最近的MySQL8.0.14版本增加了其第一个并行查询特性，可以支持在聚集索引上做SELECT COUNT()和check table操作。本文简单的介绍下这个特性。
用法
增加了一个session级别参数: innodb_parallel_read_threads
要执行并行查询，需要满足如下条件(ref: row_scan_index_for_mysql)
- 无锁查询
- 聚集索引
- 不是Insert...select
- 需要参数设置为>1
相关代码
入口函数:
row_scan_index_for_mysql
parallel_select_count_star // for select count(*)
parallel_check_table // for check table
InnoDB里实现了两种查询方式，一种是基于key的(key reader)， 根据叶子节点上的值做分区，需要判断可见性；另外一种是基于page的(physical read)，根据page no来做分区，无需判断可见性。目前支持的两种查询都是key reader的方式。
使用如下代码创建一个reader，并调用接口函数，read()函数里的回调函数包含了如何对获取到的行数据进行处理:
Key_reader reader(prebuilt->table, trx, index, prebuilt, n_threads);
reader.read(func), 其中func是回调函数，用于告诉线程怎么处理得到的每一行
分区并计算线程数
分区入口：
template <typename T, typename R>
typename Reader<T, R>::Ranges Reader<T, R>::partition()
流程：
-
搜集btree的最左节点page no
-
从root page开始向下，尝试构建子树：
- 如果该level的page个数不足线程数，继续往下走
- 否则，使用该level, 搜集该level的每个page的最左记录向下直到叶子节点的最左链表
-
如上搜集到的是多条代表自上而下的page no数组，需要根据这些数组创建分区range，这里有两种创建方式：
-
Key_reader::Ranges Key_reader::create_ranges: 基于键值创建分区- 找到每个链表的叶子节点的第一条记录，存储其cursor作为当前range的起点和上一个range的终点
-
Phy_reader::Ranges Phy_reader::create_ranges：基于物理页创建分区- 找到每个链表的叶子节点，相邻链表的叶子节点组成一个range
-
线程数取分区数和配置线程数的最小值
启动线程
启动线程各自扫描: start_parallel_load
为每个分区创建context(class Reader::Ctx)，加入到队列中
实现了一个Lock-free的队列模型，多线程可以并发的从队列中取context: 实现细节在文件include/ut0mpmcbq.h中，对应类 class mpmc_bq, 实现思路见链接
线程函数：
dberr_t Reader<T, R>::worker(size_t id, Queue &ctxq, Function &f)
每取一个分区，调用处理函数去遍历分区：
- Key_reader::traverse
对于获得的每条记录，判断其可见性（共享事务对象trx_t），调用回调函数处理记录（在Key_reader::read()作为参数传递）,对于select count(*), 就是累加记录的计数器 - Phy_reader::traverse
读取每条非标记删除的记录并调用回调函数处理，无需判断可见性
对于异常情况，只返回最后一个context的错误码。
该特性只是MySQL在并行查询的第一步，甚至定义了一些接口还没有使用，例如接口函数pread_adapter_scan_get_num_threads, 估计是给未来server层做并行查询使用的。代码里对应两个适配类：
- Parallel_reader_adapter
- Parallel_partition_reader_adapter
另外一个可以用到的地方是创建二级索引，我们知道InnoDB创建二级索引，是先从聚集索引读取记录，生成多个merge file，然后再做归并排序，但无论是生成merge file，还是排序，都可以做到并行化。官方也提到这是未来的一个优化点，相信不久的将来，我们就能看到MySQL更为强大的并行查询功能。
Reference
WL#11720: InnoDB: Parallel read of index
MySQL 8.0.14: A Road to Parallel Query Execution is Wide Open!
本文作者：zhaiwx_yinfeng.
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