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

MySQL 8.0 CTE 递归查询执行计划优化:树形与图结构数据处理

大家好,今天我们深入探讨 MySQL 8.0 中通用表表达式(CTE)在处理树形或图结构数据时,特别是递归查询的执行计划优化。我们将通过实例分析,讲解如何编写高效的递归 CTE,以及如何利用 MySQL 提供的工具来分析和改进查询性能。

1. CTE 递归查询基础

CTE 允许我们定义一个临时的结果集,可以在单个查询中多次引用。递归 CTE 是一种特殊的 CTE,它允许在 CTE 的定义中引用自身,从而能够处理具有层级关系的数据,例如树形结构(组织架构、目录结构)和图结构(社交网络、关系网络)。

递归 CTE 的基本语法如下:

WITH RECURSIVE cte_name AS (
  -- Anchor member: 定义初始结果集
  SELECT ...
  UNION ALL
  -- Recursive member: 递归地生成新的结果集
  SELECT ... FROM cte_name WHERE ...
)
-- 主查询,从 CTE 中选择数据
SELECT ... FROM cte_name;
  • Anchor member (锚成员):定义递归的起始点。它是一个普通的 SELECT 语句,返回递归的第一行或多行数据。
  • Recursive member (递归成员):定义递归步骤。它是一个 SELECT 语句,从 CTE 自身中选择数据,并根据一定的条件生成新的数据行。UNION ALL 用于将锚成员和递归成员的结果集合并。注意:必须使用 UNION ALL,使用 UNION 会去除重复行,可能导致递归提前终止,得到不完整的结果。
  • 终止条件 (Termination condition):递归成员中的 WHERE 子句定义了递归的终止条件。如果没有终止条件,递归将无限循环,最终导致错误。

示例:查找组织架构树中的所有下属

假设我们有一个 employees 表,用于存储员工信息,其中 id 是员工 ID,name 是员工姓名,manager_id 是员工的上级 ID(NULL 表示顶级员工)。

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

INSERT INTO employees (id, name, manager_id) VALUES
(1, 'Alice', NULL),
(2, 'Bob', 1),
(3, 'Charlie', 1),
(4, 'David', 2),
(5, 'Eve', 2),
(6, 'Frank', 3),
(7, 'Grace', 3);

要查找 Alice 的所有下属,可以使用以下递归 CTE:

WITH RECURSIVE subordinates AS (
  -- Anchor member: 查找 Alice
  SELECT id, name, manager_id, 0 AS level
  FROM employees
  WHERE id = 1
  UNION ALL
  -- Recursive member: 查找 Alice 的下属的下属
  SELECT e.id, e.name, e.manager_id, s.level + 1 AS level
  FROM employees e
  JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.id
)
-- 主查询:从 subordinates CTE 中选择所有员工
SELECT id, name, manager_id, level FROM subordinates;

这个查询首先在锚成员中选择 Alice。然后,递归成员通过 JOINemployees 表与 subordinates CTE 连接,找到 subordinates 中所有员工的直接下属,并将它们的 level 增加 1。递归一直进行,直到找不到更多的下属。

2. 递归 CTE 的执行计划

理解递归 CTE 的执行计划对于优化查询性能至关重要。MySQL 8.0 引入了对递归 CTE 的优化,但仍然需要仔细考虑查询的设计,才能充分利用这些优化。

可以使用 EXPLAIN 命令来查看查询的执行计划。

EXPLAIN
WITH RECURSIVE subordinates AS (
  -- Anchor member: 查找 Alice
  SELECT id, name, manager_id, 0 AS level
  FROM employees
  WHERE id = 1
  UNION ALL
  -- Recursive member: 查找 Alice 的下属的下属
  SELECT e.id, e.name, e.manager_id, s.level + 1 AS level
  FROM employees e
  JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.id
)
-- 主查询:从 subordinates CTE 中选择所有员工
SELECT id, name, manager_id, level FROM subordinates;

执行计划的输出会显示 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。

3. 递归 CTE 执行计划优化策略

以下是一些优化递归 CTE 执行计划的策略:

