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Max/Min 函数消除规则
在 SQL 中包含了 max
/min
函数时,查询优化器会尝试使用 max
/min
消除优化规则来将 max
/min
聚合函数转换为 TopN 算子,从而能够有效地利用索引进行查询。
根据 select
语句中 max
/min
函数的个数,这一优化规则有以下两种表现形式:
- 只有一个 max/min 函数时的优化规则
当一个 SQL 满足以下条件时,就会应用这个规则:
- 只有一个聚合函数,且为
max
或者min
函数。 - 聚合函数没有相应的
group by
语句。
例如:
select max(a) from t
这时
max
/min
消除优化规则会将其重写为:select max(a) from (select a from t where a is not null order by a desc limit 1) t
这个新的 SQL 语句在
a
列存在索引(或a
列是某个联合索引的前缀)时,能够利用索引只扫描一行数据来得到最大或者最小值,从而避免对整个表的扫描。上述例子最终得到的执行计划如下:
mysql> explain select max(a) from t; +------------------------------+---------+-----------+-------------------------+-------------------------------------+ | id | estRows | task | access object | operator info | +------------------------------+---------+-----------+-------------------------+-------------------------------------+ | StreamAgg_13 | 1.00 | root | | funcs:max(test.t.a)->Column#4 | | └─Limit_17 | 1.00 | root | | offset:0, count:1 | | └─IndexReader_27 | 1.00 | root | | index:Limit_26 | | └─Limit_26 | 1.00 | cop[tikv] | | offset:0, count:1 | | └─IndexFullScan_25 | 1.00 | cop[tikv] | table:t, index:idx_a(a) | keep order:true, desc, stats:pseudo | +------------------------------+---------+-----------+-------------------------+-------------------------------------+ 5 rows in set (0.00 sec)
存在多个 max/min 函数时的优化规则
当一个 SQL 满足以下条件时,就会应用这个规则:
- 有多个聚合函数,且所有的聚合函数都是 max/min
- 聚合函数没有相应的
group by
语句。 - 每个
max
/min
聚合函数参数中的列都有索引能够保序。
下面是一个简单的例子:
select max(a) - min(a) from t
优化规则会先检查
a
列是否存在索引能够为其保序,如果存在,这个 SQL 会先被重写为两个子查询的笛卡尔积:select max_a - min_a from (select max(a) as max_a from t) t1, (select min(a) as min_a from t) t2
这样,两个子句中的
max
/min
函数就可以使用上述“只有一个max
/min
函数时的优化规则”分别进行优化,最终重写为:select max_a - min_a from (select max(a) as max_a from (select a from t where a is not null order by a desc limit 1) t) t1, (select min(a) as min_a from (select a from t where a is not null order by a asc limit 1) t) t2
同样的,如果
a
列能够使用索引保序,那这个优化只会扫描两行数据,避免了对整个表的扫描。但如果a
列没有可以保序的索引,这个变换会使原本只需一次的全表扫描变成两次,因此这个规则就不会被应用。最后得到的执行计划:
mysql> explain select max(a)-min(a) from t; +------------------------------------+---------+-----------+-------------------------+-------------------------------------+ | id | estRows | task | access object | operator info | +------------------------------------+---------+-----------+-------------------------+-------------------------------------+ | Projection_17 | 1.00 | root | | minus(Column#4, Column#5)->Column#6 | | └─HashJoin_18 | 1.00 | root | | CARTESIAN inner join | | ├─StreamAgg_45(Build) | 1.00 | root | | funcs:min(test.t.a)->Column#5 | | │ └─Limit_49 | 1.00 | root | | offset:0, count:1 | | │ └─IndexReader_59 | 1.00 | root | | index:Limit_58 | | │ └─Limit_58 | 1.00 | cop[tikv] | | offset:0, count:1 | | │ └─IndexFullScan_57 | 1.00 | cop[tikv] | table:t, index:idx_a(a) | keep order:true, stats:pseudo | | └─StreamAgg_24(Probe) | 1.00 | root | | funcs:max(test.t.a)->Column#4 | | └─Limit_28 | 1.00 | root | | offset:0, count:1 | | └─IndexReader_38 | 1.00 | root | | index:Limit_37 | | └─Limit_37 | 1.00 | cop[tikv] | | offset:0, count:1 | | └─IndexFullScan_36 | 1.00 | cop[tikv] | table:t, index:idx_a(a) | keep order:true, desc, stats:pseudo | +------------------------------------+---------+-----------+-------------------------+-------------------------------------+ 12 rows in set (0.01 sec)
- 只有一个聚合函数,且为
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