvem comparação direta entre colunas não indexadas e constantes, ao enviar as condições da consulta para a camada do mecanismo de armazenamento para avaliação, você pode evitar que linhas incompatíveis sejam transmitidas , reduzindo significativamente a sobrecarga de comunicação de rede e o volume de transferência de dados.

Exemplo:

Suponha que tenhamos um cluster MySQL usando o mecanismo de armazenamento NDB e uma tabela simples employeescom os seguintes campos:

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT,
  department VARCHAR(50)
);

Agora, queremos descobrir os funcionários cujo departamento é "Vendas" e cuja idade é maior ou igual a 30 anos. Usamos a seguinte consulta:

SELECT *
FROM employees
WHERE department = 'Sales' AND age >= 30;

Essa otimização é chamada de "pushdown condicional" ( Condition Pushdown) e melhora a eficiência das comparações diretas entre colunas não indexadas e constantes. Essa otimização é principalmente para o mecanismo de armazenamento NDB do MySQL. Por meio de pushdown de condição, as condições da consulta serão enviadas para a camada do mecanismo de armazenamento NDB para avaliação, reduzindo assim a necessidade de transmitir linhas não correspondentes ao servidor MySQL pela rede, melhorando muito o desempenho da consulta e pode consultar em alguns casos 5 a 10 vezes mais rápido.

Especificamente, o processo de otimização do push-down condicional é o seguinte:

1. Quando o servidor MySQL recebe uma solicitação de consulta, ela envolve condições de comparação direta entre colunas não indexadas e constantes.

2. O otimizador MySQL julga se a consulta é adequada para otimização de empilhamento condicional. Para o mecanismo de armazenamento NDB, se a consulta contiver condições adequadas para pushdown de condição, o otimizador enviará essas condições para a camada do mecanismo de armazenamento NDB.

3. O mecanismo de armazenamento NDB executa operações push-down condicionais nos nós de dados, executa correspondência condicional diretamente nos nós de dados e retorna linhas de dados qualificadas para o servidor MySQL.

4. Como o pushdown condicional elimina a transmissão de linhas não correspondentes, apenas os dados que atendem às condições da consulta são transmitidos de volta ao servidor MySQL, o que reduz bastante a sobrecarga de comunicação da rede e a quantidade de transmissão de dados.

Como a condição é reduzida para execução no mecanismo de armazenamento NDB, a melhoria de desempenho trazida por essa otimização só pode ser aproveitada quando o mecanismo de armazenamento NDB é usado.

Deve-se observar que o pushdown de condição não é aplicável a todos os tipos de consultas, é principalmente para consultas que envolvem comparação direta entre colunas não indexadas e constantes e pode não produzir efeitos de otimização para outros tipos de consultas. Em aplicações práticas, se o mecanismo de armazenamento NDB for usado, você poderá prestar atenção ao uso de pushdown condicional e avaliar o efeito da otimização visualizando o plano de execução e o teste de desempenho.

6. Otimização push-down da condição do índice

Index Condition Pushdown (ICP) é uma otimização no MySQL para casos onde um índice é usado para recuperar linhas de uma tabela. Ele pode melhorar significativamente o desempenho da consulta, especialmente para aquelas que envolvem colunas indexadas.

Se o ICP não estiver ativado, o mecanismo de armazenamento percorrerá o índice, localizará as linhas qualificadas e retornará essas linhas ao servidor MySQL. O servidor MySQL então executa uma avaliação condicional adicional nas linhas retornadas.

Depois que o ICP estiver ativado, se a condição WHERE da consulta puder usar apenas as colunas no índice para avaliar algumas condições, o servidor MySQL "enviará" essas condições para a camada do mecanismo de armazenamento para processamento. Isso significa que o mecanismo de armazenamento pode avaliar algumas condições no nível do índice e filtrar as linhas de índice não qualificadas, reduzindo assim o número de linhas que o servidor MySQL precisa processar e melhorando a eficiência da consulta.

A otimização de ICP geralmente envolve as duas situações a seguir:

1. Filtragem de condição de índice (Index Condition Pushdown, ICP):

• Quando o MySQL descobrir que a condição WHERE da consulta só pode usar as colunas no índice para filtragem condicional, ele enviará essas condições para a camada do mecanismo de armazenamento, para que o mecanismo de armazenamento possa filtrar no nível do índice, reduzindo os dados que o servidor MySQL precisa processar a quantidade.

