MySQL高级特性之：`MySQL`的`EXPLAIN FORMAT=JSON`：其在获取详细执行计划时的应用。

MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：解构执行计划的艺术

各位好，今天我们来深入探讨MySQL中一个强大的工具：EXPLAIN FORMAT=JSON。 相信各位在优化MySQL查询时，都使用过 EXPLAIN 语句来查看执行计划。 然而，传统的 EXPLAIN 输出往往信息不够详细，难以深入理解MySQL的执行逻辑。 EXPLAIN FORMAT=JSON 则提供了一种更结构化、更详细的方式来剖析执行计划，为我们优化查询提供更精准的指导。

1. 为什么需要 FORMAT=JSON？

传统的 EXPLAIN 输出以表格形式呈现，每一行代表一个执行计划的步骤，并包含诸如 id, select_type, table, type, possible_keys, key, key_len, ref, rows, Extra 等列。 尽管这些信息很有用，但在以下情况下，它们可能不足以满足我们的需求：

• 复杂查询： 对于包含子查询、UNION、视图等复杂查询，传统的 EXPLAIN 输出可能难以清晰地展示整个执行流程，各个步骤之间的关系不够明确。
• 多表连接： 当涉及多个表的连接时，EXPLAIN 输出可能无法详细说明连接的顺序、连接方式（如Nested Loop Join, Hash Join）以及连接条件的选择。
• 优化器决策： 我们可能想了解MySQL优化器在选择执行计划时所考虑的因素，比如为什么选择了某个索引，而不是另一个索引？ EXPLAIN 输出无法直接提供这些信息。
• 程序化分析： 传统的表格输出不利于程序化分析，例如，编写脚本自动分析执行计划并找出潜在的性能瓶颈。

EXPLAIN FORMAT=JSON 通过提供 JSON 格式的执行计划，解决了上述问题。 JSON 格式具有结构化、易于解析的特点，方便我们深入理解执行计划的细节，并进行程序化分析。

2. 如何使用 EXPLAIN FORMAT=JSON？

使用方法非常简单，只需在 EXPLAIN 语句后添加 FORMAT=JSON 即可。 例如：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000 AND department_id = 10;

执行上述语句后，MySQL 会返回一个 JSON 格式的字符串，其中包含了详细的执行计划信息。

3. JSON 输出结构解析

EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出是一个 JSON 对象，其主要结构如下：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "10.00"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "employees",
          "access_type": "ALL",
          "rows_examined_per_scan": 1000,
          "cost_info": {
            "read_cost": "1.00",
            "eval_cost": "9.00",
            "prefix_cost": "10.00",
            "data_read_per_join": "10000"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "name",
            "salary",
            "department_id"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

这个JSON结构可以分为几个主要部分:

• query_block: 这是最顶层的结构，代表一个查询块。一个查询块通常对应于一个 SELECT 语句。
  • select_id: 查询块的ID，用于标识查询的执行顺序。
  • cost_info: 查询块的成本信息，包括 query_cost (查询的总成本)。
  • nested_loop: 表示嵌套循环连接，其中包含了查询涉及的表信息。

nested_loop 数组中的每个元素代表一个表。

• table: 包含了表的相关信息。
  • table_name: 表名。
  • access_type: 访问类型，例如 ALL (全表扫描), index (索引扫描), range (范围扫描), ref (索引查找) 等。
  • possible_keys: 可能使用的索引。
  • key: 实际使用的索引。
  • key_length: 使用的索引长度。
  • rows_examined_per_scan: 每次扫描需要检查的行数。
  • rows_produced_per_join: 每次连接产生的行数。
  • filtered: 过滤比例，表示满足查询条件的行数占总行数的比例。
  • cost_info: 表的成本信息，包括 read_cost (读取成本), eval_cost (评估成本), prefix_cost (前缀成本), data_read_per_join (每次连接读取的数据量)。
  • used_columns: 查询中使用的列。
  • attached_condition: 附加条件，例如 WHERE 子句中的条件。

更复杂的例子：包含子查询和连接

假设我们有如下的表结构和数据：

CREATE TABLE departments (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255),
  salary DECIMAL(10, 2),
  department_id INT,
  FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id)
);

