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mysql怎么优化条件 mysql优化十大技巧( 三 )

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使用 index dive 提供了准确的行数估算值，但是随着表达式中要比较的值的数量增加，优化器需要使用更长的时间来生成行数的估算值 。而使用索引统计信息的准确性不如直接使用索引 ， 但是可以对大表进行更快的估算 。
eq_range_index_dive_limit 选项可以控制优化器选择评估策略的值 。要对 N 个等值范围使用 index dive ，将 eq_range_index_dive_limit 设置为 N+1 ,要禁用统计信息，总是使用 index dive  ， 将 eq_range_index_dive_limit 设置为0 。
在MySQL8.0以前，除了使用 eq_range_index_dive_limit ，没有其他方法可以跳过 index dive。在MySQL8.0中，当满足以下条件时，跳过 index dive :
对于 EXPLAIN FOR CONNECTION ,如果跳过了 index dive，输出结果有所变更：
不包括 FOR CONNECTION 的 EXPLAIN 输出没有变化
在执行跳过 index dive 的查询后，INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE 表包含一个值为 skipped_due_to_force_index 的 index_dives_for_range_access 行
优化器可以对这种形式的查询进行范围扫描：
SELECT ... FROM t1 WHERE ( col_1, col_2 ) IN (( 'a', 'b' ), ( 'c', 'd' ));
要使用范围扫描 ， 查询必须满足以下条件：
要控制有多少内存可以用来进行范围优化，使用 range_optimizer_max_mem_size 变量
使用以下原则估算范围扫描使用的内存：
IN() 中的每个值被当做使用 OR 结合的一个谓词 。如果有两个 IN() 列表，每个列表中都是列表中的值的数量个谓词通过 OR 结合 。在这种情况下 ， 视作 M × N 个 谓词通过OR 结合 。
mysql数据库怎么优化，有几方面的优化?在开始演示之前，我们先介绍下两个概念 。
概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值 。
查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数 ， 而这个相关数据就是cardinality 。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态 。
比如表t1有100行记录，其中一列为f1 。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字 。这里唯一值越的多少 ， 就是这个列的可选择基数 。
那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快 。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了 。
概念二，关于HINT的使用 。
这里我来说下HINT是什么，在什么时候用 。
HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划 。一般来说 ， 优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化 。
比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了 ， 这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的 。为什么说有可能呢？
来看下具体演示
譬如，以下两条SQL ， 
A：
select * from t1 where f1 = 20;
B：
select * from t1 where f1 = 30;
如果f1的值刚好频繁更新的值为30 ， 并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了 。
这里顺带说下 ， MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册 。
那回到正题上，MySQL 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子 。

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