2. Índice de cobertura (Índice de cobertura):

• Quando o MySQL descobre que as colunas SELECT da consulta já estão incluídas no índice, ele pode usar o índice de cobertura para evitar o acesso às linhas de dados da tabela, melhorando assim a eficiência da consulta. A cobertura de índices pode reduzir as operações de E/S porque todos os dados necessários podem ser buscados no índice.
  Exemplo:

Suponha que temos uma tabela simples empregados com os seguintes campos:

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT,
  department VARCHAR(50),
  salary INT,
  INDEX idx_department (department),
  INDEX idx_age_salary (age, salary)
);

Agora, queremos consultar os funcionários cujo departamento é "Vendas" e cuja idade é maior ou igual a 30 anos, sendo necessário apenas retornar as duas colunas de id e nome.

SELECT id, name
FROM employees
WHERE department = 'Sales' AND age >= 30;

Nesse caso, se o ICP estiver ativado, o servidor MySQL enviará parte do departamento de condição = 'Vendas' para a camada do mecanismo de armazenamento para filtragem de condição de índice e somente as linhas de índice que atenderem às condições serão retornadas ao servidor MySQL , e então o MySQL irá extrair Duas colunas de id e nome são exibidas, o que evita o acesso a linhas de dados não qualificados e melhora a eficiência da consulta.

Deve-se observar que a otimização de ICP só é eficaz para determinados tipos de consultas e, em aplicativos reais, o efeito da otimização pode variar dependendo da estrutura do banco de dados, volume de dados e complexidade da consulta. Você pode avaliar o impacto da otimização de ICP no desempenho da consulta observando os planos de execução e os testes de desempenho.

7. Algoritmo de junção de loop aninhado

O MySQL executa junções entre tabelas usando o algoritmo de loop aninhado ou variações dele. Algoritmo de junção de loop aninhado Algoritmo de junção de loop aninhado Algoritmo de junção de loop aninhado Um algoritmo simples de Nested Loop Join (NLJ) lê linhas por vez da primeira tabela em um loop e passa cada linha para um algoritmo de junção de loop aninhado. tabela na junção. Repita esse processo quantas vezes quiser para juntar as tabelas.

O MySQL usa o algoritmo de loop aninhado, ou variações dele, ao executar junções entre tabelas. Existem dois algoritmos principais de loop aninhado: algoritmo de junção de loop aninhado em bloco e algoritmo de junção de loop aninhado simples (NLJ).

Algoritmo de junção de loop aninhado de 1 bloco (Block Nested-Loop Join):

• No algoritmo de junção de loop aninhado em bloco, o MySQL lê os dados de uma tabela e os armazena em um bloco na memória, depois verifica outra tabela e a compara linha por linha com os dados no bloco.

• Se houver uma correspondência, a linha correspondente será retornada como resultado. Esse processo é repetido até que todas as linhas tenham sido verificadas.
  2. Algoritmo simples de junção de loop aninhado (Nested-Loop Join, NLJ):

• O algoritmo simples de junção de loop aninhado é semelhante ao algoritmo de junção de loop aninhado de bloco, mas difere porque não requer pré-leitura de dados em blocos. É o algoritmo de junção de loop aninhado mais básico.

• O algoritmo NLJ é um algoritmo de comparação linha por linha que lê as linhas de uma tabela uma a uma e depois passa cada linha para um loop aninhado que processa a próxima tabela na junção.

• Esse processo é repetido até que todas as linhas sejam verificadas ou uma linha correspondente seja encontrada.

Entre os algoritmos acima, o algoritmo específico usado depende do algoritmo de junção ideal selecionado pelo otimizador MySQL. O otimizador selecionará o algoritmo de junção mais adequado de acordo com as condições da consulta, tamanho da tabela, uso do índice e outros fatores para obter o melhor desempenho e eficiência de execução.

O tipo de junção (Join Type) é uma indicação usada para controlar a seleção do algoritmo de junção ao realizar a junção. MySQL suporta uma variedade de tipos de junção, tais como: junção interna (INNER JOIN), junção esquerda (LEFT JOIN), junção direita (RIGHT JOIN), junção completa (FULL JOIN), etc. Dependendo do tipo de junção, o MySQL pode escolher um algoritmo de junção diferente para executar a operação de junção.

É importante observar que o algoritmo de junção de loop aninhado pode levar a um baixo desempenho em alguns casos, especialmente quando há uma grande quantidade de dados nas tabelas unidas. Em aplicações práticas, os índices podem ser usados ​​para otimizar o desempenho de junções e ajudar o otimizador a escolher um algoritmo de junção mais apropriado por meio da sequência de junção e do tipo de junção apropriados. A observação do plano de execução e o teste de desempenho também são meios eficazes para otimizar as operações de junção.

Demonstra o algoritmo Nested-Loop Join (Nested-Loop Join, NLJ) no MySQL.

