MySQL中MRR（Multi-Range Read）优化是一种重要的查询优化技术，其在处理包含多个范围条件的查询时，能够显著提升查询效率。
一、MRR优化概述
二、MRR优化的背景
三、MRR优化的原理
四、MRR优化的优势
五、磁盘预读机制
六、局部性原理
七、使用场景、条件与监控
八、SQL案例解读
一、MRR优化概述
MRR，全称Multi-Range Read Optimization，直译为多范围读取优化，是MySQL中一种用于提高索引查询性能的技术。MRR通过减少随机磁盘访问次数，将随机IO转换为顺序IO，从而提高数据读取的效率。它特别适用于包含范围条件（如BETWEEN、<、>等）的查询，以及需要通过辅助索引访问表数据的场景。
二、MRR优化的背景
在InnoDB中表数据是通过聚集索引组织的。当基于辅助索引的范围查询时，需要先通过辅助索引找到对应的主键值，再通过主键值回表查询完整的行数据。这种回表会产生大量的随机磁盘I/O，尤其是在处理大表时，随机I/O的性能瓶颈尤为明显。MRR优化正是为了解决这一问题提出。
三、MRR优化的原理
MRR优化的核心思想是将多个范围查询中的随机磁盘I/O转换为顺序磁盘I/O，从而提高查询性能。
扫描辅助索引并收集主键值：
当执行一个包含范围条件的查询时，MySQL优化器首先会扫描辅助索引，找到满足条件的一系列索引元组。 对于每个索引元组，MySQL会收集其对应的主键值（rowid）。
对主键值进行排序：
收集到的主键值会被放入一个内存缓冲区（read_rnd_buffer）中。 当缓冲区满或查询结束时，MySQL会对缓冲区中的主键值进行排序。排序的目的是为了将随机访问转换为顺序访问。
顺序访问基表：
排序后的主键值将按照顺序被用来访问基表，检索出完整的数据行。 由于主键值是有序的，因此访问基表时产生的磁盘I/O也变为顺序I/O，从而提高了读取效率。
利用磁盘预读和缓存机制：
MRR优化还充分利用了磁盘的预读机制。当请求读取某一页数据时，磁盘会预测并提前读取相邻的几页数据到内存中。 由于MRR将随机访问转换为顺序访问，磁盘预读机制能够更好地发挥作用，减少磁盘寻道时间和旋转延迟。 同时，顺序访问也提高了缓存的命中率，因为连续访问的数据页更有可能在缓存中找到。
四、MRR优化的优势
提高查询性能：通过减少随机磁盘I/O次数和提高缓存命中率，MRR优化能够显著提高查询性能。 减少I/O成本：顺序I/O比随机I/O具有更低的成本，因为顺序I/O可以更有效地利用磁盘带宽和缓存资源。 适用于多种查询类型：MRR优化不仅适用于范围查询（如BETWEEN、<、>等），还适用于等值连接（equi-join）等需要回表访问的场景。
五、磁盘预读机制
MRR优化充分利用了磁盘预读机制。当客户端请求读取某一页数据时，磁盘预读功能会预测并提前读取相邻的几页数据到内存缓冲区中。由于MRR将随机访问转换为顺序访问，磁盘预读机制能够更好地发挥作用，减少磁盘寻道时间和旋转延迟，进一步提升读取效率。
六、局部性原理
局部性原理是MRR优化的另一个理论基础。时间局部性表明，如果某个数据项被访问，那么在不久的将来它可能再次被访问；空间局部性表明，一旦某个数据项被访问，那么其附近的数据项也可能很快被访问。MRR通过顺序访问数据，使得数据访问更加符合局部性原理，从而提高了缓存命中率，减少了磁盘访问次数。
七、使用场景、条件与监控
MRR优化适用于基于范围扫描和等值连接的操作中尤为有效。但是，并非所有查询都能从MRR优化中受益。如，当查询完全基于索引元组中的信息（即使用覆盖索引）时，MRR优化就没有必要，因为此时无需回表访问基表数据。
此外，MySQL默认开启MRR优化，但是否真正使用MRR由优化器决定。优化器会根据查询的成本（如IO成本、CPU成本等）来决定是否采用MRR优化。用户可以通过调整optimizer_switch系统变量中的mrr和mrr_cost_based标志来控制MRR优化的使用。
1. 配置参数
optimizer_switch：包含mrr和mrr_cost_based两个选项，分别用于控制是否启用MRR优化以及是否基于成本决定是否使用MRR。 read_rnd_buffer_size：设置用于给rowid排序的内存缓冲区的大小。这个参数的大小会影响MRR优化的效果，需要根据实际情况进行调整。
2. 监控方法
使用EXPLAIN语句查看查询的执行计划。如果查询使用了MRR优化，EXPLAIN的输出会在Extra列中显示Using MRR。 监控查询的响应时间和I/O开销。通过比较开启和关闭MRR优化时的查询性能，可以评估MRR优化的效果。
八、SQL案例解读
一个orders的表结构：
CREATE TABLE orders (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
customer_id INT NOT NULL,
order_date DATE NOT NULL,
total_amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
INDEX idx_customer_date (customer_id, order_date)
) ENGINE=InnoDB;
表中，customer_id和order_date上有一个联合索引idx_customer_date。想要查询某个特定客户在指定日期范围内的所有订单，SQL语句：
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2024-09-25' AND '2024-09-26';
扫描辅助索引：
MySQL首先会利用辅助索引 idx_customer_date来定位满足customer_id = 123和order_date BETWEEN '20234-09-25' AND '2024-09-26'条件的索引元组。这些索引元组包含了 customer_id、order_date以及对应的主键值
收集并排序主键值：
MySQL会收集这些索引元组对应的主键值，并将它们放入一个内存缓冲区（read_rnd_buffer）中。 当缓冲区满或查询结束时，MySQL会对这些主键值进行排序。排序的目的是为了后续的顺序访问基表。
顺序访问基表：
使用排序后的主键值，MySQL将顺序访问 orders表的基表部分，检索出完整的订单数据行。由于主键值是有序的，因此访问基表时产生的磁盘I/O变为顺序I/O。
利用磁盘预读和缓存机制：
在顺序访问基表的过程中，磁盘预读机制会预测并提前读取相邻的数据页到内存中。 这有助于减少磁盘寻道时间和旋转延迟，并提高缓存命中率。
查询性能提升：
相比没有MRR优化的情况，使用MRR可以显著减少随机磁盘I/O的次数，从而提高查询性能。 特别是在处理大表时，MRR优化的效果更加明显。
太强 ! SpringBoot中出入参增强的5种方法 : 加解密、脱敏、格式转换、时间时区处理
太强 ! SpringBoot中优化if-else语句的七种绝佳方法实战
SpringBoot中大量数据导出方案：使用EasyExcel并行导出多个excel文件并压缩zip后下载
SpringBoot中基于XXL-JOB实现大量数据灵活控制的分片处理方案
