`EXPLAIN`的`底层`原理：`MySQL`如何`生成`执行`计划`的`核心`算法。

好的，我们开始今天的讲座，主题是 EXPLAIN 的底层原理：MySQL 如何生成执行计划的核心算法。

引言

理解 MySQL 如何生成执行计划对于优化查询至关重要。EXPLAIN 语句是我们窥探 MySQL 优化器工作方式的一个窗口。但 EXPLAIN 输出的结果仅仅是表象，真正重要的是其背后的逻辑和算法。本次讲座我们将深入探讨 MySQL 优化器生成执行计划的核心步骤和算法，帮助大家理解 EXPLAIN 输出的含义，并能更有针对性地优化 SQL 查询。

一、查询优化的总览

MySQL 查询优化是一个复杂的过程，可以大致分为以下几个阶段：

1. 解析 (Parsing): MySQL 首先解析 SQL 语句，验证语法是否正确，生成解析树。

2. 预处理 (Preprocessing): 预处理器会检查查询中的表和列是否存在，验证权限，并进行一些初步的转换，例如：

   • 同义词替换 (例如，将视图替换为它的定义)。
   • 子查询重写 (将某些子查询转换为连接)。

3. 优化 (Optimization): 这是最核心的阶段，优化器会生成多个可能的执行计划，并选择其中成本最低的一个。

4. 执行 (Execution): 根据优化器选择的执行计划执行查询。

我们的重点是第三阶段：优化。

二、优化器的核心组件

MySQL 优化器主要由以下几个组件组成：

• 查询重写器 (Query Rewriter): 负责将查询转换为更高效的形式，例如子查询优化、视图展开、常量传递等。
• 成本估算器 (Cost Estimator): 负责估算不同执行计划的成本，成本通常基于 CPU、I/O 和网络资源消耗。
• 计划生成器 (Plan Generator): 负责生成多个可能的执行计划。
• 计划选择器 (Plan Selector): 负责从多个执行计划中选择成本最低的一个。

三、优化器的核心算法：基于成本的优化 (Cost-Based Optimization, CBO)

MySQL 优化器采用基于成本的优化策略。这意味着它会尝试估算每个可能的执行计划的成本，并选择成本最低的那个。

3.1 成本模型 (Cost Model)

成本模型是 CBO 的核心。它定义了如何估算不同操作 (例如，读取一行数据、排序、连接) 的成本。MySQL 的成本模型考虑了以下因素：

• CPU 成本: 执行计算操作所需的 CPU 时间。
• I/O 成本: 从磁盘读取数据所需的 I/O 操作次数。
• 内存成本: 排序、分组等操作所需的内存。
• 网络成本: 分布式查询中数据传输所需的网络带宽。

成本模型是一个复杂的公式，涉及许多参数，例如：

• 页大小 (page size): 影响 I/O 成本。
• CPU 指令成本: 影响 CPU 成本。
• 行大小 (row size): 影响 I/O 和内存成本。
• 统计信息 (statistics): 例如，表中行数、列的基数等。

MySQL 使用存储引擎提供的统计信息来估算成本。例如，InnoDB 存储引擎会维护表的行数、索引的基数等信息。可以使用 ANALYZE TABLE 命令来更新这些统计信息。

3.2 执行计划的生成

优化器会生成多个可能的执行计划。生成执行计划的过程通常包括以下步骤：

1. 确定表的访问顺序 (Join Order): 对于多表连接查询，表的访问顺序会显著影响性能。优化器会尝试不同的表访问顺序，并估算它们的成本。

2. 选择访问方法 (Access Method): 对于每个表，优化器会选择最佳的访问方法，例如：

   • 全表扫描 (Full Table Scan): 扫描整个表。
   • 索引扫描 (Index Scan): 使用索引来查找数据。
   • 范围扫描 (Range Scan): 使用索引来查找特定范围的数据。
   • 唯一索引查找 (Unique Index Lookup): 使用唯一索引来查找单行数据。