  • 索引优化: 确保在递归成员的 JOIN 条件上存在索引。在我们的示例中,employees.manager_id 字段应该有索引,以加速查找下属的过程。

    CREATE INDEX idx_manager_id ON employees (manager_id);

    添加索引后,再次执行 EXPLAIN,可以看到执行计划中使用了该索引,从而减少了扫描的行数。

  • 限制递归深度: 如果知道递归的深度有一个合理的上限,可以使用 LIMIT 子句来限制递归的次数。这可以防止无限递归,并提高查询性能。虽然MySQL本身有max_execution_time参数控制查询的最大执行时间,但是通过 LIMIT 更能避免意外的资源消耗。

    WITH RECURSIVE subordinates AS (
      -- Anchor member: 查找 Alice
      SELECT id, name, manager_id, 0 AS level
      FROM employees
      WHERE id = 1
      UNION ALL
      -- Recursive member: 查找 Alice 的下属的下属
      SELECT e.id, e.name, e.manager_id, s.level + 1 AS level
      FROM employees e
      JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.id
      LIMIT 100 -- 限制递归深度为 100
    )
    -- 主查询:从 subordinates CTE 中选择所有员工
    SELECT id, name, manager_id, level FROM subordinates;

    注意: LIMIT 子句放在递归成员中,限制的是每次递归迭代返回的行数。 这与在主查询中使用的 LIMIT 子句不同,后者限制的是最终结果集的行数。

  • 物化 CTE: 默认情况下,MySQL 在每次引用 CTE 时都会重新计算 CTE。对于递归 CTE,这可能会导致重复计算,降低性能。可以使用 MATERIALIZED 提示来强制 MySQL 将 CTE 物化(即将其结果存储在临时表中),然后在后续的查询中直接从临时表中读取数据。

    WITH RECURSIVE subordinates AS MATERIALIZED (
      -- Anchor member: 查找 Alice
      SELECT id, name, manager_id, 0 AS level
      FROM employees
      WHERE id = 1
      UNION ALL
      -- Recursive member: 查找 Alice 的下属的下属
      SELECT e.id, e.name, e.manager_id, s.level + 1 AS level
      FROM employees e
      JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.id
    )
    -- 主查询:从 subordinates CTE 中选择所有员工
    SELECT id, name, manager_id, level FROM subordinates;

    何时使用 MATERIALIZED

    • CTE 被多次引用。
    • CTE 的计算成本很高。
    • CTE 的结果集相对较小。
      何时避免使用 MATERIALIZED
    • CTE 只被引用一次。
    • CTE 的计算成本很低。
    • CTE 的结果集非常大,物化会消耗大量内存。
  • 避免不必要的列: 在递归 CTE 中只选择需要的列。这可以减少内存使用,并提高查询性能。 例如,如果在主查询中不需要 name 列,则可以将其从 CTE 中移除。

    WITH RECURSIVE subordinates AS (
      -- Anchor member: 查找 Alice
      SELECT id, manager_id, 0 AS level
      FROM employees
      WHERE id = 1
      UNION ALL
      -- Recursive member: 查找 Alice 的下属的下属
      SELECT e.id, e.manager_id, s.level + 1 AS level
      FROM employees e
      JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.id
    )
    -- 主查询:从 subordinates CTE 中选择所有员工
    SELECT e.id, e.name, e.manager_id, s.level
    FROM subordinates s
    JOIN employees e ON s.id = e.id; -- 重新连接 employees 表以获取 name
  • 使用适当的连接类型: MySQL 会根据查询的条件自动选择最佳的连接类型。但是,在某些情况下,可以手动指定连接类型来优化查询性能。 例如,如果 employees 表非常大,可以使用 STRAIGHT_JOIN 提示来强制 MySQL 使用特定的连接顺序。

