MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON：如何利用它分析子查询的性能？ - 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，我们开始。

今天我们来深入探讨MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON，特别是如何利用它来分析和优化包含子查询的SQL语句的性能。EXPLAIN命令是MySQL性能优化的基石，而JSON格式则提供了更结构化、更易于解析的输出，这在处理复杂查询，尤其是涉及多个子查询时，变得尤为重要。

1. 为什么选择EXPLAIN FORMAT=JSON？

传统的EXPLAIN输出是表格形式，对于简单的查询尚可，但面对复杂的嵌套查询，其结构难以直观地展现查询计划的全貌。JSON格式则以树状结构清晰地呈现查询执行的各个阶段，包括子查询的执行顺序、索引的使用情况、连接类型等等。这使得我们可以更容易地理解查询执行的逻辑，并找出潜在的性能瓶颈。

2. EXPLAIN FORMAT=JSON的基本结构

EXPLAIN FORMAT=JSON输出的是一个JSON文档，其核心结构包含以下几个关键部分：

query_block: 表示一个查询块，通常对应于一个SELECT语句（包括主查询和子查询）。每个query_block都包含关于该查询块执行计划的详细信息。
select_id: 查询块的ID，用于标识查询执行的顺序。较小的select_id值通常表示更早执行的查询块。
cost_info: 包含了查询块的成本估算，包括读取数据的成本、评估条件的成本等等。
table: 表示查询块中涉及的表。
access_type: 访问表的类型（例如ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system）。
possible_keys: 可能使用的索引。
key: 实际使用的索引。
rows: 估计需要扫描的行数。
filtered: 估计满足WHERE子句条件的行数百分比。

3. 分析子查询的步骤

使用EXPLAIN FORMAT=JSON分析子查询的性能，通常遵循以下步骤：

执行EXPLAIN FORMAT=JSON命令：对包含子查询的SQL语句执行EXPLAIN FORMAT=JSON命令，获取JSON格式的执行计划。
解析JSON输出：使用JSON解析器（例如Python的json模块、Node.js的JSON.parse()等）解析JSON字符串，将其转换为可操作的数据结构。
识别query_block：遍历JSON数据，找到所有query_block，每个query_block代表一个查询块，包括主查询和子查询。
分析select_id：根据select_id的值，确定子查询的执行顺序。通常，select_id较小的子查询会先执行。
评估cost_info：查看每个query_block的cost_info，评估其成本。成本高的查询块往往是性能瓶颈。
检查access_type和索引使用：分析每个query_block中涉及的表的access_type、possible_keys和key，判断是否使用了合适的索引。如果access_type是ALL（全表扫描），则需要考虑添加索引来优化查询。
关注rows和filtered：查看每个query_block的rows和filtered，rows表示估计扫描的行数，filtered表示满足条件的行数百分比。如果rows很大而filtered很小，则说明查询效率不高，需要考虑优化WHERE子句或添加索引。
优化策略：根据分析结果，采取相应的优化策略，例如重写SQL语句、添加索引、优化表结构等等。

4. 案例分析：优化包含IN子查询的SQL语句

假设我们有一个包含IN子查询的SQL语句：

SELECT
  o.order_id,
  o.customer_id,
  o.order_date
FROM
  orders o
WHERE
  o.customer_id IN (
    SELECT
      c.customer_id
    FROM
      customers c
    WHERE
      c.city = 'New York'
  )
  AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

这个SQL语句查询居住在纽约并在2023年1月下过订单的客户的订单信息。

首先，我们执行EXPLAIN FORMAT=JSON命令：

EXPLAIN FORMAT=JSON
SELECT
  o.order_id,
  o.customer_id,
  o.order_date
FROM
  orders o
WHERE
  o.customer_id IN (
    SELECT
      c.customer_id
    FROM
      customers c
    WHERE
      c.city = 'New York'
  )
  AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