3. 选择连接类型 (Join Type): 对于多表连接查询，优化器会选择最佳的连接类型，例如：

   • 嵌套循环连接 (Nested Loop Join): 对于外表中的每一行，扫描内表。
   • 块嵌套循环连接 (Block Nested Loop Join): 类似于嵌套循环连接，但使用缓冲区来减少 I/O 操作。
   • 哈希连接 (Hash Join): 构建哈希表来加速连接操作。
   • 合并排序连接 (Merge Sort Join): 对表进行排序，然后合并排序后的结果。

3.3 示例：表访问顺序的优化

假设我们有三个表：orders，customers，products，它们之间存在连接关系。

SELECT o.order_id, c.customer_name, p.product_name
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
JOIN products p ON o.product_id = p.product_id
WHERE c.city = 'New York' AND p.category = 'Electronics';

优化器需要确定表的访问顺序。可能的访问顺序包括：

• orders -> customers -> products
• orders -> products -> customers
• customers -> orders -> products
• customers -> products -> orders
• products -> orders -> customers
• products -> customers -> orders

优化器会估算每个访问顺序的成本，并选择成本最低的一个。例如，如果 customers 表很小，并且 c.city = 'New York' 的过滤条件可以显著减少 customers 表中的行数，那么以 customers 表作为第一个访问的表可能是一个不错的选择。

3.4 示例：访问方法的选择

假设我们有一个表 users，包含以下列：id (主键), name, age, city。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    age INT,
    city VARCHAR(255),
    INDEX idx_city (city)
);

如果我们执行以下查询：

SELECT * FROM users WHERE city = 'New York';

优化器可以选择以下访问方法：

• 全表扫描: 扫描整个 users 表，找到 city = 'New York' 的行。
• 索引扫描: 使用 idx_city 索引来查找 city = 'New York' 的行。

如果 users 表很大，并且 city 列的基数较低 (即，有很多行具有相同的 city 值)，那么使用索引扫描通常会更高效。

3.5 示例：连接类型的选择

假设我们有两个表 orders 和 customers，它们之间存在连接关系：

SELECT o.order_id, c.customer_name
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

优化器可以选择以下连接类型：

• 嵌套循环连接: 对于 orders 表中的每一行，扫描 customers 表，找到 o.customer_id = c.customer_id 的行。
• 哈希连接: 构建 customers 表的哈希表，然后对于 orders 表中的每一行，在哈希表中查找 o.customer_id。

如果 customers 表很大，那么哈希连接通常会比嵌套循环连接更高效。但是，哈希连接需要更多的内存。

四、优化器的工作流程

优化器生成执行计划的工作流程可以概括如下：

1. 输入: 解析树 (来自解析器) 和统计信息 (来自存储引擎)。

2. 查询重写: 应用查询重写规则，将查询转换为更高效的形式。

3. 生成候选计划: 生成多个可能的执行计划，考虑不同的表访问顺序、访问方法和连接类型。

4. 成本估算: 使用成本模型估算每个候选计划的成本。

5. 计划选择: 选择成本最低的执行计划。

6. 输出: 执行计划。

五、影响执行计划的因素

以下因素会影响 MySQL 优化器生成的执行计划：

• 统计信息: 准确的统计信息对于成本估算至关重要。可以使用 ANALYZE TABLE 命令来更新统计信息。

• 索引: 索引可以显著提高查询性能。

• 查询条件: 查询条件会影响访问方法的选择。

• 表的大小: 表的大小会影响表访问顺序和连接类型的选择。

• 硬件资源: CPU、内存和 I/O 带宽会影响成本估算。

• MySQL 版本: 不同版本的 MySQL 优化器可能采用不同的算法和成本模型。

• 配置参数: 例如，optimizer_switch 参数可以控制优化器的行为。

六、优化器相关的代码片段 (伪代码)

