MySQL源码解析之执行计划

MySQL执行计划介绍
MySQL执行计划代码概览
MySQL执行计划总结

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。

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;
}

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。

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