Optimizer Hints

TiDB 支持 Optimizer Hints 语法，它基于 MySQL 5.7 中介绍的类似 comment 的语法，例如 /*+ HINT_NAME(t1, t2) */。当 TiDB 优化器选择的不是最优查询计划时，建议使用 Optimizer Hints。

语法

tidb> SELECT /*+ HASH_JOIN(t2, t) */ * FROM t, test2.t2;
Empty set, 1 warning (0.00 sec)

tidb> SHOW WARNINGS;
+---------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Level   | Code | Message                                                                                                                                               |
+---------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Warning | 1815 | There are no matching table names for (t2) in optimizer hint /*+ HASH_JOIN(t2, t) */ or /*+ TIDB_HJ(t2, t) */. Maybe you can use the table alias name |
+---------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

tidb> SELECT /*+ HASH_JOIN(test2.t2, t) */ * FROM t, test2.t2;
Empty set (0.00 sec)

tidb> SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIFLASH[test1.t1,test2.t2]) */ t1.a FROM test1.t t1, test2.t t2 WHERE t1.a = t2.a;
Empty set (0.00 sec)

Optimizer Hints 不区分大小写，通过 /*+ ... */ 注释的形式跟在 SELECT、UPDATE 或 DELETE 关键字的后面。INSERT 关键字后不支持 Optimizer Hints。

多个不同的 Hint 之间需用逗号隔开，例如：

SELECT /*+ USE_INDEX(t1, idx1), HASH_AGG(), HASH_JOIN(t1) */ count(*) FROM t t1, t t2 WHERE t1.a = t2.b;

可以通过 Explain/Explain Analyze 语句的输出，来查看 Optimizer Hints 对查询执行计划的影响。

如果 Optimizer Hints 包含语法错误或不完整，查询语句不会报错，而是按照没有 Optimizer Hints 的情况执行。如果 Hint 不适用于当前语句，TiDB 会返回 Warning，用户可以在查询结束后通过 Show Warnings 命令查看具体信息。

TiDB 目前支持的 Optimizer Hints 根据生效范围的不同可以划分为两类：第一类是在查询块范围生效的 Hint，例如 /*+ HASH_AGG() */；第二类是在整个查询范围生效的 Hint，例如 /*+ MEMORY_QUOTA(1024 MB)*/。

每条语句中每一个查询和子查询都对应着一个不同的查询块，每个查询块有自己对应的名字。以下面这条语句为例：

SELECT * FROM (SELECT * FROM t) t1, (SELECT * FROM t) t2;

该查询语句有 3 个查询块，最外面一层 SELECT 所在的查询块的名字为 sel_1，两个 SELECT 子查询的名字依次为 sel_2 和 sel_3。其中数字序号根据 SELECT 出现的位置从左到右计数。如果分别用 DELETE 和 UPDATE 查询替代第一个 SELECT 查询，则对应的查询块名字分别为 del_1 和 upd_1。

查询块范围生效的 Hint

这类 Hint 可以跟在查询语句中任意 SELECT、UPDATE 或 DELETE 关键字的后面。通过在 Hint 中使用查询块名字可以控制 Hint 的生效范围，以及准确标识查询中的每一个表（有可能表的名字或者别名相同），方便明确 Hint 的参数指向。若不显式地在 Hint 中指定查询块，Hint 默认作用于当前查询块。以如下查询为例：

SELECT /*+ HASH_JOIN(@sel_1 t1@sel_1, t3) */ * FROM (SELECT t1.a, t1.b FROM t t1, t t2 WHERE t1.a = t2.a) t1, t t3 WHERE t1.b = t3.b;

该 Hint 在 sel_1 这个查询块中生效，参数分别为 sel_1 中的 t1 表（sel_2 中也有一个 t1 表）和 t3 表。

如上例所述，在 Hint 中使用查询块名字的方式有两种：第一种是作为 Hint 的第一个参数，与其他参数用空格隔开。除 QB_NAME 外，本节所列的所有 Hint 除自身明确列出的参数外都有一个隐藏的可选参数 @QB_NAME，通过使用这个参数可以指定该 Hint 的生效范围；第二种在 Hint 中使用查询块名字的方式是在参数中的某一个表名后面加 @QB_NAME，用以明确指出该参数是哪个查询块中的表。

QB_NAME

当查询语句是包含多层嵌套子查询的复杂语句时，识别某个查询块的序号和名字很可能会出错，Hint QB_NAME 可以方便我们使用查询块。QB_NAME 是 Query Block Name 的缩写，用于为某个查询块指定新的名字，同时查询块原本默认的名字依然有效。例如：

SELECT /*+ QB_NAME(QB1) */ * FROM (SELECT * FROM t) t1, (SELECT * FROM t) t2;

这条 Hint 将最外层 SELECT 查询块的命名为 QB1，此时 QB1 和默认名称 sel_1 对于这个查询块来说都是有效的。

MERGE_JOIN(t1_name [, tl_name ...])

