MySQ 8.0 推出直方圖，性能大大提升！

查詢優(yōu)化器負責將SQL查詢轉換為盡可能高效的執(zhí)行計劃，但隨著數(shù)據環(huán)境不斷變化，查詢優(yōu)化器可能無法找到最佳的執(zhí)行計劃，導致SQL效率低下。造成這種情況的原因是優(yōu)化器對查詢的數(shù)據了解的不夠充足，例如：每個表有多少行數(shù)據，每列中有多少不同的值，每列的數(shù)據分布情況。

因此MySQL8.0.3推出了直方圖(histogram)功能，直方圖是列的數(shù)據分布的近似值，其向優(yōu)化器提供更多的統(tǒng)計信息。比如字段NULL的個數(shù)，每個不同值的百分比，最大/最小值等。

MySQL的直方圖分為：等寬直方圖和等高直方圖，MySQL會自動分配使用哪種類型的直方圖，無法干預 等寬直方圖：每個bucket保存一個值以及這個值的累計頻率

• 等高直方圖：每個bucket保存不同值的個數(shù)，上下限以及累計頻率

直方圖同時也存在一定的限制條件：

• 不支持幾何類型以及json類型的列
• 不支持加密表和臨時表
• 無法為單列唯一索引的字段生成直方圖

創(chuàng)建和刪除直方圖

創(chuàng)建語法

ANALYZE TABLE tbl_name UPDATE HISTOGRAM ON col_name [, col_name] WITH N BUCKETS;

創(chuàng)建直方圖時能夠同時為多個列創(chuàng)建直方圖，但必須指定bucket數(shù)量，范圍在1-1024之間，默認100。對于bucket數(shù)量應該綜合考慮其有多少不同值、數(shù)據的傾斜度、精度等，建議從較低的值開始，不符合再依次增加。

刪除語法

ANALYZE TABLE tbl_name DROP HISTOGRAM ON col_name [, col_name];

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC 動態(tài)權限、多租戶、數(shù)據權限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能。

項目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

直方圖信息

MySQL通過字典表column_statistics來保存直方圖的定義，每行記錄對應一個字段的直方圖，已JSON格式保存。

root@employees 13:49:  select json_pretty(histogram) from information_schema.column_statistics where table_name='employees' and column_name='first_name';;
{
  "buckets": [
    [
      "base64:type254:QWFtZXI=",
      "base64:type254:QWRlbA==",
      0.010176045588684237,
      13
    ],
  "data-type": "string",
  "null-values": 0.0,
  "collation-id": 255,
  "last-updated": "2020-09-09 05:47:32.548874",
  "sampling-rate": 0.163495700259278,
  "histogram-type": "equi-height",
  "number-of-buckets-specified": 100
}

MySQL為employees的first_name字段分配了等高直方圖，默認為100個bucket。

當生成直方圖時，MySQL會將所有數(shù)據都加載到內存中，并在內存中執(zhí)行所有工作。如果在大表上生成直方圖，可能會將幾百M的數(shù)據讀取到內存中的風險，因此我們可以通過參數(shù)hitogram_generation_max_mem_size來控制生成直方圖最大允許的內存量，當指定內存滿足不了所有數(shù)據集時就會采用采樣的方式。

root@employees 14:12:  select histogram->>'$."sampling-rate"' from information_schema.column_statistics where table_name='employees' and column_name='first_name';;
+---------------------------------+
| histogram->>'$."sampling-rate"' |
+---------------------------------+
| 0.163495700259278               |
+---------------------------------+

從MySQL8.0.19開始，存儲引擎自身提供了存儲在表中數(shù)據的采樣實現(xiàn)，存儲引擎不支持時，MySQL使用默認采樣需要全表掃描，這樣對于大表來說成本太高，采樣實現(xiàn)避免了全表掃描提高采樣性能。

通過INNODB_METRICS計數(shù)器可以監(jiān)視數(shù)據頁的采樣情況，這需要提前開啟計數(shù)器

root@employees 14:26:  SELECT NAME, COUNT FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_METRICS WHERE NAME LIKE 'sampled%'\G
*************************** 1. row ***************************
 NAME: sampled_pages_read
COUNT: 430
*************************** 2. row ***************************
 NAME: sampled_pages_skipped
COUNT: 456
2 rows in set (0.04 sec)

采樣率的計算公式為：sampled_page_read/(sampled_pages_read + sampled_pages_skipped)

基于微服務的思想，構建在 B2C 電商場景下的項目實戰(zhàn)。核心技術棧，是 Spring Boot + Dubbo 。未來，會重構成 Spring Cloud Alibaba 。

項目地址：https://github.com/YunaiV/onemall

優(yōu)化案例

復制一張表出來，源表不添加直方圖，新表添加直方圖

root@employees 14:32:  create table employees_like like employees;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

root@employees 14:33:  insert into employees_like select * from employees;
Query OK, 300024 rows affected (3.59 sec)
Records: 300024  Duplicates: 0  Warnings: 0

root@employees 14:33:  ANALYZE TABLE employees_like update HISTOGRAM on birth_date,first_name;
+--------------------------+-----------+----------+-------------------------------------------------------+
| Table                    | Op        | Msg_type | Msg_text                                              |
+--------------------------+-----------+----------+-------------------------------------------------------+
| employees.employees_like | histogram | status   | Histogram statistics created for column 'birth_date'. |
| employees.employees_like | histogram | status   | Histogram statistics created for column 'first_name'. |
+--------------------------+-----------+----------+-------------------------------------------------------+

分別在兩張表上查看SQL的執(zhí)行計劃

root@employees 14:43:  explain format=json select count(*) from employees where (birth_date between '1953-05-01' and '1954-05-01') and first_name like 'A%';
{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "30214.45"
    },
    "table": {
      "table_name": "employees",
      "access_type": "ALL",
      "rows_examined_per_scan": 299822,
      "rows_produced_per_join": 3700,
      "filtered": "1.23",
      "cost_info": {
        "read_cost": "29844.37",
        "eval_cost": "370.08",
        "prefix_cost": "30214.45",
        "data_read_per_join": "520K"
      },
      "used_columns": [
        "birth_date",
        "first_name"
      ],
      "attached_condition": "((`employees`.`employees`.`birth_date` between '1953-05-01' and '1954-05-01') and (`employees`.`employees`.`first_name` like 'A%'))"
    }
  }
}

root@employees 14:45:  explain format=json select count(*) from employees where (birth_date between '1953-05-01' and '1954-05-01') and first_name like 'A%';
{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "18744.56"
    },
    "table": {
      "table_name": "employees",
      "access_type": "range",
      "possible_keys": [
        "idx_birth",
        "idx_first"
      ],
      "key": "idx_first",
      "used_key_parts": [
        "first_name"
      ],
      "key_length": "58",
      "rows_examined_per_scan": 41654,
      "rows_produced_per_join": 6221,
      "filtered": "14.94",
      "index_condition": "(`employees`.`employees`.`first_name` like 'A%')",
      "cost_info": {
        "read_cost": "18122.38",
        "eval_cost": "622.18",
        "prefix_cost": "18744.56",
        "data_read_per_join": "874K"
      },
      "used_columns": [
        "birth_date",
        "first_name"
      ],
      "attached_condition": "(`employees`.`employees`.`birth_date` between '1953-05-01' and '1954-05-01')"
    }
  }
}

可以看出Cost值從30214.45降到了18744.56，掃描行數(shù)從299822降到了41654，性能有所提升。

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