INSERT INTO departments (id, name) VALUES
(10, 'Sales'),
(20, 'Marketing'),
(30, 'Engineering');

INSERT INTO employees (id, name, salary, department_id) VALUES
(1, 'Alice', 60000, 10),
(2, 'Bob', 70000, 20),
(3, 'Charlie', 80000, 30),
(4, 'David', 55000, 10),
(5, 'Eve', 90000, 30);

现在我们执行一个包含子查询和连接的复杂查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT e.name, d.name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
WHERE e.salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

JSON 输出会更复杂，包含多个 query_block，一个对应于主查询，一个对应于子查询。

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "3.71"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "e",
          "access_type": "ALL",
          "rows_examined_per_scan": 5,
          "cost_info": {
            "read_cost": "1.00",
            "eval_cost": "1.00",
            "prefix_cost": "2.00",
            "data_read_per_join": "1024"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "name",
            "salary",
            "department_id"
          ],
          "attached_condition": "(`e`.`salary` > <cache>((select #2)))"
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "d",
          "access_type": "eq_ref",
          "possible_keys": [
            "PRIMARY"
          ],
          "key": "PRIMARY",
          "key_length": "4",
          "ref": [
            "test.e.department_id"
          ],
          "rows_examined_per_scan": 1,
          "cost_info": {
            "read_cost": "0.25",
            "eval_cost": "0.20",
            "prefix_cost": "2.45",
            "data_read_per_join": "1024"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "name"
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "query_block": {
    "select_id": 2,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1.65"
    },
    "table": {
      "table_name": "employees",
      "access_type": "ALL",
      "rows_examined_per_scan": 5,
      "cost_info": {
        "read_cost": "1.00",
        "eval_cost": "0.65",
        "prefix_cost": "1.65",
        "data_read_per_join": "1024"
      },
      "used_columns": [
        "salary"
      ]
    }
  }
}

在这个例子中，我们可以看到：

• select_id: 1 代表主查询，select_id: 2 代表子查询。
• 主查询中使用了嵌套循环连接（nested_loop）来连接 employees 表 (别名 e) 和 departments 表 (别名 d)。
• employees 表使用了全表扫描 (access_type: "ALL")，而 departments 表使用了索引查找 (access_type: "eq_ref")。
• 子查询计算了 employees 表的平均工资，并通过 <cache>((select #2)) 的方式在主查询中使用。
• attached_condition 展示了主查询中 WHERE 子句的条件，即 e.salary 大于子查询的结果。

4. 如何利用 EXPLAIN FORMAT=JSON 优化查询？

掌握了 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出结构后，我们就可以利用它来优化查询了。 以下是一些常见的优化策略：

• 减少全表扫描： 如果 access_type 为 ALL，则表示使用了全表扫描，这通常是性能瓶颈。 可以通过添加索引来避免全表扫描。 检查 possible_keys 列，看看是否有可用的索引。
• 优化连接方式： MySQL 支持多种连接方式，如 Nested Loop Join, Hash Join, Merge Join。 不同的连接方式适用于不同的场景。 EXPLAIN FORMAT=JSON 可以帮助我们了解 MySQL 选择了哪种连接方式，并判断是否是最优的选择。
• 优化子查询： 子查询可能会影响查询性能。 可以尝试将子查询转换为连接，或者使用物化视图来优化子查询。
• 减少不必要的索引： 过多的索引会增加写操作的成本。 EXPLAIN FORMAT=JSON 可以帮助我们识别未使用的索引，并将其删除。
• 关注成本信息： cost_info 提供了查询的成本信息，包括读取成本、评估成本、总成本等。 可以通过优化查询来降低成本。
• 分析filtered列: 这个列显示了通过表条件过滤的行的百分比。 低 filtered 值表示MySQL在扫描了大量行后只找到了少量匹配的行。 这种情况下，可以考虑创建更有效的索引来改进过滤。

示例：优化全表扫描

假设我们有如下的查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;

如果 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出显示 access_type 为 ALL，则表示使用了全表扫描。 为了优化这个查询，我们可以为 department_id 列添加索引：

CREATE INDEX idx_department_id ON employees (department_id);

然后再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON，如果 access_type 变为 ref 或 range，则表示索引生效，查询性能得到了提升。