MERGE_JOIN(t1_name [, tl_name ...]) 提示优化器对指定表使用 Sort Merge Join 算法。这个算法通常会占用更少的内存，但执行时间会更久。当数据量太大，或系统内存不足时，建议尝试使用。例如：

SELECT /*+ MERGE_JOIN(t1, t2) */ * FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id;

INL_JOIN(t1_name [, tl_name ...])

INL_JOIN(t1_name [, tl_name ...]) 提示优化器对指定表使用 Index Nested Loop Join 算法。这个算法可能会在某些场景更快，消耗更少系统资源，有的场景会更慢，消耗更多系统资源。对于外表经过 WHERE 条件过滤后结果集较小（小于 1 万行）的场景，可以尝试使用。例如：

SELECT /*+ INL_JOIN(t1, t2) */ * FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id;

INL_JOIN() 中的参数是建立查询计划时内表的候选表，比如 INL_JOIN(t1) 只会考虑使用 t1 作为内表构建查询计划。表如果指定了别名，就只能使用表的别名作为 INL_JOIN() 的参数；如果没有指定别名，则用表的本名作为其参数。比如在 SELECT /*+ INL_JOIN(t1) */ * FROM t t1, t t2 WHERE t1.a = t2.b; 中，INL_JOIN() 的参数只能使用 t 的别名 t1 或 t2，不能用 t。

INL_HASH_JOIN

INL_HASH_JOIN(t1_name [, tl_name]) 提示优化器使用 Index Nested Loop Hash Join 算法。该算法与 Index Nested Loop Join 使用条件完全一样，两者的区别是 INL_JOIN 会在连接的内表上建哈希表，而 INL_HASH_JOIN 会在连接的外表上建哈希表，后者对于内存的使用是有固定上限的，而前者使用的内存使用取决于内表匹配到的行数。

HASH_JOIN(t1_name [, tl_name ...])

HASH_JOIN(t1_name [, tl_name ...]) 提示优化器对指定表使用 Hash Join 算法。这个算法多线程并发执行，执行速度较快，但会消耗较多内存。例如：

SELECT /*+ HASH_JOIN(t1, t2) */ * FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id;

HASH_JOIN_BUILD(t1_name [, tl_name ...])

HASH_JOIN_BUILD(t1_name [, tl_name ...]) 提示优化器对指定表使用 Hash Join 算法，同时将指定表作为 Hash Join 算法的 Build 端，即用指定表来构建哈希表。例如：

SELECT /*+ HASH_JOIN_BUILD(t1) */ * FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id;

HASH_JOIN_PROBE(t1_name [, tl_name ...])

HASH_JOIN_PROBE(t1_name [, tl_name ...]) 提示优化器对指定表使用 Hash Join 算法，同时将指定表作为 Hash Join 算法的探测（Probe）端，即用指定表作为探测端来执行 Hash Join 算法。例如：

SELECT /*+ HASH_JOIN_PROBE(t2) */ * FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id;

SEMI_JOIN_REWRITE()

SEMI_JOIN_REWRITE() 提示优化器将查询语句中的半连接 (Semi Join) 改写为普通的内连接。目前该 Hint 只作用于 EXISTS 子查询。

如果不使用该 Hint 进行改写，Semi Join 在选择 Hash Join 的执行方式时，只能够使用子查询构建哈希表，因此在子查询比外查询结果集大时，执行速度可能会不及预期。Semi Join 在选择 Index Join 的执行方式时，只能够使用外查询作为驱动表，因此在子查询比外查询结果集小时，执行速度可能会不及预期。

在使用了 SEMI_JOIN_REWRITE() 进行改写后，优化器便可以扩大选择范围，选择更好的执行方式。

-- 不使用 SEMI_JOIN_REWRITE() 进行改写
EXPLAIN SELECT * FROM t WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM t1 WHERE t1.a = t.a);

