MySQL 8.0通用表表达式（CTE）：递归查询（Recursive CTE）在处理树形或图结构数据时的执行计划优化

MySQL 8.0 递归 CTE：树形/图结构数据处理的执行计划优化

大家好，今天我们来深入探讨MySQL 8.0中递归通用表表达式（CTE）在处理树形或图结构数据时，其执行计划的优化策略。递归CTE为处理这类数据提供了强大的工具，但如果使用不当，可能会导致性能瓶颈。我们将重点关注如何编写高效的递归CTE查询，并通过分析执行计划来识别和解决潜在的性能问题。

什么是递归 CTE？

首先，我们需要明确递归CTE的概念。CTE（Common Table Expression，通用表表达式）是一个命名的临时结果集，它只在单个查询的执行范围内存在。递归CTE是一种特殊的CTE，它允许CTE自身引用自身，从而实现对层次结构数据的迭代处理。

一个递归CTE通常由以下三个部分组成：

1. 锚成员（Anchor Member）： 这是递归的起始点，它是一个不引用CTE本身的简单SELECT语句。
2. 递归成员（Recursive Member）： 这是递归的主体，它是一个SELECT语句，通过UNION ALL或UNION DISTINCT与锚成员连接，并且引用CTE自身。
3. 终止条件（Termination Condition）： 虽然没有显式关键字，但递归成员的SELECT语句必须设计成在满足某个条件时停止产生新的行。如果缺失终止条件，递归将会无限循环，最终导致错误。

树形/图结构数据建模

在深入研究执行计划之前，我们需要一个示例数据模型。考虑一个典型的员工组织结构，其中每个员工都有一个直接上级（除了最高管理者）。

我们可以用以下表格来表示这种结构：

employees 表

column_name	data_type	description
employee_id	INT	员工ID (主键)
employee_name	VARCHAR(255)	员工姓名
manager_id	INT	直接上级员工ID (外键，允许NULL)

示例数据：

CREATE TABLE employees (
  employee_id INT PRIMARY KEY,
  employee_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  manager_id INT NULL,
  FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(employee_id)
);

INSERT INTO employees (employee_id, employee_name, manager_id) VALUES
(1, 'John CEO', NULL),
(2, 'Alice Manager', 1),
(3, 'Bob Developer', 2),
(4, 'Charlie Developer', 2),
(5, 'David Tester', 2),
(6, 'Eve Manager', 1),
(7, 'Frank Developer', 6),
(8, 'Grace Tester', 6),
(9, 'Henry Analyst', 3),
(10, 'Ivy Analyst', 4);

基本的递归 CTE 查询

现在，我们编写一个递归CTE来获取某个员工的所有下属。

WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
  -- 锚成员：选择指定员工的直接下属
  SELECT employee_id, employee_name, manager_id, 0 AS level
  FROM employees
  WHERE manager_id = 2 -- Alice Manager

  UNION ALL

  -- 递归成员：选择所有已选员工的下属
  SELECT e.employee_id, e.employee_name, e.manager_id, eh.level + 1 AS level
  FROM employees e
  INNER JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
)
SELECT * FROM employee_hierarchy;

这个查询首先选择所有manager_id为2（Alice Manager）的员工作为起始点（锚成员）。然后，递归成员通过INNER JOIN将employees表与employee_hierarchy（CTE自身）连接，找到所有manager_id等于employee_hierarchy.employee_id的员工，并将它们的层级（level）增加1。这个过程不断重复，直到没有新的下属被找到为止。

分析执行计划

要理解查询的性能，我们需要分析其执行计划。在MySQL中，可以使用EXPLAIN语句来获取执行计划。

EXPLAIN
WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
  SELECT employee_id, employee_name, manager_id, 0 AS level
  FROM employees
  WHERE manager_id = 2

  UNION ALL

  SELECT e.employee_id, e.employee_name, e.manager_id, eh.level + 1 AS level
  FROM employees e
  INNER JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
)
SELECT * FROM employee_hierarchy;

EXPLAIN的输出会显示MySQL如何执行查询的各个步骤，包括使用的索引、连接类型、扫描的行数等。在MySQL 8.0中，递归CTE的执行计划可能会显示一个或多个 "Recursive union" 操作。

