亚马逊AWS官方博客
·
Aurora MySQL 中的直方图：优化原理与实践
💡
原文中文，约14900字，阅读约需36分钟。
📝
内容提要
Amazon Aurora 是一种兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的云数据库，速度可达 MySQL 的五倍，支持高可用性和自动管理，采用分布式存储。通过直方图，Aurora 能更准确地评估数据分布，优化查询性能。
🎯
关键要点
- Amazon Aurora 是一种兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的云数据库，速度可达 MySQL 的五倍。
- Aurora 由 Amazon RDS 完全托管，支持高可用性和自动管理。
- Aurora 采用分布式存储系统，最高可扩展到 128TB，支持多达 15 个低延迟读取副本。
- MySQL 查询优化器依赖于存储引擎提供的统计信息来生成高效执行计划。
- 统计信息的准确性直接影响执行计划的质量，偏差会导致查询性能下降。
- 直方图用于描述数据分布，通过将列数据划分为若干区间，提供更精准的统计信息。
- MySQL 支持等宽直方图和等高直方图，自动决定创建何种类型的直方图。
- 使用 ANALYZE TABLE 语句可以为指定表的列生成直方图统计信息。
- 直方图统计信息以 JSON 格式存储于数据字典，用户可通过 INFORMATION_SCHEMA 查询。
- 创建直方图后，优化器对查询条件的预估准确性显著提升，查询性能得到优化。
- Aurora MySQL 的直方图特性帮助优化器更精准评估数据选择性，生成更优的执行计划。
- 启用直方图优化功能需确保 optimizer_switch 中的 condition_fanout_filter 选项已开启。
- 直方图不会随数据变更自动更新，需手动执行 ANALYZE TABLE 更新直方图。
- 直方图功能在 MySQL 8.0 及后续版本引入，Aurora MySQL 版本 3 支持该功能。
🏷️
标签
➡️
