测试机器：本地虚拟机 测试表 sys_test，数据行 780w 测试实例1：8.0.30 测试实例2：5.7.20
一：Instant add column
Adding a column 测试：
实例1：8.0.30
mysql> alter table sys_test add column task_ename varchar(20);
Query OK, 0 rows affected (1.24 sec)
实例2：5.7.20
mysql> alter table sys_test add column task_ename varchar(20);
Query OK, 0 rows affected (6 min 15.12 sec)
加字段是业务中非常频繁的需求，以上测试表明 8.0 Instant add column 的特性明显快于 5.7 版本，基本实现了秒加字段，原因是 8.0 版本 instant 算法只是修改了元数据。
# 关于 8.0 Instant add column 的原理请参考: http://mysql.taobao.org/monthly/2020/03/01/
# 8.0.29 之后的版本支持 Instant drop column
二：InnoDB Parallel Read
从 8.0.14 新增了一个参数 innodb_parallel_read_threads， 支持在 聚集索引上并行 check table，提升 count( ) 函数的计算速度
实例1：8.0.30
mysql> set innodb_parallel_read_threads = 8;
mysql> select count(*) from sys_test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 7860946 |
+----------+
1 row in set (7.82 sec)
实例2：5.7.20
mysql> select count(*) from sys_test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 7860946 |
+----------+
1 row in set (33.94 sec)
mysql> desc select count(id) from sys_test;
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | sys_test | NULL | index | NULL | PRIMARY | 162 | NULL | 7764944 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
count() 聚合函数是使用比较频繁的操作，测试表明当 8.0 开启 parallel read 时，在 count() 走聚集索引的情况下，速度较 5.7 版本有 3-4 倍的提升。
# innodb_parallel_read_threads 只对聚集索引有效，当 count() 函数走二级索引时，测试发现 8.0 和 5.7 速度没有变化。
# parallel read 的原理请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/408987542
三：InnoDB Parallel DDL
从 8.0.27 新增了一个参数 innodb_ddl_threads , 用于创建二级索引时，设置 排序和生成 BTree 的并发线程数
实例1：8.0.30
mysql> set innodb_ddl_threads = 4
mysql> alter table sys_test add index TASK_ID_STATE_INDEX(task_id,state);
Query OK, 0 rows affected (2 min 33.72 sec)
实例2：5.7.20
mysql> alter table sys_test add index TASK_ID_STATE_INDEX(task_id,state);
Query OK, 0 rows affected (6 min 27.79 sec)
添加 联合索引，对比 8.0 parallel ddl 和 5.7 单线层 ddl，速度提升 3倍左右。实现环境为虚拟机 4核服务器，ssd + 高配服务器，相信差距会更明显。
# 并行 DDL 不是新技术了，只是在 mysql 中最近一年才支持。
# 并行 DDL 的原理见：https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/ddl-introduction
四：Window Function (窗口函数)
oracle ，SQLServer 很早就支持了窗口函数，mysql 直到 8.0 版本才提供支持。熟悉数据库的同学对窗口函数应该不陌生。以下举例如何使用窗口函数：（以 rank() 专用窗口函数为例 ）
按 sale 销售额排名（跳跃式排名）:
mysql> select *,rank() over(order by sale) from sales;
+----------------+-------------+--------+----------------------------+
| sales_employee | fiscal_year | sale | rank() over(order by sale) |
+----------------+-------------+--------+----------------------------+
| Alice | 2017 | 100.00 | 1 |
| Bob | 2016 | 100.00 | 1 |
| Alice | 2016 | 150.00 | 3 |
| Bob | 2017 | 150.00 | 3 |
| John | 2017 | 150.00 | 3 |
| Alice | 2018 | 200.00 | 6 |
| Bob | 2018 | 200.00 | 6 |
| John | 2016 | 200.00 | 6 |
| John | 2018 | 250.00 | 9 |
+----------------+-------------+--------+----------------------------+
按 sale 销售额排名（连续排名）:
mysql> select *,dense_rank() over(order by sale) from sales;
+----------------+-------------+--------+----------------------------------+
| sales_employee | fiscal_year | sale | dense_rank() over(order by sale) |
+----------------+-------------+--------+----------------------------------+
| Alice | 2017 | 100.00 | 1 |
| Bob | 2016 | 100.00 | 1 |
| Alice | 2016 | 150.00 | 2 |
| Bob | 2017 | 150.00 | 2 |
| John | 2017 | 150.00 | 2 |
| Alice | 2018 | 200.00 | 3 |
| Bob | 2018 | 200.00 | 3 |
| John | 2016 | 200.00 | 3 |
| John | 2018 | 250.00 | 4 |
+----------------+-------------+--------+----------------------------------+
mysql 支持了很多专用窗口函数，和一些普通的聚合函数开窗，这里不一 一举例，窗口函数在涉及到 组内排序、排名的场景提供了方便，降低了原生 SQL 在这些场景中的复杂性。
mysql 窗口函数使用手册请参考：window-functions-usage
五：Functional index （函数索引）
函数索引也不是新技术，oracle 早有支持，只是 mysql 8.0 才提供支持。我们知道在 5.7 以前的版本中在 索引列上使用表达式或者函数进行查询时，会导致索引失效，这个问题 8.0 版本可以通过创建函数索引来解决：
表达式索引测试
# 5.7 版本中：
mysql> show create table t3 G;
*************************** 1. row ***************************
Table: t3
Create Table: CREATE TABLE `t3` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `age_idx` (`age`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
1 row in set (0.00 sec)
mysql> desc select * from t3 where age + 1 = 11; # 虽然 age 列上有索引，但是当我们使用表达式 age + 1 查询时，却无法使用到 age 索引
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t3 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 10 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
