Optimizer Trace 解析：深入理解优化器决策过程
大家好，今天我们来深入探讨一个在性能优化中非常重要的工具：Optimizer Trace。我们将学习如何解析 Optimizer Trace 的输出，从而理解优化器的决策过程，并最终优化我们的查询。
Optimizer Trace 并非万能钥匙，但它能提供其他方法难以获取的细节，帮助我们理解优化器为何选择了特定的执行计划。这对于解决性能问题、验证索引策略和理解数据库引擎的工作方式至关重要。
什么是 Optimizer Trace？
Optimizer Trace 是一种诊断工具，它允许我们捕获数据库查询优化器在生成执行计划时所做的决策过程。它记录了优化器评估的各种执行计划、使用的成本模型、以及最终选择的计划的原因。
简而言之，Optimizer Trace 就像是优化器思考过程的“录像带”，我们可以回放并逐帧分析。
如何启用 Optimizer Trace？
不同数据库系统启用 Optimizer Trace 的方式略有不同。以下以 MySQL 和 SQL Server 为例进行说明：
MySQL:
在 MySQL 中，可以使用 Performance Schema 中的 optimizer_trace 表来启用和查看 Optimizer Trace。
-
检查 Performance Schema 是否启用:
SELECT NAME, ENABLED FROM performance_schema.setup_instruments WHERE NAME LIKE '%optimizer%';如果
ENABLED列为NO，则需要启用 Performance Schema。 -
启用 Optimizer Trace:
SET optimizer_trace="enabled=on,categories='DEFAULT'";categories可以选择不同的跟踪类别，DEFAULT包含了大部分常用的信息。还可以使用ALL来跟踪所有类别，但会产生更多的输出。 -
执行需要跟踪的查询:
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01'; -
查看 Optimizer Trace 结果:
SELECT trace FROM performance_schema.optimizer_trace WHERE query LIKE '%SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123%';query列用于过滤出特定查询的跟踪结果。可以使用LIKE运算符进行模糊匹配。
SQL Server:
SQL Server 使用 Extended Events 来捕获 Optimizer Trace 信息。
-
创建 Extended Events 会话:
CREATE EVENT SESSION OptimizerTrace ON SERVER ADD EVENT sqlserver.query_optimizer_choice( ACTION(sqlserver.sql_text,sqlserver.tsql_stack) ) ADD TARGET package0.event_file(FILENAME='C:OptimizerTrace.xel',MAX_FILE_SIZE=(50),MAX_ROLLING_FILES=(4)) WITH (STARTUP_STATE=OFF);这个脚本创建了一个名为
OptimizerTrace的 Extended Events 会话，它捕获sqlserver.query_optimizer_choice事件，并将结果存储到名为OptimizerTrace.xel的文件中。 -
启动 Extended Events 会话:
ALTER EVENT SESSION OptimizerTrace ON SERVER STATE = START; -
执行需要跟踪的查询:
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = 123 AND OrderDate > '2023-01-01'; -
停止 Extended Events 会话:
ALTER EVENT SESSION OptimizerTrace ON SERVER STATE = STOP; -
查看 Optimizer Trace 结果:
可以使用 SQL Server Management Studio (SSMS) 打开
.xel文件，或者使用 T-SQL 查询 Extended Events 数据：SELECT x.event_data.value('(event/@timestamp)[1]', 'datetime2') AS Timestamp, x.event_data.value('(event/data[@name="query_plan"]/value)[1]', 'xml') AS QueryPlan, x.event_data.value('(event/action[@name="sql_text"]/value)[1]', 'nvarchar(max)') AS SQLText FROM (SELECT CAST(event_data AS XML) AS event_data FROM sys.fn_xe_file_target_read_file('C:OptimizerTrace.xel', NULL, NULL, NULL) ) AS x;这个查询从
.xel文件中提取事件的时间戳、查询计划和 SQL 文本。
Optimizer Trace 输出的结构
Optimizer Trace 的输出通常是 JSON 或 XML 格式，具体取决于数据库系统。无论哪种格式，其基本结构都包含以下信息：
- Query: 被跟踪的 SQL 查询语句。
- Stages: 优化器执行的不同阶段，例如语法分析、语义分析、逻辑优化、物理优化等。
- Steps: 每个阶段中执行的具体步骤，例如索引选择、连接顺序优化、成本估算等。
- Decisions: 优化器在每个步骤中做出的决策，以及做出这些决策的原因。
- Cost: 每个执行计划的估算成本。
解析 Optimizer Trace 输出
现在我们来看一个简化的 MySQL Optimizer Trace 输出示例，并解释如何解析它：
{
"steps": [
{
"stage": "Parsing",
"step": "Parse",
"event": "starting",
"time": "0.000037"
},
{
"stage": "Parsing",
"step": "Parse",
"event": "done",
"time": "0.000166"
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Condition processing",
"event": "starting",
"time": "0.000022"
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Condition processing",
