MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`Explain Analyze`：如何获取更详细的执行计划。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，下面开始我们的讲座：

MySQL性能优化与索引之：MySQL的Explain Analyze：如何获取更详细的执行计划

大家好，今天我们来深入探讨MySQL中用于性能分析的利器：EXPLAIN ANALYZE。我们知道，EXPLAIN 语句可以帮助我们了解 MySQL 如何执行查询，但它提供的只是一种估算，实际执行情况可能会有所不同。 EXPLAIN ANALYZE 则更进一步，它会真正执行查询，并提供更准确、更详细的执行计划信息，包括实际的执行时间和行数。

EXPLAIN 的局限性

在使用 EXPLAIN ANALYZE 之前，我们先回顾一下 EXPLAIN 的局限性。 EXPLAIN 主要基于统计信息（如索引统计、表大小等）来估计查询的执行计划。这些统计信息可能不总是准确的，导致 EXPLAIN 的结果与实际执行情况存在偏差。以下是一些常见的偏差来源：

统计信息过时： 当表中的数据发生大量更改时，统计信息可能会变得过时，导致优化器做出错误的决策。
参数绑定： EXPLAIN 无法考虑参数绑定的具体值，而这些值可能会影响优化器的选择。例如，根据参数值的不同，优化器可能会选择不同的索引。
存储引擎的差异： 不同的存储引擎（如 InnoDB 和 MyISAM）在执行查询时可能会有不同的行为，而 EXPLAIN 无法完全反映这些差异。
复杂查询： 对于复杂的查询，EXPLAIN 的输出可能难以理解，并且难以准确预测实际的执行情况。

EXPLAIN ANALYZE 的优势

EXPLAIN ANALYZE 通过实际执行查询来克服 EXPLAIN 的局限性。它会返回实际的执行计划，包括每个操作的实际执行时间、行数、内存使用情况等。这使得我们能够更准确地识别性能瓶颈，并采取相应的优化措施。

EXPLAIN ANALYZE 的使用

EXPLAIN ANALYZE 的基本语法如下：

EXPLAIN ANALYZE SELECT ... FROM ... WHERE ...;

需要注意的是，EXPLAIN ANALYZE 会真正执行查询，因此对于生产环境的查询，尤其是涉及到写操作的查询，我们需要谨慎使用。尽量在测试环境或者只读副本上执行 EXPLAIN ANALYZE 。

EXPLAIN ANALYZE 输出的解读

EXPLAIN ANALYZE 的输出可能比较复杂，但它提供了丰富的信息，可以帮助我们深入了解查询的执行情况。让我们通过一个例子来解读 EXPLAIN ANALYZE 的输出。

假设我们有两张表：users 和 orders。

users 表结构：

CREATE TABLE `users` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_email` (`email`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

orders 表结构：

CREATE TABLE `orders` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `order_date` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_user_id` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

现在，我们执行以下查询，并使用 EXPLAIN ANALYZE 来分析其执行计划：

EXPLAIN ANALYZE SELECT u.name, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.email LIKE '%@example.com%';

EXPLAIN ANALYZE 的输出可能如下所示（简化版本，实际输出会更详细）：

-> Filter: (u.email like '%@example.com%')  (actual time=0.025..0.026 rows=1 loops=1)
    -> Nested loop inner join  (actual time=0.024..0.025 rows=1 loops=1)
        -> Table scan on u (actual time=0.003..0.004 rows=1 loops=1)
        -> Single-row index lookup on o using idx_user_id (user_id=u.id)  (actual time=0.017..0.019 rows=1 loops=1)

让我们逐行解读这个输出：

Filter: (u.email like '%@example.com%') (actual time=0.025..0.026 rows=1 loops=1)
- Filter: 表示这是一个过滤操作。
- (u.email like ‘%@example.com%’): 表示过滤条件是 u.email LIKE '%@example.com%'。
- actual time=0.025..0.026: 表示实际执行时间在 0.025 到 0.026 毫秒之间。
- rows=1: 表示过滤后返回的行数为 1。
- loops=1: 表示这个操作执行了 1 次。
Nested loop inner join (actual time=0.024..0.025 rows=1 loops=1)
- Nested loop inner join: 表示这是一个嵌套循环连接操作。
- actual time=0.024..0.025: 表示实际执行时间在 0.024 到 0.025 毫秒之间。
- rows=1: 表示连接后返回的行数为 1。
- loops=1: 表示这个操作执行了 1 次。
Table scan on u (actual time=0.003..0.004 rows=1 loops=1)
- Table scan on u: 表示在 users 表上执行了全表扫描。
- actual time=0.003..0.004: 表示实际执行时间在 0.003 到 0.004 毫秒之间。
- rows=1: 表示扫描了 1 行。
- loops=1: 表示这个操作执行了 1 次。
Single-row index lookup on o using idx_user_id (user_id=u.id) (actual time=0.017..0.019 rows=1 loops=1)
- Single-row index lookup on o using idx_user_id (user_id=u.id): 表示在 orders 表上使用 idx_user_id 索引进行单行查找，查找条件是 user_id = u.id。
- actual time=0.017..0.019: 表示实际执行时间在 0.017 到 0.019 毫秒之间。
- rows=1: 表示查找到 1 行。
- loops=1: 表示这个操作执行了 1 次。

