MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON：如何利用它分析CTE（Common Table Expressions）的性能？

MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：深入解析CTE的性能瓶颈

大家好！今天我们要深入探讨MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON，并重点关注如何利用它来分析和优化Common Table Expressions (CTE)的性能。CTE，作为SQL中强大的工具，可以提高查询的可读性和可维护性。然而，不当的使用也可能导致性能问题。EXPLAIN FORMAT=JSON提供的信息远比传统的EXPLAIN更详细，能够帮助我们精准定位CTE的性能瓶颈。

1. CTE简介与潜在的性能问题

Common Table Expressions (CTE)，也称为公共表表达式，是一种在单个查询中定义的临时命名结果集。它们使用WITH子句定义，并且可以在查询的其他部分多次引用。

基本语法:

WITH
  cte_name1 AS (
    SELECT column1, column2
    FROM table1
    WHERE condition1
  ),
  cte_name2 AS (
    SELECT column3, column4
    FROM table2
    WHERE condition2
  )
SELECT column1, column3
FROM cte_name1
JOIN cte_name2 ON cte_name1.column1 = cte_name2.column3;

优点:

• 提高可读性: 将复杂的查询分解成更小的、逻辑上独立的部分。
• 代码重用: 可以在查询中多次引用同一个CTE，避免重复编写相同的子查询。
• 递归查询: CTE支持递归，可以处理层级数据。

潜在的性能问题:

• 物化: MySQL可能会将CTE的结果物化（materialize）到一个临时表中。物化会带来额外的I/O开销，特别是对于大型CTE。 虽然MySQL 8.0.19引入了CTE自动物化控制，但默认情况下仍然会根据优化器的判断进行物化。
• 优化器限制: 早期版本的MySQL在优化包含CTE的查询时可能存在一些限制，导致选择次优的执行计划。
• 索引缺失: CTE内部的查询可能因为缺乏合适的索引而导致全表扫描。

2. EXPLAIN FORMAT=JSON：更全面的性能分析工具

传统的EXPLAIN语句提供的信息相对有限，例如：

EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000) AS subquery WHERE department_id = 10;

输出结果会提供一些基本信息，如使用的索引、访问类型等，但对于复杂查询（尤其是包含CTE的查询），这些信息可能不足以诊断性能问题。

EXPLAIN FORMAT=JSON以JSON格式输出执行计划，包含更详细的信息，例如：

• 查询块（Query Blocks）: 将查询分解为逻辑块，可以清晰地看到每个CTE、子查询对应的执行计划。
• 成本估算（Cost Estimates）: 提供每个操作的成本估算，可以帮助识别性能瓶颈。
• 使用的索引（Used Indexes）: 明确显示每个查询块使用的索引。
• 表扫描类型（Table Scan Type）: 显示每个表的扫描类型（如ALL, index, range等）。
• 连接类型（Join Type）: 显示连接的类型（如INNER JOIN, LEFT JOIN等）。
• 优化器选择（Optimizer Choices）: 显示优化器选择的执行计划，以及其他可选项及其成本。
• 物化信息（Materialization Info）: 对于物化的CTE，会显示物化操作的相关信息。

使用方法:

EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH
  high_salary_employees AS (
    SELECT employee_id, first_name, last_name, department_id
    FROM employees
    WHERE salary > 50000
  )
SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name, d.department_name
FROM high_salary_employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
WHERE d.location_id = 1700;

输出结果将会是一个JSON字符串，需要解析后才能阅读。可以使用在线JSON解析器，或者编程语言（如Python）来解析和分析。

3. 解析EXPLAIN FORMAT=JSON的输出：CTE性能分析实战

为了更好地理解如何使用EXPLAIN FORMAT=JSON分析CTE的性能，我们创建一个示例数据库，并进行一些查询。

创建示例数据库:

CREATE TABLE departments (
    department_id INT PRIMARY KEY,
    department_name VARCHAR(50),
    location_id INT
);

CREATE TABLE employees (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(50),
    last_name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100),
    phone_number VARCHAR(20),
    hire_date DATE,
    job_id INT,
    salary DECIMAL(10, 2),
    commission_pct DECIMAL(4, 2),
    manager_id INT,
    department_id INT,
    FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(department_id)
);