"event": "condition_processing_for_one_table",
"time": "0.000010",
"table": "`orders`",
"access_type": "ref",
"possible_keys": [
"customer_id",
"order_date"
],
"chosen_key": "customer_id",
"ref": "const",
"rows": 100,
"cost": 10.50
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Considering table order",
"event": "table_order",
"time": "0.000015",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"access_type": "ref",
"index": "customer_id",
"rows": 100,
"cost": 10.50,
"chosen": true
},
{
"access_type": "range",
"index": "order_date",
"rows": 500,
"cost": 50.25,
"chosen": false
}
]
}
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Refinement of alternatives",
"event": "evaluating_rowid_access",
"time": "0.000007",
"table": "`orders`",
"rowid_access": false
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Refinement of alternatives",
"event": "considering_tmp_table",
"time": "0.000005",
"table": "`orders`",
"tmp_table": false
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Refinement of alternatives",
"event": "rowid_access_removed",
"time": "0.000005",
"table": "`orders`"
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Refinement of alternatives",
"event": "tmp_table_removed",
"time": "0.000004",
"table": "`orders`"
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Preparing plan",
"event": "analyzing_range_alternatives",
"time": "0.000011"
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Preparing plan",
"event": "converting_range_access_to_plain_access",
"time": "0.000005"
},
{
"stage": "Optimizer",
"step": "Preparing plan",
"event": "refine_plan_for_best_access",
"time": "0.000009"
},
{
"stage": "Execution plan",
"step": "Choosing best plan",
"event": "best_plan_found",
"time": "0.000004",
"best_plan": {
"access_type": "ref",
"index": "customer_id",
"rows": 100,
"cost": 10.50
}
}
]
}关键信息解读:
- Parsing Stage: 查询语句的语法分析阶段。
- Optimizer Stage: 优化器进行各种优化的阶段。这是我们关注的重点。
- Condition processing: 优化器处理查询条件，并确定可能的访问方式。
possible_keys: 这个步骤列出了可以使用的索引 (customer_id和order_date)。chosen_key: 优化器选择了customer_id索引。rows: 使用该索引预计扫描的行数 (100)。cost: 使用该索引的估算成本 (10.50)。
- Considering table order: 优化器评估不同的表访问顺序 (在本例中只有一个表，所以只考虑了它的访问方式)。
considered_access_paths: 列出了优化器考虑的不同的访问路径。access_type: 访问类型，例如ref(使用索引进行等值查找) 或range(使用索引进行范围查找)。index: 使用的索引名称。chosen: 指示该访问路径是否被选择。
- Refinement of alternatives: 优化器对可选方案进行细化，例如考虑是否使用临时表。
- Execution plan: 优化器选择最佳执行计划。
best_plan_found: 指示优化器找到了最佳计划。best_plan: 描述了最终选择的执行计划。
分析流程:
- 从
possible_keys开始: 查看优化器考虑了哪些索引。 - 关注
chosen_key: 确定优化器最终选择了哪个索引。 - 查看
considered_access_paths: 了解优化器评估了哪些不同的访问路径，以及它们的成本。 - 比较成本: 比较不同访问路径的成本，理解优化器为何选择了特定的计划。
- 关注
best_plan: 查看最终选择的执行计划。
示例：分析索引选择
假设我们有一个名为 products 的表，包含以下列：
id(主键)category_id(外键，指向categories表)pricename
我们执行以下查询：
SELECT * FROM products WHERE category_id = 5 AND price > 100;假设 category_id 和 price 上都有索引。通过 Optimizer Trace，我们可能会看到如下信息：
| Stage | Step | Event | Details |
|---|---|---|---|
| Optimizer | Condition processing | condition_processing_for_one_table | possible_keys: [category_id, price] |
| Optimizer | Condition processing | condition_processing_for_one_table | chosen_key: category_id |