执行计划解读

EXPLAIN输出的每一行代表一个操作。关键列包括：

• id: 操作的ID，数字越小，执行顺序越早。
• select_type: 查询类型，例如SIMPLE、PRIMARY、UNION、RECURSIVE UNION等。 RECURSIVE UNION 表示递归CTE的锚成员和递归成员。
• table: 操作涉及的表。
• partitions: 操作涉及的分区。
• type: 连接类型，例如ALL、index、range、ref、eq_ref、const、system等。 理想情况下，我们希望看到ref或eq_ref，它们表示使用了索引。ALL表示全表扫描，通常是性能瓶颈。
• possible_keys: 可能使用的索引。
• key: 实际使用的索引。
• key_len: 使用的索引的长度。
• ref: 用于索引查找的列或常量。
• rows: MySQL估计需要扫描的行数。
• filtered: 经过条件过滤后，行数的百分比。
• Extra: 额外的执行信息，例如Using index（只使用索引覆盖查询）、Using where（使用了WHERE子句）、Using temporary（使用了临时表）、Using filesort（使用了文件排序）等。

优化递归 CTE 执行计划的关键点

以下是一些优化递归CTE执行计划的关键点：

1. 索引优化： 确保相关的列（尤其是manager_id和employee_id）上都有索引。这将显著提高JOIN操作的性能。

2. 减少数据量： 在递归的每一步，尽量减少需要处理的数据量。例如，在锚成员中添加更严格的WHERE条件，可以减少递归的起始数据量。

3. 避免不必要的列： 只选择需要的列，避免选择所有列（SELECT *）。这可以减少内存使用和网络传输开销。

4. 控制递归深度： 如果知道数据的最大深度，可以在递归CTE中添加一个LIMIT子句来限制递归的深度。这可以防止无限循环和过度消耗资源。或者，在递归成员中增加一个条件，当层级超过某个阈值时，停止递归。

5. 物化（Materialization）： MySQL可能会选择将递归CTE的结果物化到临时表中。虽然这可以避免重复计算，但也可能增加额外的I/O开销。可以通过查询提示（query hints）来影响MySQL的物化策略。

6. UNION ALL vs. UNION DISTINCT： 如果不需要去重，使用UNION ALL。UNION DISTINCT需要进行去重操作，会增加额外的开销。

7. 使用MAXRECURSION系统变量： MySQL 8.0引入了max_execution_time系统变量来限制查询的执行时间，但它对递归CTE无效。对于递归深度，虽然没有直接对应的系统变量，但可以通过应用程序逻辑来限制。在某些数据库系统中（例如SQL Server），有MAXRECURSION选项来限制递归深度，MySQL缺少类似的内置机制。因此，需要在查询或应用层面进行控制。

优化案例分析

让我们通过一个具体的案例来演示如何优化递归CTE的执行计划。

场景： 我们需要获取某个员工（例如John CEO，employee_id为1）的所有下属及其层级。

初始查询：

WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
  SELECT employee_id, employee_name, manager_id, 0 AS level
  FROM employees
  WHERE manager_id = 1

  UNION ALL

  SELECT e.employee_id, e.employee_name, e.manager_id, eh.level + 1 AS level
  FROM employees e
  INNER JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
)
SELECT * FROM employee_hierarchy;

假设： employees表的manager_id列上没有索引。

执行计划分析：

执行计划可能会显示employees表在递归成员中进行了全表扫描（type = ALL）。这将导致性能问题，尤其是当employees表很大时。

优化步骤：

1. 创建索引： 在manager_id列上创建索引。

   CREATE INDEX idx_manager_id ON employees (manager_id);

2. 再次分析执行计划：

   创建索引后，执行计划应该显示employees表在递归成员中使用了索引（type = ref或eq_ref）。这将显著提高查询的性能。

优化后的查询： 查询语句本身不需要修改，只需要创建索引即可。

WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
  SELECT employee_id, employee_name, manager_id, 0 AS level
  FROM employees
  WHERE manager_id = 1

  UNION ALL

  SELECT e.employee_id, e.employee_name, e.manager_id, eh.level + 1 AS level
  FROM employees e
  INNER JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
)
SELECT * FROM employee_hierarchy;

其他优化思路：

• 如果只需要特定的列，可以修改SELECT语句，只选择需要的列。
• 如果知道组织结构的最大深度，可以添加一个LIMIT子句来限制递归的深度。
• 如果需要处理更大的数据集，可以考虑使用更高级的优化技术，例如物化CTE或使用专门的图数据库。

