本文已收录至GitHub，推荐阅读 👉 Java随想录
微信公众号：Java随想录
原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接
- 什么是MRR
- MRR如何使用
在探索数据库优化的广阔领域中，我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
这种技术为我们提供了在处理大量数据时提高查询效率的强大手段。它通过改变数据检索的顺序，并利用操作系统缓存进行预读，从而显著减少I/O操作数量，提高查询速度。本文将深入探讨MRR的内部工作原理，以及如何在日常数据库管理中有效地应用这种技术。
什么是MRR
MRR 是优化器将随机 IO 转化为顺序 IO 以降低查询过程中 IO 开销的一种手段。
了解MRR之前，我们先来了解下「回表」。
回表是MySQL在执行查询时的一个步骤，它通常发生在使用索引进行搜索之后。当MySQL在索引中找到了需要的数据，但这些数据并不完全满足查询需求时（比如，索引没有包含所有需要的列），MySQL就需要回到主表中去获取完整的行数据，这个过程就被称为"回表"。
举例来说，如果查询语句中有一些列没有被包含在索引中，那么即使从索引中能查到部分信息，也还需要回到原始表中获取其他列的信息，这就是所谓的"回表"操作。为了提高查询效率，我们可以尽量减少回表操作，例如通过使用「覆盖索引（Covering Index）」。
我们知道二级索引是有回表的过程的，由于二级索引上引用的主键值不一定是有序的，因此就有可能造成大量的随机 IO，如果回表前把主键值在内存中给它排一下序，那么在回表的时候就可以用顺序 IO 取代原本的随机 IO。
在没有MRR的情况下，MySQL会按照索引顺序来访问行数据，而索引顺序并不一定与磁盘上的物理存储顺序一致，这就可能产生大量的随机磁盘I/O。
当启用MRR后，MySQL会先按照索引扫描记录，但并不立即去获取行数据，而是将每个需要访问的行位置（例如主键）保存到一个缓冲区中。
然后，MySQL会根据这些行位置，按照物理存储的顺序（通常也就是主键顺序）去获取行数据。这样就能避免大量的随机I/O，因为数据现在是按照它们在磁盘上的物理存储顺序被访问的。
比如，当我执行这个语句时：
select * from t1 where a>=1 and a<=100;
主键索引是一棵B+树，在这棵树上，每次只能根据一个主键id查到一行数据。因此，回表肯定是一行行搜索主键索引的，基本流程如图所示。
如果随着a的值递增顺序查询的话，id的值就变成随机的，那么就会出现随机访问，性能相对较差。虽然“按行查”这个机制不能改，但是调整查询的顺序，还是能够加速的。
因为大多数的数据都是按照主键递增顺序插入得到的，所以我们可以认为，如果按照主键的递增顺序查询的话，对磁盘的读比较接近顺序读，能够提升读性能。
这，就是MRR优化的设计思路。此时，语句的执行流程变成了这样：
-
根据索引a，定位到满足条件的记录，将id值放入
read_rnd_buffer中。 -
将read_rnd_buffer中的id进行递增排序。
-
排序后的id数组，依次到主键id索引中查记录，并作为结果返回。
这里，read_rnd_buffer的大小是由read_rnd_buffer_size参数控制的。
如果步骤1中，read_rnd_buffer放满了，就会先执行完步骤2和3，然后清空read_rnd_buffer。之后继续找索引a的下个记录，并继续循环。
下面两幅图就是使用了MRR优化后的执行流程和explain结果。
从explain结果中，我们可以看到Extra字段多了「Using MRR」，表示的是用上了MRR优化。而且，由于我们在read_rnd_buffer中按照id做了排序，所以最后得到的结果集也是按照主键id递增顺序的，也就是与图1结果集中行的顺序相反。
MRR能够提升性能的核心在于，这条查询语句在索引a上做的是一个范围查询（也就是说，这是一个多值查询），可以得到足够多的主键id。这样通过排序以后，再去主键索引查数据，才能体现出“顺序性”的优势。
简单来说：MRR 的核心思想就是通过把「随机磁盘读」，转化为「顺序磁盘读」，从而提高了索引查询的性能。
顺序读带来了两个好处：
-
磁盘和磁头不再需要来回做机械运动。
-
可以充分利用磁盘预读。
所谓的磁盘预读，比如说在客户端请求一页的数据时，可以把后面几页的数据也一起返回，放到数据缓冲池中，这样如果下次刚好需要下一页的数据，就不再需要到磁盘读取。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。
MRR 在本质上是一种用「空间换时间」的做法。
MySQL 不可能给你无限的内存来进行排序，这块内存的大小就由参数read_rnd_buffer_size来控制，如果read_rnd_buffer满了，就会先把满了的 rowid 排好序去磁盘读取，接着清空，然后再往里面继续放 rowid，直到 read_rnd_buffer 又达到 read_rnd_buffe 配置的上限，如此循环。
MRR如何使用
MRR相关参数如下：
//如果你不打开，是一定不会用到 MRR 的。
set optimizer_switch='mrr=on';
set optimizer_switch ='mrr_cost_based=off';
set read_rnd_buffer_size = 32 * 1024 * 1024;
mrr_cost_based: on/off，则是用来告诉优化器，要不要基于使用 MRR 的成本，考虑使用 MRR 是否值得（cost-based choice），来决定具体的 SQL 语句里要不要使用 MRR。
很明显，对于只返回一行数据的查询，是没有必要 MRR 的，而如果你把 mrr_cost_based 设为 off，那优化器就会通通使用 MRR，这在有些情况下是很 stupid 的，所以建议这个配置还是设为 on，毕竟优化器在绝大多数情况下都是正确的。
通过本文我们可以了解到，MySQL的多范围读取（MRR）优化提供了一个高效的方式来处理和加速查询性能。特别是在处理大量数据、联接操作或者需要处理大量行的复杂查询时，MRR都会展现出其强大的优势。
然而，我们也要注意到，不是所有情况下启用MRR都会提升性能，一些具体的场景可能会产生额外的磁盘I/O开销。因此，理解其工作原理并合适地运用在恰当的场景，才是有效使用这个优化策略的关键。
感谢阅读，如果本篇文章有任何错误和建议，欢迎给我留言指正。
老铁们，关注我的微信公众号「Java 随想录」，专注分享Java技术干货，文章持续更新，可以关注公众号第一时间阅读。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-711656.html
一起交流学习，期待与你共同进步！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-711656.html
到了这里，关于深入浅出MySQL MRR（Multi-Range Read）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
