MySQL MRR介绍

这个文章的原始出处找不到了。

什么是MRR？

MRR：multi range read。很差解释，先来看个例子：

select * from tb where key_column = x

 

在没有MRR的状况下，它是这样获得结果的：

1.  select key_column, pk_column from tb where key_column=x order by key_column   ---> 假设这个结果集是t

2.  for each row in t ;   select non_key_column from tb where pk_column = pk_column_value。(在Oracle里第2步叫回表？)

在有MRR的状况下，它是这样执行的：

1.  select key_column, pk_column from tb where key_column = x  order by key_column ---> 假设这个结果集是t

2.  将结果集t放在buffer里面(直到buffer满了)，而后对结果集t按照pk_column排序      ---> 假设排序好的结果集是t_sort

3.  select non_key_column fromtb where pk_column in (select pk_column from t_sort)

 

二者的区别主要是两点：

1. 没有MRR的状况下，随机IO增长，由于从二级索引里面获得的索引元组是有序，可是他们在主键索引里面倒是无序的，因此每次去主键索引里面获得non_key_column的时候都是随机IO。（若是索引覆盖，那也就不必利用MRR的特性了，直接从索引里面获得全部数据）

2. 没有MRR的状况下，访问主键索引的次数也会增长。没有MRR的状况下，二级索引里面获得多少行，那么就要去访问多少次主键索引(也不能彻底这样说，由于MySQL实现了BNL)，而有了MRR的时候，次数就大约减小为以前次数t/buffer_size。

 因此说MRR主要解决的就是这两个问题。

此外，MRR还能够将某些范围查询，拆分为键值对，以此来进行批量的数据查询。这样作的好处是能够在拆分过程当中，直接过滤一些不符合查询条件的数据。

如：

官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/mrr-optimization.html

> SELECT * FROM t WHERE key_part1 >=1000 AND key_part1 < 2000 AND key_part2 = 1000;

表t有(key_part1,key_part2)的联合索引，所以索引根据key_part1,key_part2的位置关系进行排序。若没有MRR，此时查询类型为Range，SQL优化器会先将key_part1大于1000且小于2000的数据都取出来，即使key_part2不等于1000。取出后再根据key_part2的条件进行过滤。这会致使无用的数据被取出。

若是启用MRR优化器会使性能有巨大的提高，优化器会先将查询条件拆分为(1000,1000),(1001,1000),(1002,1000)....(1999,1000) 最后再根据这些拆分出的条件进行数据的查询。

是否启用MRR优化，能够经过参数optimizer_switch中的flag来控制。当MRR为on时，表示启用MRR优化。mrr_cost_based表示是否经过costbased的方式来选择是否启用mrr。若设置mrr=on,mrr_cost_based=off，则老是启用MRR优化。以下：

> SET GLOBAL optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off';

参数read_rnd_buffer_size用来控制键值的缓冲区大小。当大于该值时，则执行器对已经缓存的数据根据RowID进行排序，并经过RowID来取得行数据，该值默认是256KB

>show VARIABLES like 'read_rnd_buffer_size';

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| Variable_name        |   Value |

|----------------------+---------|

| read_rnd_buffer_size |  262144 |

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