随着用户对数据访问速度的日益重视，MySQL数据库在最初的设计中，采用了线性预读的方式，提前将即将使用的数据预读到Buffer pool中，来提升数据的访问速度，但在实际使用过程中，线性预读失效的问题愈来愈突出。
对于存在时间比较长，变更又比较频繁的表，除非我们对于这张表进行重建，否则该表会存在大量的数据碎片，导致数据存放不连续，这样会使MySQL原有的线性预读功能失效，导致某些查询语句变很慢，如：全表扫描，范围扫描等。

线性预读存在的问题

频繁变更操作会破坏数据的连续性

一般情况下，当我们在数据存放连续时执行全表扫描，数据库就会异步地把这些数据从磁盘加载到Buffer pool，从而提高数据库的处理速度。

比如当我们访问了Row A1，Row A2，Row A3时，数据库会认为你下次有极大的概率去访问Row A4，Row A5，Row A6，从而自动异步地把这些数据加载到Buffer pool中。

但如果在这张表上频繁地执行变更操作，则会破坏数据的连续性。在我们访问Row A1，Row A2，Row A3时，数据库发现这三行数据并不连续，所以数据库不会提前将Row A5，Row A6从磁盘异步地加载到Buffer pool，只能一个一个的去请求、加载，从而影响访问效率。数据连续时，访问500w Row数据需要12s，但是数据不连续时，访问500w Row数据需要34s。

对于在线应用来说，重建表会产生较大的运维风险，数据面临丢失的可能。那到底有没有什么特性可以在不重建表的情况下，弥补线性预读失效的问题呢？

线性预读的失效催生出

“逻辑预读”特性

华为云RDS数据库服务，新开发了“逻辑预读”特性，在不重建表的情况下，弥补线性预读失效的问题，从而提高分析型业务的执行效率。

“逻辑预读”特性，在预读数据的时候，首先通过对要预读的数据的页号进行排序，去除数据不连续的影响，然后合并相邻数据页的IO请求，减少磁盘IO的总请求次数，从而提高数据预读的命中率和效率。

华为云数据库团队做了一个测试：采用8核16GB 100GB SSD规格的Linux机器，测试2.4GB大小500w Rows存在碎片的数据，执行select *from tablename（全表扫描查询），结果如下：

由此可见，相比开源版本，华为云MySQL逻辑预读特性大大缩短了访问时长，极大提升了执行效率，为分析型业务的进一步发展注入了新动力。

每一个改变都是为了更好的服务客户，华为云MySQL逻辑预读特性的推出，不仅很好地弥补了线性预读的失效问题，提升了分析型业务的执行效率，更是为客户的业务场景保驾护航，助力其创新发展，实现更多价值。

本文转载自HW云数据库公众号。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/38Yc3K2jOODgyKLP8D3siA

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华为云 MySQL 新增“逻辑预读”特性，高效提升分析型业务的执行效率