然后，我们假设得到的JSON输出如下（简化版本，实际输出会更详细）：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "100.00"
    },
    "nested_loop": true,
    "table": {
      "table_name": "o",
      "access_type": "ALL",
      "possible_keys": [
        "idx_order_date",
        "idx_customer_id"
      ],
      "key": "idx_order_date",
      "rows": "1000",
      "filtered": "10.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "10.00",
        "eval_cost": "90.00",
        "prefix_cost": "100.00",
        "data_read_per_join": "10240"
      }
    },
    "dependent_subquery": true,
    "subquery": {
      "select_id": 2,
      "cost_info": {
        "query_cost": "10.00"
      },
      "table": {
        "table_name": "c",
        "access_type": "ALL",
        "possible_keys": [
          "idx_city"
        ],
        "key": null,
        "rows": "100",
        "filtered": "100.00",
        "cost_info": {
          "read_cost": "10.00",
          "eval_cost": "0.00",
          "prefix_cost": "10.00",
          "data_read_per_join": "1024"
        }
      }
    }
  }
}

分析：

select_id: select_id = 1 是主查询，select_id = 2 是子查询。这表明子查询会先执行。
dependent_subquery: dependent_subquery: true 表明子查询是依赖子查询，这意味着对于orders表中的每一行，子查询都会被执行一次。这通常是性能瓶颈。
access_type: orders表的主查询使用了索引idx_order_date，这是一个好现象，因为使用了BETWEEN条件。但是子查询的customers表使用了access_type: ALL，这意味着全表扫描。possible_keys中提示可以使用的索引是idx_city，但是没有实际使用。
rows: orders表扫描了1000行，customers表扫描了100行。虽然customers表只有100行，但是由于是依赖子查询，所以总成本会很高。

优化：

根据以上分析，我们可以采取以下优化策略：

为customers表的city字段添加索引（如果还没有）：确保idx_city索引存在，以避免子查询中的全表扫描。
将IN子查询转换为JOIN查询：这是最常见的优化方法，可以将依赖子查询转换为连接查询，从而避免重复执行子查询。

优化后的SQL语句如下：

SELECT
  o.order_id,
  o.customer_id,
  o.order_date
FROM
  orders o
JOIN
  customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE
  c.city = 'New York'
  AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

再次执行EXPLAIN FORMAT=JSON，我们希望看到以下变化：

不再有dependent_subquery: true。
customers表的access_type变为ref或eq_ref，表示使用了索引。

假设优化后的JSON输出如下：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "10.00"
    },
    "table": {
      "table_name": "o",
      "access_type": "range",
      "possible_keys": [
        "idx_order_date",
        "idx_customer_id"
      ],
      "key": "idx_order_date",
      "rows": "100",
      "filtered": "100.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "1.00",
        "eval_cost": "1.00",
        "prefix_cost": "2.00",
        "data_read_per_join": "1024"
      },
      "join": {
        "table_name": "c",
        "access_type": "ref",
        "possible_keys": [
          "PRIMARY",
          "idx_city"
        ],
        "key": "idx_city",
        "rows": "1",
        "filtered": "100.00",
        "cost_info": {
          "read_cost": "1.00",
          "eval_cost": "1.00",
          "prefix_cost": "2.00",
          "data_read_per_join": "1024"
        }
      }
    }
  }
}

分析（优化后）：

没有了子查询：只有一个query_block，不再有子查询。
access_type: customers表的access_type变成了ref，使用了索引idx_city。
cost_info: 整体成本降低了，rows也减少了。

通过将IN子查询转换为JOIN查询，并确保customers表使用了索引，我们显著提高了查询性能。

5. 案例分析：优化包含EXISTS子查询的SQL语句

假设我们有如下SQL语句：

SELECT
  p.product_id,
  p.product_name
FROM
  products p
WHERE
  EXISTS (
    SELECT
      1
    FROM
      order_items oi
    WHERE
      oi.product_id = p.product_id
  );