+-----------------------------+---------+-----------+------------------------+---------------------------------------------------+
| id                          | estRows | task      | access object          | operator info                                     |
+-----------------------------+---------+-----------+------------------------+---------------------------------------------------+
| MergeJoin_9                 | 7992.00 | root      |                        | semi join, left key:test.t.a, right key:test.t1.a |
| ├─IndexReader_25(Build)     | 9990.00 | root      |                        | index:IndexFullScan_24                            |
| │ └─IndexFullScan_24        | 9990.00 | cop[tikv] | table:t1, index:idx(a) | keep order:true, stats:pseudo                     |
| └─IndexReader_23(Probe)     | 9990.00 | root      |                        | index:IndexFullScan_22                            |
|   └─IndexFullScan_22        | 9990.00 | cop[tikv] | table:t, index:idx(a)  | keep order:true, stats:pseudo                     |
+-----------------------------+---------+-----------+------------------------+---------------------------------------------------+

-- 使用 SEMI_JOIN_REWRITE() 进行改写
EXPLAIN SELECT * FROM t WHERE EXISTS (SELECT /*+ SEMI_JOIN_REWRITE() */ 1 FROM t1 WHERE t1.a = t.a);

+------------------------------+---------+-----------+------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id                           | estRows | task      | access object          | operator info                                                                                                 |
+------------------------------+---------+-----------+------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IndexJoin_16                 | 1.25    | root      |                        | inner join, inner:IndexReader_15, outer key:test.t1.a, inner key:test.t.a, equal cond:eq(test.t1.a, test.t.a) |
| ├─StreamAgg_39(Build)        | 1.00    | root      |                        | group by:test.t1.a, funcs:firstrow(test.t1.a)->test.t1.a                                                      |
| │ └─IndexReader_34           | 1.00    | root      |                        | index:IndexFullScan_33                                                                                        |
| │   └─IndexFullScan_33       | 1.00    | cop[tikv] | table:t1, index:idx(a) | keep order:true                                                                                               |
| └─IndexReader_15(Probe)      | 1.25    | root      |                        | index:Selection_14                                                                                            |
|   └─Selection_14             | 1.25    | cop[tikv] |                        | not(isnull(test.t.a))                                                                                         |
|     └─IndexRangeScan_13      | 1.25    | cop[tikv] | table:t, index:idx(a)  | range: decided by [eq(test.t.a, test.t1.a)], keep order:false, stats:pseudo                                   |
+------------------------------+---------+-----------+------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

在上述例子中可以看到，在使用了 Hint 之后，TiDB 可以选择由表 t1 作为驱动表的 IndexJoin 的执行方式。

NO_DECORRELATE()

NO_DECORRELATE() 提示优化器不要尝试解除指定查询块中对应子查询的关联。该 Hint 适用于包含关联列的 EXISTS、IN、ANY、ALL、SOME 和标量子查询，即关联子查询。

将该 Hint 写在一个查询块中后，对于该子查询和其外部查询块之间的关联列，优化器将不再尝试解除关联，而是始终使用 Apply 算子来执行查询。

默认情况下，TiDB 会尝试对关联子查询解除关联，以达到更高的执行效率。但是在一部分场景下，解除关联反而会降低执行效率。这种情况下，可以使用该 Hint 来人工提示优化器不要进行解除关联操作。例如：

create table t1(a int, b int);
create table t2(a int, b int, index idx(b));

-- 不使用 NO_DECORRELATE()
explain select * from t1 where t1.a < (select sum(t2.a) from t2 where t2.b = t1.b);

+----------------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id                               | estRows  | task      | access object | operator info                                                                                                |
+----------------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| HashJoin_11                      | 9990.00  | root      |               | inner join, equal:[eq(test.t1.b, test.t2.b)], other cond:lt(cast(test.t1.a, decimal(10,0) BINARY), Column#7) |
| ├─HashAgg_23(Build)              | 7992.00  | root      |               | group by:test.t2.b, funcs:sum(Column#8)->Column#7, funcs:firstrow(test.t2.b)->test.t2.b                      |
| │ └─TableReader_24               | 7992.00  | root      |               | data:HashAgg_16                                                                                              |
| │   └─HashAgg_16                 | 7992.00  | cop[tikv] |               | group by:test.t2.b, funcs:sum(test.t2.a)->Column#8                                                           |
| │     └─Selection_22             | 9990.00  | cop[tikv] |               | not(isnull(test.t2.b))                                                                                       |
| │       └─TableFullScan_21       | 10000.00 | cop[tikv] | table:t2      | keep order:false, stats:pseudo                                                                               |
| └─TableReader_15(Probe)          | 9990.00  | root      |               | data:Selection_14                                                                                            |
|   └─Selection_14                 | 9990.00  | cop[tikv] |               | not(isnull(test.t1.b))                                                                                       |
|     └─TableFullScan_13           | 10000.00 | cop[tikv] | table:t1      | keep order:false, stats:pseudo                                                                               |
+----------------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