Suponha que temos duas tabelas alunos e pontuações, que contêm informações sobre o aluno e informações sobre o desempenho do aluno, respectivamente.

sql

• Formulário de informações do aluno

CREATE TABLE students (
  student_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT
);

- Boletim do Aluno

CREATE TABLE scores (
  student_id INT,
  subject VARCHAR(50),
  score INT
);

• insira alguns dados

INSERT INTO students (student_id, name, age)
VALUES (1, 'Alice', 20),
       (2, 'Bob', 22),
       (3, 'Charlie', 21);

INSERT INTO scores (student_id, subject, score)
VALUES (1, 'Math', 85),
       (1, 'Science', 78),
       (2, 'Math', 92),
       (2, 'Science', 80),
       (3, 'Math', 88);

Agora, queremos consultar o nome, a idade e a pontuação de matemática de cada aluno.

SELECT s.name, s.age, sc.score
FROM students s
JOIN scores sc ON s.student_id = sc.student_id
WHERE sc.subject = 'Math';

Nesta consulta, usamos o algoritmo de junção de loop aninhado (NLJ). O MySQL irá escanear a tabela dos alunos linha por linha e, em seguida, passar cada linha para o loop aninhado para a próxima etapa da operação de junção. No processo de loops aninhados, o MySQL procurará as notas dos alunos correspondentes na tabela de pontuações e retornará as notas dos alunos que atendem às condições como resultado.

A consulta no exemplo retorna resultados semelhantes aos seguintes:

+---------+-----+-------+
| name    | age | score |
+---------+-----+-------+
| Alice   | 20  | 85    |
| Bob     | 22  | 92    |
| Charlie | 21  | 88    |
+---------+-----+-------+

Observe que este é apenas um exemplo simples e as consultas e volumes de dados em aplicativos reais podem ser mais complexos. O otimizador do MySQL escolherá o melhor algoritmo de junção caso a caso, possivelmente não apenas o algoritmo de junção de loop aninhado. Para consultas complexas, o plano de execução final pode envolver várias tabelas e várias operações de junção. Ao observar os planos de execução e os testes de desempenho, você pode entender melhor o algoritmo de junção e a estratégia de otimização que o MySQL escolhe em cenários do mundo real.

8. Otimização de junção aninhada (JOIN)

Join (Join) é uma operação usada para combinar dados em várias tabelas no SQL. Várias tabelas podem ser unidas por meio da cláusula JOIN para criar um novo conjunto de resultados que contém os dados associados entre essas tabelas.

No MySQL, a sintaxe de junção suporta junções aninhadas, ou seja, uso aninhado de várias junções de tabela na cláusula JOIN. Isso torna possível relacionar mais tabelas por meio de várias condições de junção.

Em geral, a forma básica da sintaxe de junção é a seguinte:

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.column = table2.column;

No exemplo acima, usamos INNER JOIN para conectar as tabelas table1 e table2 de acordo com a coluna column. Somente as linhas que satisfazem a condição de junção serão retornadas como o conjunto de resultados.

Se precisar adicionar outra tabela à junção, você pode usar uma junção aninhada. Por exemplo:

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.column = table2.column
JOIN table3 ON table2.column = table3.column;

Neste exemplo, fazemos uma junção aninhada das tabelas table1, table2 e table3. As condições de junção são table1.column = table2.column e table2.column = table3.column por sua vez.

A sintaxe de join do MySQL suporta vários tipos de joins, como: inner join (INNER JOIN), left join (LEFT JOIN), right join (RIGHT JOIN), full join (FULL JOIN), etc. Diferentes tipos de junções resultam em diferentes conjuntos de resultados.

Deve-se observar que junções aninhadas podem aumentar a complexidade da consulta, especialmente quando o número de tabelas unidas é grande ou as condições de junção são complexas. Em aplicações práticas, junções aninhadas devem ser usadas com cuidado para evitar a degradação do desempenho causada por muitas junções de tabela. O uso razoável de índices e a otimização das condições de consulta também são a chave para melhorar o desempenho da junção.

Resumir:

A otimização do desempenho dos bancos de dados MySQL é fundamental para melhorar a eficiência do aplicativo e a experiência do usuário. Este artigo discute vários aspectos da otimização de instruções SELECT, incluindo a melhoria da cláusula WHERE, otimização de intervalo e uso de junções de hash em vez de algoritmos de junção de loop aninhado em bloco. Ao otimizar o desempenho do banco de dados, os desenvolvedores e administradores de banco de dados devem estudar o princípio de funcionamento do otimizador MySQL em profundidade e tomar as medidas de otimização correspondentes de acordo com as condições específicas. Ao otimizar o algoritmo de consulta e o design do índice, o desempenho da consulta do banco de dados pode ser significativamente melhorado, de modo a atender melhor às necessidades do usuário.