示例：优化连接顺序

考虑以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT e.name, d.name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
WHERE d.name = 'Sales';

EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出会显示连接的顺序。 优化器通常会选择先访问数据量较小的表。 如果连接顺序不合理，可以通过 STRAIGHT_JOIN 强制改变连接顺序，或者优化索引来影响优化器的决策。

5. 程序化分析 EXPLAIN FORMAT=JSON

EXPLAIN FORMAT=JSON 的一个重要优势是方便程序化分析。 我们可以使用编程语言（如 Python, Java）来解析 JSON 输出，并自动分析执行计划，找出潜在的性能瓶颈。

Python 示例：

import mysql.connector
import json

# 数据库连接配置
config = {
  'user': 'your_user',
  'password': 'your_password',
  'host': 'your_host',
  'database': 'your_database'
}

try:
    # 建立数据库连接
    cnx = mysql.connector.connect(**config)
    cursor = cnx.cursor()

    # SQL 查询
    sql = "EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT e.name, d.name FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.id WHERE d.name = 'Sales'"

    # 执行查询
    cursor.execute(sql)

    # 获取 JSON 输出
    result = cursor.fetchone()[0]
    json_data = json.loads(result)

    # 解析 JSON 数据
    query_block = json_data['query_block']
    if 'nested_loop' in query_block:
        for table in query_block['nested_loop']:
            table_info = table['table']
            table_name = table_info['table_name']
            access_type = table_info['access_type']
            rows_examined = table_info['rows_examined_per_scan']

            print(f"Table: {table_name}, Access Type: {access_type}, Rows Examined: {rows_examined}")

            if access_type == 'ALL':
                print(f"  Warning: Full table scan detected on table {table_name}. Consider adding an index.")
    elif 'table' in query_block:  # Handle cases without nested loops (e.g., simple SELECT)
        table_info = query_block['table']
        table_name = table_info['table_name']
        access_type = table_info['access_type']
        rows_examined = table_info['rows_examined_per_scan']
        print(f"Table: {table_name}, Access Type: {access_type}, Rows Examined: {rows_examined}")

        if access_type == 'ALL':
            print(f"  Warning: Full table scan detected on table {table_name}. Consider adding an index.")

except mysql.connector.Error as err:
    print(f"Error: {err}")
finally:
    # 关闭连接
    if cursor:
        cursor.close()
    if cnx:
        cnx.close()

这个 Python 脚本连接到 MySQL 数据库，执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 语句，并解析 JSON 输出。 它会打印出每个表的访问类型和扫描的行数，并警告是否存在全表扫描。 可以根据需要修改这个脚本，添加更复杂的分析逻辑，例如自动检测未使用索引、评估连接成本等。

6. EXPLAIN ANALYZE FORMAT=JSON (MySQL 8.0.18+)

MySQL 8.0.18 引入了 EXPLAIN ANALYZE，结合 FORMAT=JSON 使用，可以获得实际执行计划的运行时统计信息，而不仅仅是优化器的估计。 这对于诊断性能问题非常有帮助。

EXPLAIN ANALYZE FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000 AND department_id = 10;

输出的 JSON 会包含 actual_rows (实际返回的行数), actual_loops (实际执行的循环次数), actual_duration (实际执行的时间) 等信息。 相比于 EXPLAIN FORMAT=JSON, EXPLAIN ANALYZE FORMAT=JSON 会真正执行查询，因此会产生一定的性能开销。 在生产环境中，应谨慎使用，避免对系统造成过大的影响。

最后一些思考

EXPLAIN FORMAT=JSON 是一个强大的工具，可以帮助我们深入理解MySQL的执行计划，并优化查询性能。 掌握 EXPLAIN FORMAT=JSON 的使用方法，可以使我们更有效地诊断和解决性能问题，提高数据库应用的效率。 结合程序化分析，我们可以实现自动化的性能监控和优化，进一步提升数据库管理的效率。 并且，记住从 MySQL 8.0.18开始，EXPLAIN ANALYZE FORMAT=JSON 提供了运行时统计信息，这对于识别实际的性能瓶颈非常有用。

JSON格式的执行计划，让我们看到了数据库内部的执行逻辑，为优化提供了更充分的依据。