从以上执行计划中可以发现，优化器自动解除了关联。解除关联之后的执行计划不包含 Apply 算子，取而代之的是子查询和外部查询块之间的 Join 运算，而原本的带有关联列的过滤条件 t2.b = t1.b 也变成了一个普通的 join 条件。

-- 使用 NO_DECORRELATE()
explain select * from t1 where t1.a < (select /*+ NO_DECORRELATE() */ sum(t2.a) from t2 where t2.b = t1.b);

+------------------------------------------+-----------+-----------+------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------+
| id                                       | estRows   | task      | access object          | operator info                                                                        |
+------------------------------------------+-----------+-----------+------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------+
| Projection_10                            | 10000.00  | root      |                        | test.t1.a, test.t1.b                                                                 |
| └─Apply_12                               | 10000.00  | root      |                        | CARTESIAN inner join, other cond:lt(cast(test.t1.a, decimal(10,0) BINARY), Column#7) |
|   ├─TableReader_14(Build)                | 10000.00  | root      |                        | data:TableFullScan_13                                                                |
|   │ └─TableFullScan_13                   | 10000.00  | cop[tikv] | table:t1               | keep order:false, stats:pseudo                                                       |
|   └─MaxOneRow_15(Probe)                  | 10000.00  | root      |                        |                                                                                      |
|     └─StreamAgg_20                       | 10000.00  | root      |                        | funcs:sum(Column#14)->Column#7                                                       |
|       └─Projection_45                    | 100000.00 | root      |                        | cast(test.t2.a, decimal(10,0) BINARY)->Column#14                                     |
|         └─IndexLookUp_44                 | 100000.00 | root      |                        |                                                                                      |
|           ├─IndexRangeScan_42(Build)     | 100000.00 | cop[tikv] | table:t2, index:idx(b) | range: decided by [eq(test.t2.b, test.t1.b)], keep order:false, stats:pseudo         |
|           └─TableRowIDScan_43(Probe)     | 100000.00 | cop[tikv] | table:t2               | keep order:false, stats:pseudo                                                       |
+------------------------------------------+-----------+-----------+------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------+

从以上执行计划中可以发现，优化器没有解除关联。执行计划中包含 Apply 算子，而带有关联列的条件 t2.b = t1.b 仍然是访问 t2 表时的过滤条件。

HASH_AGG()

HASH_AGG() 提示优化器对指定查询块中所有聚合函数使用 Hash Aggregation 算法。这个算法多线程并发执行，执行速度较快，但会消耗较多内存。例如：

SELECT /*+ HASH_AGG() */ count(*) FROM t1, t2 WHERE t1.a > 10 GROUP BY t1.id;

STREAM_AGG()

STREAM_AGG() 提示优化器对指定查询块中所有聚合函数使用 Stream Aggregation 算法。这个算法通常会占用更少的内存，但执行时间会更久。数据量太大，或系统内存不足时，建议尝试使用。例如：

SELECT /*+ STREAM_AGG() */ count(*) FROM t1, t2 WHERE t1.a > 10 GROUP BY t1.id;

USE_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...])

USE_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...]) 提示优化器对指定表仅使用给出的索引。

下面例子的效果等价于 SELECT * FROM t t1 use index(idx1, idx2);：

SELECT /*+ USE_INDEX(t1, idx1, idx2) */ * FROM t1;

FORCE_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...])

FORCE_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...]) 提示优化器对指定表仅使用给出的索引。

FORCE_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...]) 的使用方法、作用和 USE_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...]) 相同。

以下四个查询语句的效果相同：

SELECT /*+ USE_INDEX(t, idx1) */ * FROM t;
SELECT /*+ FORCE_INDEX(t, idx1) */ * FROM t;
SELECT * FROM t use index(idx1);
SELECT * FROM t force index(idx1);

IGNORE_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...])