从这个输出中，我们可以看到：

查询使用了嵌套循环连接。
在 users 表上执行了全表扫描，这可能是性能瓶颈。因为LIKE '%@example.com%'无法使用idx_email索引。
在 orders 表上使用了索引查找，效率较高。

优化建议

基于 EXPLAIN ANALYZE 的输出，我们可以提出以下优化建议：

优化 users 表的 email 列上的过滤条件。 LIKE '%@example.com%' 无法有效利用索引。如果可以修改为 email LIKE '[email protected]%'，则可以利用索引，避免全表扫描。也可以考虑使用全文索引或者其他更高效的字符串匹配算法。
考虑使用覆盖索引。 如果查询只需要 u.name 和 o.amount 列，可以创建一个包含这些列的覆盖索引，避免回表查询。

EXPLAIN ANALYZE 的高级用法

EXPLAIN ANALYZE 还可以与其他工具结合使用，以进行更深入的性能分析。例如：

Performance Schema: Performance Schema 提供了更底层的性能数据，可以帮助我们了解查询执行过程中的各种事件，如锁等待、IO 操作等。
pt-query-digest: pt-query-digest 是 Percona Toolkit 中的一个工具，可以分析 MySQL 的慢查询日志，找出性能瓶颈。

EXPLAIN ANALYZE 的注意事项

开销： EXPLAIN ANALYZE 会真正执行查询，因此会产生一定的开销。对于大型查询，可能会对数据库性能产生影响。
权限： 执行 EXPLAIN ANALYZE 需要相应的权限。
版本： EXPLAIN ANALYZE 的支持情况可能因 MySQL 版本而异。在使用之前，请查阅相关文档。
数据变化： 由于 EXPLAIN ANALYZE 会实际执行查询，数据可能会发生变化，这可能会影响后续的分析结果。

一个更复杂的例子

让我们考虑一个更复杂的例子，涉及到子查询和聚合函数：

EXPLAIN ANALYZE SELECT u.name, AVG(o.amount) AS average_order_amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.created_at > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 YEAR)
GROUP BY u.name
ORDER BY average_order_amount DESC
LIMIT 10;

EXPLAIN ANALYZE 的输出可能会更长，包含更多的操作，例如：

Index range scan on u using idx_created_at
Temporary table
Filesort

通过分析这些操作的执行时间和行数，我们可以了解查询的性能瓶颈。例如，如果 Filesort 的执行时间很长，可能需要考虑优化 ORDER BY 子句，或者添加合适的索引。

EXPLAIN ANALYZE 的格式化输出

从 MySQL 8.0.18 开始，EXPLAIN ANALYZE 提供了格式化输出的选项，使得输出更易于阅读和理解。我们可以使用 FORMAT=TREE 或 FORMAT=JSON 来指定输出格式。

例如：

EXPLAIN ANALYZE FORMAT=TREE SELECT ...;

FORMAT=TREE 会以树状结构显示执行计划，更清晰地展示操作之间的关系。 FORMAT=JSON 会以 JSON 格式输出执行计划，方便程序解析。

总结

EXPLAIN ANALYZE 是一个强大的性能分析工具，可以帮助我们深入了解 MySQL 如何执行查询，并找出性能瓶颈。通过仔细分析 EXPLAIN ANALYZE 的输出，我们可以采取相应的优化措施，提高查询性能。记住，EXPLAIN ANALYZE 会真正执行查询，因此需要谨慎使用。

充分理解执行计划，才能更好优化查询

EXPLAIN ANALYZE 提供了实际的执行统计信息，帮助我们验证 EXPLAIN 的估计，并识别潜在的性能问题。

实际操作，理论联系实际

在实际应用中，结合 EXPLAIN ANALYZE 和其他性能分析工具，可以更有效地优化 MySQL 查询。

持续学习，不断提升

MySQL 性能优化是一个持续学习的过程，不断学习新的技术和工具，才能更好地应对复杂的性能问题。

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