这个SQL语句查询所有在order_items表中出现过的产品。

执行EXPLAIN FORMAT=JSON，假设得到如下JSON输出（简化版本）：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "100.00"
    },
    "table": {
      "table_name": "p",
      "access_type": "ALL",
      "possible_keys": null,
      "key": null,
      "rows": "1000",
      "filtered": "100.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "10.00",
        "eval_cost": "90.00",
        "prefix_cost": "100.00",
        "data_read_per_join": "10240"
      }
    },
    "dependent_subquery": true,
    "subquery": {
      "select_id": 2,
      "cost_info": {
        "query_cost": "10.00"
      },
      "table": {
        "table_name": "oi",
        "access_type": "ALL",
        "possible_keys": [
          "idx_product_id"
        ],
        "key": null,
        "rows": "10000",
        "filtered": "100.00",
        "cost_info": {
          "read_cost": "10.00",
          "eval_cost": "0.00",
          "prefix_cost": "10.00",
          "data_read_per_join": "10240"
        }
      }
    }
  }
}

分析：

dependent_subquery: 同样是dependent_subquery: true，表示依赖子查询，对于products表中的每一行，子查询都会执行一次。
access_type: products表使用了全表扫描。order_items表也使用了全表扫描，虽然possible_keys中提示可以使用idx_product_id索引，但是没有实际使用。

优化：

确保order_items表的product_id字段有索引（如果还没有）。
将EXISTS子查询转换为JOIN查询：

SELECT DISTINCT
  p.product_id,
  p.product_name
FROM
  products p
JOIN
  order_items oi ON p.product_id = oi.product_id;

再次执行EXPLAIN FORMAT=JSON，期望看到order_items表使用了索引，并且没有了dependent_subquery。

假设优化后的JSON输出如下：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "10.00"
    },
    "table": {
      "table_name": "p",
      "access_type": "ALL",
      "possible_keys": [],
      "key": null,
      "rows": "1000",
      "filtered": "100.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "1.00",
        "eval_cost": "1.00",
        "prefix_cost": "2.00",
        "data_read_per_join": "1024"
      },
      "join": {
        "table_name": "oi",
        "access_type": "ref",
        "possible_keys": [
          "idx_product_id"
        ],
        "key": "idx_product_id",
        "rows": "1",
        "filtered": "100.00",
        "cost_info": {
          "read_cost": "1.00",
          "eval_cost": "1.00",
          "prefix_cost": "2.00",
          "data_read_per_join": "1024"
        }
      }
    }
  }
}

分析（优化后）：

没有了子查询
access_type: order_items表使用了索引idx_product_id。

通过转换为JOIN查询，并确保使用了索引，显著提高了查询效率。 DISTINCT关键字用于去除重复的product_id。在某些情况下，如果products表的数量远小于order_items表，可以考虑先从order_items表获取product_id，然后再连接到products表。

6. 其他优化技巧

避免使用NOT IN子查询：NOT IN子查询通常难以优化，可以考虑使用NOT EXISTS或者LEFT JOIN ... WHERE ... IS NULL来代替。
尽量将子查询转换为连接查询：如上述案例所示，这是最常见的优化方法。
优化子查询的WHERE子句：确保子查询的WHERE子句使用了合适的索引。
考虑物化子查询：对于某些复杂的子查询，可以考虑将其结果物化为一个临时表，然后再进行连接查询。 MySQL 8.0及更高版本对物化查询有更好的支持。
使用索引提示 (USE INDEX, FORCE INDEX, IGNORE INDEX): 在一些情况下，MySQL的查询优化器可能选择错误的索引。可以使用索引提示来强制MySQL使用特定的索引。但是，谨慎使用索引提示，因为它们可能会在数据发生变化时导致性能下降。
分析慢查询日志: MySQL的慢查询日志可以记录执行时间超过指定阈值的SQL语句。分析慢查询日志可以帮助你找到需要优化的SQL语句。
使用性能分析工具: 除了EXPLAIN之外，还可以使用MySQL的性能分析工具，如Performance Schema和MySQL Enterprise Monitor，来更深入地分析查询性能。

7. 总结

EXPLAIN FORMAT=JSON是分析MySQL查询性能的强大工具，特别是对于包含子查询的复杂SQL语句。通过仔细分析JSON输出，我们可以了解查询的执行计划，找出性能瓶颈，并采取相应的优化措施，例如重写SQL语句、添加索引、优化表结构等等。掌握EXPLAIN FORMAT=JSON的使用方法，是成为一名优秀的MySQL数据库工程师的必备技能。分析子查询执行计划，识别瓶颈，运用索引和重写查询是优化的关键步骤。

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