IGNORE_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...]) 提示优化器对指定表忽略给出的索引。

下面例子的效果等价于 SELECT * FROM t t1 ignore index(idx1, idx2);：

SELECT /*+ IGNORE_INDEX(t1, idx1, idx2) */ * FROM t t1;

ORDER_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...])

ORDER_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...]) 提示优化器对指定表仅使用给出的索引，并且按顺序读取指定的索引。

此 hint 通常应用在下面这种场景中：

CREATE TABLE t(a INT, b INT, key(a), key(b));
EXPLAIN SELECT /*+ ORDER_INDEX(t, a) */ a FROM t ORDER BY a LIMIT 10;

+----------------------------+---------+-----------+---------------------+-------------------------------+
| id                         | estRows | task      | access object       | operator info                 |
+----------------------------+---------+-----------+---------------------+-------------------------------+
| Limit_10                   | 10.00   | root      |                     | offset:0, count:10            |
| └─IndexReader_14           | 10.00   | root      |                     | index:Limit_13                |
|   └─Limit_13               | 10.00   | cop[tikv] |                     | offset:0, count:10            |
|     └─IndexFullScan_12     | 10.00   | cop[tikv] | table:t, index:a(a) | keep order:true, stats:pseudo |
+----------------------------+---------+-----------+---------------------+-------------------------------+

优化器对该查询会生成两类计划：Limit + IndexScan(keep order: true) 和 TopN + IndexScan(keep order: false)，当使用了 ORDER_INDEX Hint，优化器会选择前一种按照顺序读取索引的计划。

NO_ORDER_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...])

NO_ORDER_INDEX(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...]) 提示优化器对指定表仅使用给出的索引，并且不按顺序读取指定的索引。通常应用在下面这种场景中:

以下示例中查询语句的效果等价于 SELECT * FROM t t1 use index(idx1, idx2);：

CREATE TABLE t(a INT, b INT, key(a), key(b));
EXPLAIN SELECT /*+ NO_ORDER_INDEX(t, a) */ a FROM t ORDER BY a LIMIT 10;

+----------------------------+----------+-----------+---------------------+--------------------------------+
| id                         | estRows  | task      | access object       | operator info                  |
+----------------------------+----------+-----------+---------------------+--------------------------------+
| TopN_7                     | 10.00    | root      |                     | test.t.a, offset:0, count:10   |
| └─IndexReader_14           | 10.00    | root      |                     | index:TopN_13                  |
|   └─TopN_13                | 10.00    | cop[tikv] |                     | test.t.a, offset:0, count:10   |
|     └─IndexFullScan_12     | 10000.00 | cop[tikv] | table:t, index:a(a) | keep order:false, stats:pseudo |
+----------------------------+----------+-----------+---------------------+--------------------------------+

和 ORDER_INDEX Hint 的示例相同，优化器对该查询会生成两类计划：Limit + IndexScan(keep order: true) 和 TopN + IndexScan(keep order: false)，当使用了 NO_ORDER_INDEX Hint，优化器会选择后一种不按照顺序读取索引的计划。

AGG_TO_COP()

AGG_TO_COP() 提示优化器将指定查询块中的聚合函数下推到 coprocessor。如果优化器没有下推某些适合下推的聚合函数，建议尝试使用。例如：

SELECT /*+ AGG_TO_COP() */ sum(t1.a) FROM t t1;

LIMIT_TO_COP()

LIMIT_TO_COP() 提示优化器将指定查询块中的 Limit 和 TopN 算子下推到 coprocessor。优化器没有下推 Limit 或者 TopN 算子时建议尝试使用该提示。例如：

SELECT /*+ LIMIT_TO_COP() */ * FROM t WHERE a = 1 AND b > 10 ORDER BY c LIMIT 1;

READ_FROM_STORAGE(TIFLASH[t1_name [, tl_name ...]], TIKV[t2_name [, tl_name ...]])

READ_FROM_STORAGE(TIFLASH[t1_name [, tl_name ...]], TIKV[t2_name [, tl_name ...]]) 提示优化器从指定的存储引擎来读取指定的表，目前支持的存储引擎参数有 TIKV 和 TIFLASH。如果为表指定了别名，就只能使用表的别名作为 READ_FROM_STORAGE() 的参数；如果没有指定别名，则用表的本名作为其参数。例如：

SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(TIFLASH[t1], TIKV[t2]) */ t1.a FROM t t1, t t2 WHERE t1.a = t2.a;

USE_INDEX_MERGE(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...])