    WITH RECURSIVE subordinates AS (
      -- Anchor member: 查找 Alice
      SELECT id, name, manager_id, 0 AS level
      FROM employees
      WHERE id = 1
      UNION ALL
      -- Recursive member: 查找 Alice 的下属的下属
      SELECT STRAIGHT_JOIN e.id, e.name, e.manager_id, s.level + 1 AS level
      FROM employees e
      JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.id
    )
    -- 主查询:从 subordinates CTE 中选择所有员工
    SELECT id, name, manager_id, level FROM subordinates;

    注意:谨慎使用 STRAIGHT_JOIN,错误的连接顺序可能导致性能下降。

  • 避免在递归成员中使用复杂的表达式: 复杂的表达式会增加递归成员的计算成本,降低查询性能。 尽可能将复杂的表达式移到主查询中进行计算。

  • 使用存储过程或函数: 对于复杂的递归查询,可以考虑使用存储过程或函数来实现。存储过程和函数可以预编译,并存储在数据库服务器上,从而提高查询性能。

4. 图结构数据的递归查询

递归 CTE 也可以用于处理图结构数据。 假设我们有一个 follows 表,用于存储用户之间的关注关系,其中 follower_id 是关注者 ID,followee_id 是被关注者 ID。

CREATE TABLE follows (
  follower_id INT,
  followee_id INT,
  PRIMARY KEY (follower_id, followee_id)
);

INSERT INTO follows (follower_id, followee_id) VALUES
(1, 2),
(1, 3),
(2, 4),
(2, 5),
(3, 6),
(3, 7),
(4, 1); -- 添加一个环

要查找用户 1 的所有关注者(包括间接关注者),可以使用以下递归 CTE:

WITH RECURSIVE followers AS (
  -- Anchor member: 查找直接关注用户 1 的用户
  SELECT follower_id, followee_id, 1 AS level
  FROM follows
  WHERE followee_id = 1
  UNION ALL
  -- Recursive member: 查找关注 followers CTE 中的用户的用户
  SELECT f.follower_id, f.followee_id, fl.level + 1 AS level
  FROM follows f
  JOIN followers fl ON f.followee_id = fl.follower_id
)
-- 主查询:从 followers CTE 中选择所有关注者
SELECT follower_id, followee_id, level FROM followers;

5. 环检测

在图结构数据中,可能会存在环(循环依赖)。如果没有环检测机制,递归 CTE 可能会陷入无限循环。 可以使用额外的列来记录访问过的节点,从而检测环。

WITH RECURSIVE followers AS (
  -- Anchor member: 查找直接关注用户 1 的用户
  SELECT follower_id, followee_id, 1 AS level, CAST(follower_id AS CHAR(255)) AS path
  FROM follows
  WHERE followee_id = 1
  UNION ALL
  -- Recursive member: 查找关注 followers CTE 中的用户的用户
  SELECT f.follower_id, f.followee_id, fl.level + 1 AS level, CONCAT(fl.path, ',', f.follower_id) AS path
  FROM follows f
  JOIN followers fl ON f.followee_id = fl.follower_id
  WHERE FIND_IN_SET(f.follower_id, fl.path) = 0 -- 环检测
)
-- 主查询:从 followers CTE 中选择所有关注者
SELECT follower_id, followee_id, level FROM followers;

在这个查询中,我们添加了一个 path 列,用于记录递归过程中访问过的节点。在递归成员中,我们使用 FIND_IN_SET 函数来检查当前节点是否已经存在于 path 中。如果存在,则表示存在环,跳过该节点。

6. 性能测试和分析

最后,需要对优化后的查询进行性能测试和分析,以验证优化效果。 可以使用 MySQL 提供的性能分析工具,例如 Performance Schemaslow query log,来收集查询的性能数据。

总结:

递归 CTE 是处理树形和图结构数据的强大工具。 通过优化索引、限制递归深度、物化 CTE、避免不必要的列、使用适当的连接类型、避免复杂的表达式、使用存储过程或函数,以及检测环,可以显著提高递归 CTE 的查询性能。记住,具体优化策略的选择取决于数据的结构和查询的需求,需要进行实际测试和分析才能找到最佳方案。

希望今天的分享对大家有所帮助。 谢谢!

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