更复杂的例子和优化

考虑以下场景：我们需要找出某个员工的所有上级，以及他们之间的层级关系。

WITH RECURSIVE employee_lineage AS (
    SELECT
        employee_id,
        employee_name,
        manager_id,
        0 AS level,
        CAST(employee_name AS CHAR(200)) AS path
    FROM
        employees
    WHERE
        employee_id = 3 -- Bob Developer

    UNION ALL

    SELECT
        e.employee_id,
        e.employee_name,
        e.manager_id,
        el.level + 1 AS level,
        CONCAT(e.employee_name, '->', el.path) AS path
    FROM
        employees e
    INNER JOIN employee_lineage el ON e.employee_id = el.manager_id
    WHERE e.employee_id IS NOT NULL
)
SELECT * FROM employee_lineage;

在这个例子中，我们不仅要获取上级，还要构建一个从上到下的路径。path列使用CONCAT函数在每次递归中添加新的节点。

潜在的性能问题：

• CONCAT函数在每次递归中都会创建一个新的字符串，这可能会导致性能问题，尤其是在层级很深的情况下。
• 如果employees表的规模很大，JOIN操作可能会很慢。

优化策略：

1. 字符串拼接优化： 可以考虑使用更高效的字符串拼接方法。在MySQL中，GROUP_CONCAT函数可以用于拼接字符串，但它通常用于聚合操作，不适用于递归CTE。一种替代方法是使用自定义函数，但需要谨慎使用，因为自定义函数可能会引入额外的开销。对于这种情况，优化可能更多地依赖于应用层面的处理，而不是纯粹的SQL优化。
2. 索引优化： 确保employee_id列和manager_id列都有索引。
3. 限制递归深度： 虽然MySQL本身没有直接限制递归深度的选项，但可以通过在递归成员中添加条件来限制深度。例如，可以添加一个level列，并在递归成员中检查level是否超过某个阈值。

优化后的查询（部分）：

WITH RECURSIVE employee_lineage AS (
    SELECT
        employee_id,
        employee_name,
        manager_id,
        0 AS level,
        CAST(employee_name AS CHAR(200)) AS path
    FROM
        employees
    WHERE
        employee_id = 3

    UNION ALL

    SELECT
        e.employee_id,
        e.employee_name,
        e.manager_id,
        el.level + 1 AS level,
        CONCAT(e.employee_name, '->', el.path) AS path
    FROM
        employees e
    INNER JOIN employee_lineage el ON e.employee_id = el.manager_id
    WHERE e.employee_id IS NOT NULL AND el.level < 10 -- 限制递归深度
)
SELECT * FROM employee_lineage;

总结

递归 CTE 是处理树形和图结构数据的强大工具，但需要仔细考虑其性能影响。通过理解递归 CTE 的执行计划，并采取适当的优化措施（例如索引优化、减少数据量、限制递归深度），可以显著提高查询的性能。在实际应用中，需要根据具体的数据模型和查询需求，选择合适的优化策略。优化不仅仅在于SQL层面，可能需要结合应用层面的处理，才能达到最佳效果。

一些优化策略和注意事项

• 避免在递归成员中使用复杂的计算： 复杂的计算会增加每次递归的开销，从而降低性能。尽量将计算移到递归CTE之外进行。
• 使用适当的数据类型： 选择合适的数据类型可以减少内存使用和提高性能。例如，如果employee_id和manager_id的值较小，可以使用SMALLINT或MEDIUMINT代替INT。
• 考虑使用物化视图： 如果查询的结果经常被使用，可以考虑使用物化视图来缓存结果。物化视图会自动刷新，以保持数据的一致性。
• 测试和基准测试： 在应用优化策略后，一定要进行测试和基准测试，以确保性能得到了实际的提升。使用真实的数据集进行测试，可以更准确地评估性能。
• 了解 MySQL 的版本差异： 不同版本的 MySQL 在递归 CTE 的实现和优化方面可能存在差异。了解所使用的 MySQL 版本的特性和限制，可以更好地进行优化。

结论

掌握递归CTE及其优化技巧对于处理层级数据至关重要。通过分析执行计划，并结合数据特点进行针对性优化，可以有效提升查询效率。此外，理解MySQL版本特性，进行充分测试，是保证优化效果的关键步骤。