USE_INDEX_MERGE(t1_name, idx1_name [, idx2_name ...]) 提示优化器通过索引合并的方式来访问指定的表。索引合并分为并集型和交集型两种类型，详情参见用 EXPLAIN 查看索引合并的 SQL 执行计划。

若显式地指定索引列表，优化器会尝试在索引列表中选取索引来构建索引合并。若不指定索引列表，优化器会尝试在所有可用的索引中选取索引来构建索引合并。

对于交集型索引合并，索引列表是必选参数。对于并集型索引合并，Hint 中的索引列表为可选参数。示例如下。

SELECT /*+ USE_INDEX_MERGE(t1, idx_a, idx_b, idx_c) */ * FROM t1 WHERE t1.a > 10 OR t1.b > 10;

当对同一张表有多个 USE_INDEX_MERGE Hint 时，优化器会从这些 Hint 指定的索引列表的并集中尝试选取索引。

LEADING(t1_name [, tl_name ...])

LEADING(t1_name [, tl_name ...]) 提示优化器在生成多表连接的执行计划时，按照 hint 中表名出现的顺序来确定多表连接的顺序。例如：

SELECT /*+ LEADING(t1, t2) */ * FROM t1, t2, t3 WHERE t1.id = t2.id and t2.id = t3.id;

在以上多表连接查询语句中，LEADING() 中表出现的顺序决定了优化器将会先对表 t1 和 t2 进行连接，再将结果和表 t3 进行连接。该 hint 比 STRAIGHT_JOIN 更为通用。

LEADING hint 在以下情况下会失效：

• 指定了多个 LEADING hint
• LEADING hint 中指定的表名不存在
• LEADING hint 中指定了重复的表名
• 优化器无法按照 LEADING hint 指定的顺序进行表连接
• 已经存在 straight_join() hint
• 查询语句中包含 outer join 且同时指定了包含笛卡尔积的情况
• 和选择 join 算法的 hint（即 MERGE_JOIN、INL_JOIN、INL_HASH_JOIN、HASH_JOIN）同时使用时

当出现了上述失效的情况，会输出 warning 警告。

-- 指定了多个 LEADING hint

SELECT /*+ LEADING(t1, t2) LEADING(t3) */ * FROM t1, t2, t3 WHERE t1.id = t2.id and t2.id = t3.id;

-- 通过执行 `show warnings` 了解具体产生冲突的原因

SHOW WARNINGS;

+---------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Level   | Code | Message                                                                                                           |
+---------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Warning | 1815 | We can only use one leading hint at most, when multiple leading hints are used, all leading hints will be invalid |
+---------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

MERGE()

在含有公共表表达式的查询中使用 MERGE() hint，可关闭对当前子查询的物化过程，并将内部查询的内联展开到外部查询。该 hint 适用于非递归的公共表表达式查询，在某些场景下，使用该 hint 会比默认分配一块临时空间的语句执行效率更高。例如将外部查询的条件下推或在嵌套的 CTE 查询中：

-- 使用 hint 将外部查询条件的谓词下推
WITH CTE AS (SELECT /*+ MERGE() */ * FROM tc WHERE tc.a < 60) SELECT * FROM CTE WHERE CTE.a <18;

-- 在嵌套 CTE 查询中使用该 hint 来指定将某个 CTE 内联展开到外部查询
WITH CTE1 AS (SELECT * FROM t1), CTE2 AS (WITH CTE3 AS (SELECT /*+ MERGE() */ * FROM t2), CTE4 AS (SELECT * FROM t3) SELECT * FROM CTE3, CTE4) SELECT * FROM CTE1, CTE2;

全局生效的 Hint

全局生效的 Hint 和视图有关，可以使查询中定义的 Hint 能够在视图内部生效。添加这类 Hint 需要两步：先用 QB_NAME Hint 为视图内的查询块命名，再以“视图名@查询块名”的方式加入实际需要的 Hint。