虽然我们无法直接查看 MySQL 优化器的源代码，但我们可以通过伪代码来理解其核心算法。

6.1 表访问顺序选择 (简化版)

def find_best_join_order(tables, join_conditions):
    """
    查找最佳的表访问顺序
    """
    best_order = None
    min_cost = float('inf')

    import itertools
    for order in itertools.permutations(tables):  # 生成所有可能的表顺序
        cost = estimate_cost(order, join_conditions)  # 估算当前表顺序的成本
        if cost < min_cost:
            min_cost = cost
            best_order = order

    return best_order

def estimate_cost(table_order, join_conditions):
    """
    估算表访问顺序的成本 (简化版)
    """
    cost = 0
    intermediate_result_size = 0
    for i in range(len(table_order) - 1):
        table1 = table_order[i]
        table2 = table_order[i+1]
        join_condition = find_join_condition(table1, table2, join_conditions)

        # 模拟nested loop join
        cost += estimate_rows_accessed(table1)  #读取table1所有行
        cost += estimate_rows_accessed(table2) * estimate_selectivity(join_condition)  # 估算需要从table2读取的行数

        intermediate_result_size = estimate_rows_accessed(table1) * estimate_selectivity(join_condition) #估算中间结果集大小

    return cost

def estimate_rows_accessed(table):
    """
    估算需要访问的行数 (简化版)
    """
    # 这里应该使用存储引擎提供的统计信息，例如表的行数
    # 实际情况更复杂，需要考虑索引等因素
    return table.row_count

def estimate_selectivity(condition):
    """
    估算选择性 (简化版)
    """
    # 选择性是指满足条件的行数占总行数的比例
    # 这里需要根据条件类型和统计信息进行估算
    # 例如，对于等值条件，可以使用列的基数来估算选择性
    return 0.1  # 假设选择性为 0.1
def find_join_condition(table1, table2, join_conditions):
  """
  查找两个表之间的连接条件
  """
  for condition in join_conditions:
    if table1 in condition and table2 in condition:
      return condition
  return None #未找到

6.2 访问方法选择 (简化版)

def choose_access_method(table, where_clause):
    """
    选择最佳的访问方法
    """
    if can_use_index(table, where_clause):
        index = find_best_index(table, where_clause)
        if index:
            return "index_scan", index
    return "full_table_scan", None

def can_use_index(table, where_clause):
    """
    判断是否可以使用索引
    """
    # 检查 where_clause 中是否存在可以使用索引的条件
    # 实际情况需要考虑索引类型、列类型、操作符等因素
    for column in table.columns:
        if column.is_indexed and column in where_clause:
            return True
    return False

def find_best_index(table, where_clause):
    """
    查找最佳的索引
    """
    # 这里需要根据 where_clause 中的条件和索引的基数来选择最佳索引
    # 实际情况更复杂，需要考虑多列索引、前缀索引等因素
    for index in table.indexes:
        if index.column in where_clause:
            return index
    return None

6.3 连接类型选择 (简化版)

def choose_join_type(table1, table2, join_condition):
    """
    选择最佳的连接类型
    """
    size1 = estimate_size(table1)
    size2 = estimate_size(table2)

    if size1 < threshold or size2 < threshold:  #threshold是一个预定义的值
        return "nested_loop_join"
    else:
        return "hash_join"

def estimate_size(table):
    """
    估算表的大小 (简化版)
    """
    # 这里应该使用存储引擎提供的统计信息，例如表的行数和平均行大小
    # 实际情况更复杂，需要考虑压缩等因素
    return table.row_count * table.avg_row_length

