在选择Kotlin项目使用的数据库时，MySQL是一个常见的选择。以下是在做出这一决策时应该考虑的几个关键因素：
成本模型
- 数据表的统计信息：包括表的行数、列的基数、索引的唯一性等，这些信息对于评估查询的过滤效果和索引的选择性至关重要。
- 索引的使用：索引可以显著提高查询性能，但并非所有情况下都是最优选择。成本模型会评估使用索引带来的I/O减少与索引维护成本之间的权衡。
- 连接操作：对于涉及多个表的查询，成本模型会考虑不同连接策略的成本。
- 排序和分组操作：这些操作通常需要额外的CPU和内存资源。成本模型会估算不同排序和分组策略的成本，并选择最优方案。
查询优化器的工作原理
- 解析查询：将SQL文本转换为抽象语法树（AST）。
- 预处理：检查查询的语义正确性，进行常量折叠等优化。
- 查询重写：根据规则和启发式方法修改原始查询，以简化结构或提高性能。
- 生成执行计划：考虑所有可能的执行路径，并使用成本模型评估每种路径的成本。
- 选择最优执行计划：根据成本模型的估算结果，选择成本最低的执行计划。
优化查询性能的建议
- 保持统计信息更新：定期运行ANALYZE TABLE命令来更新表的统计信息。
- 合理设计索引：根据查询模式和数据分布来设计索引，避免过度索引导致的性能下降。
- 优化查询语句：简化复杂的SQL查询，避免不必要的连接、子查询和计算。
- 调整配置参数：某些MySQL配置参数会影响成本模型的计算方式，例如optimizer_search_depth参数。
- 监控和分析：使用性能监控工具来跟踪查询的性能指标，并找出性能瓶颈。
成本值的存储和配置
- MySQL在server_cost和engine_cost这两个系统表中存储了默认的成本值。这些表位于MySQL的系统数据库中，服务器在启动时会读取这些成本值到内存中。
通过考虑这些因素，你可以为Kotlin项目选择一个合适的MySQL数据库，从而确保项目的性能和成本效益。