第 1 步：使用 QB_NAME Hint 重命名视图内的查询块

首先使用 QB_NAME Hint 重命名视图内部的查询块。其中针对视图的 QB_NAME Hint 的概念与查询块范围生效的 QB_NAME Hint相同，只是在语法上进行了相应的拓展。从 QB_NAME(QB) 拓展为 QB_NAME(QB, 视图名@查询块名 [.视图名@查询块名 .视图名@查询块名 ...])。

• 对于单个视图、不包含子查询的简单语句，下面以重命名视图 v 的第一个查询块为例：

  SELECT /* 注释：当前查询块的名字为默认的 @SEL_1 */ * FROM v;
  

  对于视图 v 来说，从查询语句开始的首个视图是 v@SEL_1。视图 v 的第一个查询块可以声明为 QB_NAME(v_1, v@SEL_1 .@SEL_1)，也可以省略 @SEL_1 简写成 QB_NAME(v_1, v)：

  CREATE VIEW v AS SELECT /* 注释：当前查询块的名字为默认的 @SEL_1 */ * FROM t;
  
  -- 使用全局生效的 Hint
  SELECT /*+ QB_NAME(v_1, v) USE_INDEX(t@v_1, idx) */ * FROM v;
  

• 对于嵌套视图和包含子查询的复杂语句，下面以重命名视图 v1、v2 的两个查询块为例：

  SELECT /* 注释：当前查询块的名字为默认的 @SEL_1 */ * FROM v2 JOIN (
      SELECT /* 注释：当前查询块的名字为默认的 @SEL_2 */ * FROM v2) vv;
  

  对于第一个视图 v2 来说，从上面的语句开始的首个视图是 v2@SEL_1。对于第二个视图 v2 来说，首个视图表为 v2@SEL_2。下面的查询部分仅考虑第一个视图 v2。

  视图 v2 的第一个查询块可以声明为 QB_NAME(v2_1, v2@SEL_1 .@SEL_1)，视图 v2 的第二个查询块可以声明为 QB_NAME(v2_2, v2@SEL_1 .@SEL_2)：

  CREATE VIEW v2 AS
      SELECT * FROM t JOIN /* 注释：对于视图 v2 来说，当前查询块的名字为默认的 @SEL_1，因此当前查询块的视图列表是 v2@SEL_1 .@SEL_1 */
      (
          SELECT COUNT(*) FROM t1 JOIN v1 /* 注释：对于视图 v2 来说，当前查询块的名字为默认的 @SEL_2，因此当前查询块的视图列表是 v2@SEL_1 .@SEL_2 */
      ) tt;
  

  对于视图 v1 来说，从上面的语句开始的首个视图是 v2@SEL_1 .v1@SEL_2。视图 v1 的第一个查询块可以声明为 QB_NAME(v1_1, v2@SEL_1 .v1@SEL_2 .@SEL_1)，视图 v1 的第二个查询块可以声明为 QB_NAME(v1_2, v2@SEL_1 .v1@SEL_2 .@SEL_2)：

  CREATE VIEW v1 AS SELECT * FROM t JOIN /* 注释：对于视图 v1 来说，当前查询块的名字为默认的 @SEL_1，因此当前查询块的视图列表是 v2@SEL_1 .v1@SEL_2 .@SEL_1 */
      (
          SELECT COUNT(*) FROM t1 JOIN t2 /* 注释：对于视图 v1 来说，当前查询块的名字为默认的 @SEL_2，因此当前查询块的视图列表是 v2@SEL_1 .v1@SEL_2 .@SEL_2 */
      ) tt;
  

第 2 步：添加实际需要的 Hint

在定义好视图查询块部分的 QB_NAME Hint 后，你可以通过查询块的名字使用查询块范围生效的 Hint，以“视图名@查询块名”的方式加入实际需要的 Hint，使其在视图内部生效。例如：

• 指定视图 v2 中第一个查询块的 MERGE_JOIN() Hint：

  SELECT /*+ QB_NAME(v2_1, v2) merge_join(t@v2_1) */ * FROM v2;
  

• 指定视图 v2 中第二个查询块的 MERGE_JOIN() 和 STREAM_AGG() Hint：

  SELECT /*+ QB_NAME(v2_2, v2.@SEL_2) merge_join(t1@v2_2) stream_agg(@v2_2) */ * FROM v2;
  

• 指定视图 v1 中第一个查询块的 HASH_JOIN() Hint：

  SELECT /*+ QB_NAME(v1_1, v2.v1@SEL_2) hash_join(t@v1_1) */ * FROM v2;
  