| Optimizer | Considering table order | table_order | considered_access_paths: |
– access_type: ref, index: category_id, rows: 50, cost: 5.25, chosen: true |
|||
– access_type: range, index: price, rows: 200, cost: 20.50, chosen: false |
|||
| Execution plan | Choosing best plan | best_plan_found | best_plan: {access_type: ref, index: category_id, rows: 50, cost: 5.25} |
分析:
- 优化器考虑了
category_id和price两个索引。 - 优化器最终选择了
category_id索引。 - 优化器评估了两种访问路径：使用
category_id索引进行等值查找，以及使用price索引进行范围查找。 - 优化器认为使用
category_id索引的成本更低 (5.25 vs. 20.50)，因此选择了它。
优化建议:
如果发现优化器没有选择我们期望的索引，可以考虑以下方法：
- 更新统计信息: 确保数据库的统计信息是最新的，以便优化器能够做出准确的成本估算。可以使用
ANALYZE TABLE(MySQL) 或UPDATE STATISTICS(SQL Server) 命令。 - 强制使用索引: 可以使用
FORCE INDEX(MySQL) 或WITH (INDEX(...))(SQL Server) 提示来强制优化器使用特定的索引。 但是，请谨慎使用此方法，因为它可能会导致性能下降，尤其是在数据分布发生变化时。 - 重写查询: 有时可以通过重写查询来帮助优化器选择更好的执行计划。 例如，可以将多个
OR条件转换为UNION ALL查询。 - 创建复合索引: 如果查询经常同时使用多个列作为过滤条件，可以考虑创建包含这些列的复合索引。 例如，可以创建一个包含
category_id和price的复合索引。
理解 Cost 模型
优化器使用 Cost 模型来估算不同执行计划的成本。 Cost 模型考虑了许多因素，包括：
- IO 成本: 从磁盘读取数据的成本。
- CPU 成本: 处理数据的成本。
- 内存成本: 使用内存的成本。
- 网络成本: 在网络上传输数据的成本。
不同的数据库系统使用不同的 Cost 模型。 了解 Cost 模型可以帮助我们更好地理解优化器的决策过程。
例如，如果查询涉及大量 IO 操作，优化器可能会选择使用索引来减少 IO 成本。 如果查询涉及大量 CPU 操作，优化器可能会选择使用更高效的算法来减少 CPU 成本。
实际案例分析
现在，让我们来看一个更复杂的例子。假设我们有以下两个表：
customers(id, name, city)orders(id, customer_id, order_date, total_amount)
我们执行以下查询：
SELECT c.name, SUM(o.total_amount)
FROM customers c
JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
WHERE c.city = 'New York' AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31'
GROUP BY c.name;假设 customers 表的 city 列上有索引， orders 表的 customer_id 和 order_date 列上都有索引。 通过 Optimizer Trace，我们可能会看到优化器选择了以下执行计划：
- 使用
city索引扫描customers表，找到居住在 "New York" 的客户。 - 对于每个找到的客户，使用
customer_id索引扫描orders表，找到该客户在指定日期范围内的订单。 - 计算每个客户的订单总额。
分析:
- 优化器选择了 Nested Loop Join 的方式，对每个
customers表中符合条件的行，都在orders表中查找匹配的行。 - 优化器选择使用
city索引来过滤customers表，这是一个合理的选择，因为我们假设city列上有索引。 - 对于
orders表，优化器选择使用customer_id索引，这也是一个合理的选择，因为我们假设customer_id列上有索引。
优化建议:
- 覆盖索引: 如果我们需要频繁地查询客户的姓名和订单总额，可以考虑在
orders表上创建一个包含customer_id、order_date和total_amount列的覆盖索引。 这样可以避免回表操作，提高查询性能。 - 连接顺序: 优化器可能会错误地选择连接顺序。 如果
orders表非常大，而只有少数客户居住在 "New York"，可以尝试强制优化器先扫描orders表，然后使用customer_id索引查找匹配的客户。 - 统计信息: 确保
customers和orders表的统计信息是最新的。 这可以帮助优化器做出更准确的成本估算，并选择更好的执行计划。
注意事项
- 性能开销: 启用 Optimizer Trace 会带来一定的性能开销，因为它需要记录优化器的决策过程。 因此，应该只在需要分析查询性能时才启用 Optimizer Trace，并在分析完成后及时禁用它。
- 输出格式: Optimizer Trace 的输出格式可能会因数据库系统和版本而异。 需要查阅相关文档，了解如何解析特定数据库系统的 Optimizer Trace 输出。
- 复杂性: Optimizer Trace 的输出可能非常复杂，尤其是在查询包含多个表和复杂条件时。 需要耐心分析，逐步理解优化器的决策过程。
- 优化器的局限性: 优化器并非完美，它可能会做出错误的决策。 通过分析 Optimizer Trace，可以发现优化器的局限性，并采取相应的措施来优化查询。
总结
Optimizer Trace 是一个强大的工具，可以帮助我们深入理解数据库优化器的决策过程。 通过分析 Optimizer Trace 的输出，我们可以发现性能瓶颈、优化索引策略、并最终提高查询性能。 虽然 Optimizer Trace 的输出可能比较复杂，但只要掌握了基本的分析方法，就可以从中获得宝贵的 insights。希望今天的讲解能够帮助大家更好地利用 Optimizer Trace 来优化数据库性能。
优化器决策的关键点
Optimizer Trace 记录了优化器在选择最佳执行计划时的关键决策点，包括索引选择、连接顺序和成本估算。
分析与优化并行
通过分析 Optimizer Trace，可以识别潜在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施，例如更新统计信息、创建索引或重写查询。
谨慎使用，避免滥用
Optimizer Trace 会带来性能开销，因此只在需要分析性能问题时启用，并在分析完成后及时关闭。