# 8.0 版本中： 可以创建 create index idx_age__1 on t3 ((age + 1)); 表达式索引解决这个问题
mysql> create index idx_age__1 on t3 ((age + 1));
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> show create table t3 G;
*************************** 1. row ***************************
Table: t3
Create Table: CREATE TABLE `t3` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`age` int DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `age_idx` (`age`),
KEY `idx_age__1` (((`age` + 1))) # 表达式索引
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)
mysql> desc select * from t3 where age + 1 = 11; # 此时可以利用到索引进行 age + 1 查询数据
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | t3 | NULL | ref | idx_age__1 | idx_age__1 | 9 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------+
函数索引测试
# 5.7 版本
mysql> show create table t3 G;
*************************** 1. row ***************************
Table: t3
Create Table: CREATE TABLE `t3` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `age_idx` (`age`),
KEY `idx_ctime` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
1 row in set (0.00 sec)
ERROR:
No query specified
mysql> desc select * from t3 where DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d')='2023-07-07'; # 众所周知，在索引字段上使用函数会导致索引失效
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t3 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 10 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
# 8.0 版本：可以创建函数索引
mysql> create index idx_func_create_time on t3 ((DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d'))); # 创建函数索引
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> show create table t3 G;
*************************** 1. row ***************************
Table: t3
Create Table: CREATE TABLE `t3` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`age` int DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `age_idx` (`age`),
KEY `idx_age__1` (((`age` + 1))),
KEY `idx_func_create_time` ((date_format(`create_time`,_utf8mb4'%Y-%m-%d'))) # 函数索引
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)
ERROR:
No query specified
mysql> desc select * from t3 where DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d')='2023-07-07'; # 此时在索引字段上使用函数，不会导致索引失效
+----+-------------+-------+------------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | t3 | NULL | ref | idx_func_create_time | idx_func_create_time | 43 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
函数索引与普通索引的数据库结构没有任何区别，只是根据表达式成了新的排序树。
六：Descending Indexes （倒排索引）
倒排索引 在 mongodb 、oracle 中 早就支持了，只是 mysql 直到 8.0 才支持。8.0 之前的版本创建索引皆为正序，当表数据量较大 并进行 order by desc 查询时，即使在索引上排序，有时候也会出现严重的性能问题。
对于业务中的大表 在索引上倒序查询时，可以创建倒叙索引提升 SQL 排序的性能
# 创建倒排索引
mysql> create index idx_desc_age on t3 (age desc);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> show create table t3 G;
*************************** 1. row ***************************
Table: t3
Create Table: CREATE TABLE `t3` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`age` int DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `age_idx` (`age`),
KEY `idx_desc_age` (`age` DESC), # 倒排索引
KEY `idx_age__1` (((`age` + 1))), # 表达式索引
KEY `idx_func_create_time` ((date_format(`create_time`,_utf8mb4'%Y-%m-%d'))) # 函数索引
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)
实际上 mysql 8.0 支持更丰富的索引类型，但仅在使用 json 类型时可用，比如 多值索引，允许在数组类型上创建索引来加快块查询速度。
七：Persisted System Variables （配置参数持久化）
我们知道，5.7 版本之前通过 set global max_connections=10000 修改全局参数时，是没有持久化到配置文件的，当数据库发生重启那么修改的参数讲还原回去。8.0 版本中允许该操持久化到配置文件
mysql> show variables like 'max_connections';
+-----------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-------+
| max_connections | 512 |
+-----------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> set persist max_connections=1024; # set persist 修改全局变量，将持久化到配置文件
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
set persist 修改配置以后，会在 datadir 目录下生成 mysqld-auto.cnf 文件，该文件用来配置参数持久化
[root@db-test01 data]# cat mysqld-auto.cnf
{"Version": 2, "mysql_dynamic_parse_early_variables": {"max_connections": {"Value": "1024", "Metadata": {"Host": "localhost", "User": "root", "Timestamp": 1689154725638555}}}}
当数据库再次启动时，会先加载 my.cnf 再加载 mysqld-auto.cnf 文件
set persist 配置参数持久化特性可以很好的解决，修改了参数又忘记修改配置文件，数据库重启导致配置还原的情况。
总结：
8.0 除了以上典型的特性，还支持 hash join ，ddl 原子性，index skip scan 等里程碑式的特性（仅限特性的使用场景）。但这些都不属于新的技术，在 oracle 中很早就提供了支持，mysql 被 oracle 收购之后，从8.0开始吸收了 orcale 的一些经验，性能上有质的提升。
以上测试的 7 个典型特性，在实际业务中具有较多的实用性。新业务中可以考虑使用 mysql 8.0.30 版本。