• 指定视图 v1 中第二个查询块的 HASH_JOIN() 和 HASH_AGG() Hint：

  SELECT /*+ QB_NAME(v1_2, v2.v1@SEL_2 .@SEL_2) hash_join(t1@v1_2) hash_agg(@v1_2) */ * FROM v2;
  

查询范围生效的 Hint

这类 Hint 只能跟在语句中第一个 SELECT、UPDATE 或 DELETE 关键字的后面，等同于在当前这条查询运行时对指定的系统变量进行修改，其优先级高于现有系统变量的值。

NO_INDEX_MERGE()

NO_INDEX_MERGE() 会关闭优化器的 index merge 功能。

下面的例子不会使用 index merge：

SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE() */ * FROM t WHERE t.a > 0 or t.b > 0;

除了 Hint 外，系统变量 tidb_enable_index_merge 也能决定是否开启该功能。

USE_TOJA(boolean_value)

参数 boolean_value 可以是 TRUE 或者 FALSE。USE_TOJA(TRUE) 会开启优化器尝试将 in (subquery) 条件转换为 join 和 aggregation 的功能。相对地，USE_TOJA(FALSE) 会关闭该功能。

下面的例子会将 in (SELECT t2.a FROM t2) subq 转换为等价的 join 和 aggregation：

SELECT /*+ USE_TOJA(TRUE) */ t1.a, t1.b FROM t1 WHERE t1.a in (SELECT t2.a FROM t2) subq;

除了 Hint 外，系统变量 tidb_opt_insubq_to_join_and_agg 也能决定是否开启该功能。

MAX_EXECUTION_TIME(N)

MAX_EXECUTION_TIME(N) 把语句的执行时间限制在 N 毫秒以内，超时后服务器会终止这条语句的执行。

下面的 Hint 设置了 1000 毫秒（即 1 秒）超时：

SELECT /*+ MAX_EXECUTION_TIME(1000) */ * FROM t1 inner join t2 WHERE t1.id = t2.id;

除了 Hint 之外，系统变量 global.max_execution_time 也能对语句执行时间进行限制。

MEMORY_QUOTA(N)

MEMORY_QUOTA(N) 用于限制语句执行时的内存使用。该 Hint 支持 MB 和 GB 两种单位。内存使用超过该限制时会根据当前设置的内存超限行为来打出一条 log 或者终止语句的执行。

下面的 Hint 设置了 1024 MB 的内存限制：

SELECT /*+ MEMORY_QUOTA(1024 MB) */ * FROM t;

除了 Hint 外，系统变量 tidb_mem_quota_query 也能限制语句执行的内存使用。

READ_CONSISTENT_REPLICA()

READ_CONSISTENT_REPLICA() 会开启从数据一致的 TiKV follower 节点读取数据的特性。

下面的例子会从 follower 节点读取数据：

SELECT /*+ READ_CONSISTENT_REPLICA() */ * FROM t;

除了 Hint 外，环境变量 tidb_replica_read 设为 'follower' 或者 'leader' 也能决定是否开启该特性。

IGNORE_PLAN_CACHE()

IGNORE_PLAN_CACHE() 提示优化器在处理当前 prepare 语句时不使用 plan cache。

该 Hint 用于在 Prepared Plan Cache 开启的场景下临时对某类查询禁用 plan cache。

以下示例强制该 prepare 语句不使用 plan cache：

prepare stmt FROM 'SELECT  /*+ IGNORE_PLAN_CACHE() */ * FROM t WHERE t.id = ?';

STRAIGHT_JOIN()

STRAIGHT_JOIN() 提示优化器在生成表连接顺序时按照表名在 FROM 子句中出现的顺序进行连接。

SELECT /*+ STRAIGHT_JOIN() */ * FROM t t1, t t2 WHERE t1.a = t2.a;

NTH_PLAN(N)

NTH_PLAN(N) 提示优化器选用在物理优化阶段搜索到的第 N 个物理计划。N 必须是正整数。

如果指定的 N 超出了物理优化阶段的搜索范围，TiDB 会返回 warning，并根据不存在该 Hint 时一样的策略选择最优物理计划。

该 Hint 在启用 cascades planner 的情况下不会生效。

以下示例会强制优化器在物理阶段选择搜索到的第 3 个物理计划：

SELECT /*+ NTH_PLAN(3) */ count(*) from t where a > 5;