七、 使用 EXPLAIN 分析执行计划

EXPLAIN 语句可以帮助我们分析 MySQL 优化器生成的执行计划。EXPLAIN 输出包含以下列：

• id: 查询标识符。
• select_type: 查询类型，例如 SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY 等。
• table: 表名。
• partitions: 分区信息。
• type: 访问类型，例如 ALL (全表扫描)、index (索引扫描)、range (范围扫描)、ref (使用非唯一索引)、eq_ref (使用唯一索引) 等。 type 列的值越靠前（例如 ALL），性能越差。
• possible_keys: 可能使用的索引。
• key: 实际使用的索引。
• key_len: 使用的索引长度。
• ref: 用于索引查找的列或常量。
• rows: 估计需要检查的行数。
• filtered: 过滤掉的行数的百分比。
• Extra: 额外信息，例如 Using index (使用覆盖索引)、Using where (使用 WHERE 子句过滤数据)、Using temporary (使用临时表)、Using filesort (使用文件排序) 等。

7.1 EXPLAIN 示例

假设我们有以下表：

CREATE TABLE employees (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(255),
    last_name VARCHAR(255),
    department_id INT,
    INDEX idx_department_id (department_id)
);

CREATE TABLE departments (
    department_id INT PRIMARY KEY,
    department_name VARCHAR(255)
);

我们执行以下查询：

EXPLAIN SELECT e.first_name, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
WHERE d.department_name = 'Sales';

EXPLAIN 的输出可能如下所示：

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	d	NULL	ref	PRIMARY	PRIMARY	4	const	1	100.00	Using index
1	SIMPLE	e	NULL	ref	idx_department_id	idx_department_id	4	d.department_id	100	10.00	Using where

分析结果：

• MySQL 首先访问 departments 表，使用 PRIMARY 索引查找 department_name = 'Sales' 的行。type 为 ref，表示使用非唯一索引查找。
• 然后，MySQL 访问 employees 表，使用 idx_department_id 索引查找 department_id 匹配的行。type 为 ref，表示使用非唯一索引查找。
• Extra 列显示 Using index，表示 departments 表使用了覆盖索引，只需要从索引中读取数据，而不需要访问表数据。employees 表使用了 Using where，表示需要使用 WHERE 子句过滤数据。

八、优化建议

• 使用索引: 确保查询中使用的列都有索引。
• 避免全表扫描: 尽量避免 type 为 ALL 的执行计划。
• 优化查询条件: 使用更精确的查询条件，减少需要检查的行数。
• 更新统计信息: 定期使用 ANALYZE TABLE 命令更新统计信息。
• *避免使用 `SELECT `**: 只选择需要的列，减少 I/O 操作。
• 优化连接: 选择合适的连接类型，避免嵌套循环连接。
• 避免使用子查询: 尽量将子查询转换为连接。
• 使用 EXPLAIN 分析查询: 定期使用 EXPLAIN 分析查询，找出性能瓶颈。

九、更高级的优化技巧

• 查询重写: 可以使用查询重写规则来将查询转换为更高效的形式。例如，可以将子查询转换为连接，可以将 OR 条件转换为 UNION。

• 提示 (Hints): 可以使用提示来指导优化器选择特定的执行计划。例如，可以使用 USE INDEX 提示来强制优化器使用特定的索引，可以使用 STRAIGHT_JOIN 提示来强制优化器按照特定的顺序连接表。但是，过度使用提示可能会导致性能下降，因为优化器可能无法根据实际情况进行优化。

• 分区 (Partitioning): 可以使用分区来将大表分割成更小的逻辑部分，提高查询性能。

• 物化视图 (Materialized Views): 可以使用物化视图来预先计算查询结果，提高查询性能。

十、总结：优化器工作的核心原则

MySQL 优化器的核心目标是找到一个成本最低的执行计划。它通过估算不同执行计划的成本，并选择成本最低的那个来实现这一目标。理解优化器的工作原理，可以帮助我们编写更高效的 SQL 查询，并更好地利用 MySQL 的性能。 优化器会考虑多种因素，包括统计信息、索引、表的大小、硬件资源和配置参数等，最终选择最佳执行计划。理解EXPLAIN输出，能帮助我们发现性能瓶颈并进行优化。