数据库查询优化：利用范围查询和多值比较的等式区间优化技术

本文主要是介绍数据库查询优化：利用范围查询和多值比较的等式区间优化技术，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

数据库查询优化：利用范围查询和多值比较的等式区间优化技术

范围查询方法是数据库查询优化的一种重要手段，它通过利用索引来减少需要检查的数据行数，从而提高查询的执行效率。

多值比较的等式区间优化

当col_name列通过IN()操作符或者等价的OR条件与多个值进行比较时，这些比较被视为等值范围比较。这里的“范围”实际上指的是单个值的集合。优化器会估算满足这些等值范围比较的行数。

如何估算行数

唯一索引：如果col_name上有唯一索引，每个范围的行数估算值为1，因为最多只有一行可以拥有给定的值。
非唯一索引：如果索引是非唯一的，优化器可以通过索引潜水（index dives）或索引统计信息来估算每个范围的行数。

索引潜水与索引统计信息

索引潜水

索引潜水（Index Dive）是数据库查询优化器在估算查询成本和选择最佳查询计划时使用的一种技术。这种技术涉及到查询优化器直接访问表的索引结构，以获取关于数据分布的精确信息。通过索引潜水，优化器能够更准确地估算出满足特定查询条件的行数。

当数据库执行一个查询时，查询优化器需要决定使用哪种索引以及如何使用这些索引来高效地执行查询。为了做出这些决策，优化器需要了解数据的分布情况，例如某个值或值的范围有多少行匹配。索引潜水正是为了收集这种类型的统计信息而进行的。

在索引潜水过程中，优化器会“潜入”到索引的B-tree结构中，访问特定的索引页，以评估包含特定键值的行数。例如，如果查询条件是WHERE column = value，优化器通过索引潜水可以直接查找这个特定值在索引中的位置，从而估算出有多少行数据会满足这个条件。

索引潜水的优势:

精确的成本估算：通过直接检查索引结构，优化器可以更精确地估算查询的成本，从而选择最佳的执行计划。
动态统计信息：相对于静态的表统计信息，索引潜水提供了更动态、更即时的数据分布情况。这对于数据变化较快的表来说尤其重要。

索引潜水的限制:

性能开销：尽管索引潜水可以提供精确的估算，但这个过程本身需要消耗资源，尤其是在处理大型表和复杂查询时。随着比较值的数量增加，索引潜水所需的时间也会增加。
平衡精度与性能：因此，数据库系统通常需要在精确的成本估算和优化过程的性能开销之间找到平衡点。这也是引入如eq_range_index_dive_limit这类系统变量的原因，它允许数据库管理员根据实际情况调整索引潜水的使用策略。

索引统计信息

索引统计信息（Index Statistics）是数据库中存储的关于表索引特征和数据分布的统计数据。这些统计信息帮助数据库的查询优化器（Query Optimizer）估计执行特定查询所需的成本，包括预测满足查询条件的行数、决定使用哪个索引以及如何使用这些索引来优化查询执行计划。

系统变量`eq_range_index_dive_limit`

eq_range_index_dive_limit系统变量允许配置优化器从使用一种行估算策略切换到另一种策略的值数量。通过设置这个变量，可以控制优化器何时使用索引潜水，何时依赖索引统计信息来估算行数。

在MySQL 8.0之前，除了调整eq_range_index_dive_limit系统变量外，没有其他方法可以跳过使用索引潜水来估算索引的有效性。从MySQL 8.0开始，如果查询满足特定条件（如单表查询，存在单索引的FORCE INDEX提示，非唯一且非全文索引，没有子查询，没有DISTINCT、GROUP BY或ORDER BY子句），则可以跳过索引潜水。