本文转自 http://www.imysql.cn
最近碰到一个慢SQL问题，解决过程有点小曲折，和大家分享下。 SQL本身不复杂，表结构、索引也比较简单，不过个别字段存在于多个索引中。
CREATE TABLE `pre_forum_post` (
`pid` int(10) unsigned NOT NULL,
`fid` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`tid` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`first` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`author` varchar(40) NOT NULL DEFAULT ”,
`authorid` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`subject` varchar(80) NOT NULL DEFAULT ”,
`dateline` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`message` mediumtext NOT NULL,
`useip` varchar(15) NOT NULL DEFAULT ”,
`invisible` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`anonymous` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`usesig` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`htmlon` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`bbcodeoff` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`smileyoff` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`parseurloff` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`attachment` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`rate` smallint(6) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`ratetimes` tinyint(3) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`status` int(10) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`tags` varchar(255) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`comment` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`replycredit` int(10) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
`position` int(8) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
PRIMARY KEY (`tid`,`position`),
UNIQUE KEY `pid` (`pid`),
KEY `fid` (`fid`),
KEY `displayorder` (`tid`,`invisible`,`dateline`),
KEY `first` (`tid`,`first`),
KEY `new_auth` (`authorid`,`invisible`,`tid`),
KEY `idx_dt` (`dateline`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
“root@localhost Fri Aug 1 11:59:56 2014 11:59:56 [test]>show table status like ‘pre_forum_post’G
*************************** 1. row ***************************
Name: pre_forum_post
Engine: MyISAM
Version: 10
Row_format: Dynamic
Rows: 23483977
Avg_row_length: 203
Data_length: 4782024708
Max_data_length: 281474976710655
Index_length: 2466093056
Data_free: 0
Auto_increment: 1
Create_time: 2014-08-01 11:00:56
Update_time: 2014-08-01 11:08:49
Check_time: 2014-08-01 11:12:23
Collation: utf8_general_ci
Checksum: NULL
Create_options:
Comment:
mysql> show index from pre_forum_post;
+—————-+————+————–+————–+————-+———–+————-+———-+——–+——+————+———+—————+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+—————-+————+————–+————–+————-+———–+————-+———-+——–+——+————+———+—————+
| pre_forum_post | 0 | PRIMARY | 1 | tid | A | 838713 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 0 | PRIMARY | 2 | position | A | 23483977 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 0 | pid | 1 | pid | A | 23483977 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | fid | 1 | fid | A | 1470 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | displayorder | 1 | tid | A | 838713 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | displayorder | 2 | invisible | A | 869776 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | displayorder | 3 | dateline | A | 23483977 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | first | 1 | tid | A | 838713 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | first | 2 | first | A | 1174198 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | new_auth | 1 | authorid | A | 1806459 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | new_auth | 2 | invisible | A | 1956998 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | new_auth | 3 | tid | A | 11741988 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| pre_forum_post | 1 | idx_dt | 1 | dateline | A | 23483977 | NULL | NULL | | BTREE | | |
+—————-+————+————–+————–+————-+———–+————-+———-+——–+——+————+———+—————+
我们来看下这个SQL的执行计划：
mysql> explain select * from pre_forum_post where tid=7932612 and `invisible` in(‘0′,’-2′) order by dateline limit 15G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: pre_forum_post
type: index
possible_keys: PRIMARY,displayorder,first
key: idx_dt
key_len: 4
ref: NULL
rows: 14042
Extra: Using where
可以看到执行计划比较奇怪，从几个可选的索引中，最终选择了 idx_dt，结果悲剧了，这个SQL执行耗时很长：
mysql> select * from pre_forum_post where tid=7932612 and `invisible` in(‘0′,’-2′) order by dateline limit 15;
15 rows in set (26.78 sec)
看下MySQL的会话状态值：Handler_read_next
| Handler_read_next | 17274153 |
从1700多万数据中选取15条记录，结果可想而知，非常慢。 我们强制指定比较靠谱的索引再看下：
mysql> explain select * from pre_forum_post force index(displayorder) where tid=7932612 and `invisible` in(‘0′,’-2′) order by dateline limit 15G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: pre_forum_post
type: range
possible_keys: displayorder
key: displayorder
key_len: 4
ref: NULL
rows: 46131
Extra: Using index condition; Using filesort
看下实际执行的耗时：
mysql> select * from pre_forum_post force index(displayorder) where tid=7932612 and `invisible` in(‘0′,’-2′) order by dateline limit 15;
15 rows in set (0.08 sec)
尼玛，怎么可以这么快，查询优化器未免太坑爹了吧。 再看下MySQL的会话状态值：Handler_read_next
| Handler_read_next | 31188 |
和不强制索引的情况相比，差了553倍！ 所幸，5.6以上除了EXPLAIN外，还支持OPTIMIZER_TRACE，我们来观察下两种执行计划的区别，发现不强制指定索引时的执行计划有诈，会在最后判断到 ORDER BY 子句时，修改执行计划：
{
“reconsidering_access_paths_for_index_ordering”: {
“clause”: “ORDER BY”,
“index_order_summary”: {
“table”: “`pre_forum_post`”,
“index_provides_order”: true,
“order_direction”: “asc”,
“index”: “idx_dt”,
“plan_changed”: true,
“access_type”: “index_scan”
} /* index_order_summary */
} /* reconsidering_access_paths_for_index_ordering */
而在前面analyzing_range_alternatives和considered_execution_plans阶段，都认为其他几个索引也是可选择的，直到这里才给强X了，你Y的… 看起来像是MySQL 5.6查询优化器的bug了，GOOGLE了一下，还真发有人已经反馈过类似的问题： MySQL bug 70245: incorrect costing for range scan causes optimizer to choose incorrect index
看完才发现，其实不是神马BUG，而是原来从5.6开始，增加了一个选项叫eq_range_index_dive_limit 的高级货，这货大概的用途是： 在较多等值查询（例如多值的IN查询）情景中，预估可能会扫描的记录数，从而选择相对更合适的索引，避免所谓的index dive问题。
当面临下面两种选择时：
1、索引代价较高，但结果较为精确；
2、索引代价较低，但结果可能不够精确；
简单说，选项 eq_range_index_dive_limit 的值设定了 IN列表中的条件个数上线，超过设定值时，会将执行计划分支从 1 变成 2。
该值默认为10，但社区众多人反馈较低了，因此在5.7版本后，将默认值调整为200了。
不过，今天我们这里的案例却是想反的，因为优化器选择了看似代价低但精确的索引，实际却选择了更低效的索引。 因此，我们需要将其阈值调低，尝试设置 eq_range_index_dive_limit = 2 后（上面的例子中，IN条件里有2个值），再看下新的查询计划：
mysql> set eq_range_index_dive_limit = 2;
mysql> explain select * from pre_forum_post where tid=7932612 and `invisible` in(‘0′,’-2′) order by dateline limit 15G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: pre_forum_post
type: range
possible_keys: PRIMARY,displayorder,first
key: displayorder
key_len: 4
ref: NULL
rows: 54
Extra: Using index condition; Using filesort
卧槽，预估扫描记录数又降了557倍，相比最开始降了接近32万倍！ 在这个案例中，虽然通过修改选项 eq_range_index_dive_limit 的阈值可以达到优化效果，但事实上更靠谱的做法是：直接删除 idx_dt 索引。 是的，没错，删除这个垃圾重复索引，因为实际上这个索引的用处不大，够坑爹吧