MySQL 中MRR的作用是什么，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
执行一个范围查询：
mysql > explain select * from stu where age between 10 and 20; +----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+-----------------------+ | id | select_type | table | type | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+----------------+------+------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | stu | range | age | 5 | NULL | 960 | Using index condition | +----+-------------+-------+-------+----------------+------+------+-------------当这个 sql 被执行时，MySQL 会按照下图的方式，去磁盘读取数据(假设数据不在数据缓冲池里)：
图中红色线就是整个的查询过程，蓝色线则是磁盘的运动路线。
这张图是按照 Myisam 的索引结构画的，不过对于 Innodb 也同样适用。
对于 Myisam，左边就是字段 age 的二级索引，右边是存储完整行数据的地方。
先到左边的二级索引找，找到第一条符合条件的记录(实际上每个节点是一个页，一个页可以有很多条记录，这里我们假设每个页只有一条)，接着到右边去读取这条数据的完整记录。
读取完后，回到左边，继续找下一条符合条件的记录，找到后，再到右边读取，这时发现这条数据跟上一条数据，在物理存储位置上，离的贼远!
咋办，没办法，只能让磁盘和磁头一起做机械运动，去给你读取这条数据。
第三条、第四条，都是一样，每次读取数据，磁盘和磁头都得跑好远一段路。
磁盘的简化结构可以看成这样：
可以想象一下，为了执行你这条 sql 语句，磁盘要不停的旋转，磁头要不停的移动，这些机械运动，都是很费时的。
10,000 RPM(Revolutions Per Minute，即转每分) 的机械硬盘，每秒大概可以执行 167 次磁盘读取，所以在极端情况下，MySQL 每秒只能给你返回 167 条数据，这还不算上 CPU 排队时间。
上面讲的都是机械硬盘，SSD 的土豪，请随意 - -
对于 Innodb，也是一样的。 Innodb 是聚簇索引(cluster index)，所以只需要把右边也换成一颗叶子节点带有完整数据的 B+ tree 就可以了。
顺序读：一场狂风暴雨般的革命
到这里你知道了磁盘随机访问是多么奢侈的事了，所以，很明显，要把随机访问转化成顺序访问：
mysql > set optimizer_switch='mrr=on'; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) mysql > explain select * from stu where age between 10 and 20; +----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+----------------+ | id | select_type | table | type | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+----------------+ | 1 | SIMPLE | tbl | range | age | 5 | NULL | 960 | ...; Using MRR | +----+-------------+-------+-------+------+---------+------+------+----------------+我们开启了 MRR，重新执行 sql 语句，发现 Extra 里多了一个「Using MRR」。
这下 MySQL 的查询过程会变成这样：
对于 Myisam，在去磁盘获取完整数据之前，会先按照 rowid 排好序，再去顺序的读取磁盘。
对于 Innodb，则会按照聚簇索引键值排好序，再顺序的读取聚簇索引。
顺序读带来了几个好处：
1、磁盘和磁头不再需要来回做机械运动;
2、可以充分利用磁盘预读
比如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。
3、在一次查询中，每一页的数据只会从磁盘读取一次
MySQL 从磁盘读取页的数据后，会把数据放到数据缓冲池，下次如果还用到这个页，就不需要去磁盘读取，直接从内存读。
但是如果不排序，可能你在读取了第 1 页的数据后，会去读取第2、3、4页数据，接着你又要去读取第 1 页的数据，这时你发现第 1 页的数据，已经从缓存中被剔除了，于是又得再去磁盘读取第 1 页的数据。
而转化为顺序读后，你会连续的使用第 1 页的数据，这时候按照 MySQL 的缓存剔除机制，这一页的缓存是不会失效的，直到你利用完这一页的数据，由于是顺序读，在这次查询的余下过程中，你确信不会再用到这一页的数据，可以和这一页数据说告辞了。
顺序读就是通过这三个方面，最大的优化了索引的读取。
别忘了，索引本身就是为了减少磁盘 IO，加快查询，而 MRR，则是把索引减少磁盘 IO 的作用，进一步放大。
一些关于这场革命的配置
和 MRR 相关的配置有两个：
mrr: on/off
mrr_cost_based: on/off
第一个就是上面演示时用到的，用来打开 MRR 的开关：
mysql > set optimizer_switch='mrr=on';如果你不打开，是一定不会用到 MRR 的。
另一个，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。
另外还有一个配置 read_rnd_buffer_size ，是用来设置用于给 rowid 排序的内存的大小。
显然，MRR 在本质上是一种用空间换时间的算法。MySQL 不可能给你无限的内存来进行排序，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。
看完上述内容，你们掌握MySQL 中MRR的作用是什么的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