INSERT INTO departments (department_id, department_name, location_id) VALUES
(10, 'Administration', 1700),
(20, 'Marketing', 1800),
(30, 'Purchasing', 1700),
(40, 'Human Resources', 2400),
(50, 'Shipping', 1500),
(60, 'IT', 1400),
(70, 'Public Relations', 2700),
(80, 'Sales', 2500),
(90, 'Executive', 1700),
(100, 'Finance', 1700),
(110, 'Accounting', 1700),
(120, 'Treasury', 1700),
(130, 'Corporate Tax', 1700),
(140, 'Control And Credit', 1700),
(150, 'Shareholder Services', 1700),
(160, 'Benefits', 1700),
(170, 'Manufacturing', 1700),
(180, 'Construction', 1700),
(190, 'Contracting', 1700),
(200, 'Operations', 1700),
(210, 'IT Support', 1700),
(220, 'NOC', 1700),
(230, 'IT Helpdesk', 1700),
(240, 'Government Sales', 1700),
(250, 'Retail Sales', 1700),
(260, 'Recruiting', 1700),
(270, 'Payroll', 1700);

INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, email, phone_number, hire_date, job_id, salary, commission_pct, manager_id, department_id) VALUES
(100, 'Steven', 'King', 'SKING', '515.123.4567', '2003-06-17', 4, 24000.00, NULL, NULL, 90),
(101, 'Neena', 'Kochhar', 'NKOCHHAR', '515.123.4568', '2005-09-21', 9, 17000.00, NULL, 100, 90),
(102, 'Lex', 'De Haan', 'LDEHAAN', '515.123.4569', '2001-01-13', 13, 17000.00, NULL, 100, 90),
(103, 'Alexander', 'Hunold', 'AHUNOLD', '590.423.4567', '2006-01-03', 6, 9000.00, NULL, 102, 60),
(104, 'Bruce', 'Ernst', 'BERNST', '590.423.4568', '2007-05-21', 7, 6000.00, NULL, 103, 60),
(105, 'David', 'Austin', 'DAUSTIN', '590.423.4569', '2005-06-25', 7, 4800.00, NULL, 103, 60),
(106, 'Valli', 'Pataballa', 'VPATABAL', '590.423.4560', '2006-02-05', 7, 4800.00, NULL, 103, 60),
(107, 'Diana', 'Lorentz', 'DLORENTZ', '590.423.5567', '2007-02-07', 7, 4200.00, NULL, 103, 60),
(108, 'Nancy', 'Greenberg', 'NGREENBE', '515.124.4569', '2002-08-17', 10, 12000.00, NULL, 101, 100),
(109, 'Daniel', 'Faviet', 'DFAVIET', '515.124.4169', '2002-08-16', 10, 9000.00, NULL, 108, 100),
(110, 'John', 'Chen', 'JCHEN', '515.124.4269', '2005-09-28', 11, 8200.00, NULL, 108, 100),
(111, 'Ismael', 'Sciarra', 'ISCIARRA', '515.124.4369', '2005-10-30', 11, 7700.00, NULL, 108, 100),
(112, 'Jose Manuel', 'Urman', 'JMURMAN', '515.124.4469', '2006-03-07', 11, 7800.00, NULL, 108, 100),
(113, 'Luis', 'Popp', 'LPOPP', '515.124.4567', '2007-12-07', 11, 6900.00, NULL, 108, 100),
(114, 'Den', 'Raphaely', 'DRAPHEAL', '515.127.4561', '2002-12-07', 14, 11000.00, NULL, 100, 30),
(115, 'Alexander', 'Khoo', 'AKHOO', '515.127.4562', '2003-05-18', 15, 3100.00, NULL, 114, 30),
(116, 'Shelli', 'Baida', 'SBAIDA', '515.127.4563', '2005-12-24', 15, 2900.00, NULL, 114, 30),
(117, 'Sigal', 'Tobias', 'STOBIAS', '515.127.4564', '2005-07-24', 15, 2800.00, NULL, 114, 30),
(118, 'Guy', 'Himuro', 'GHIMURO', '515.127.4565', '2006-11-15', 15, 2600.00, NULL, 114, 30),
(119, 'Karen', 'Colmenares', 'KCOLMENA', '515.127.4566', '2007-08-10', 15, 2500.00, NULL, 114, 30),
(120, 'Matthew', 'Weiss', 'MWEISS', '650.123.1234', '2004-07-18', 16, 8000.00, NULL, 100, 50);

CREATE INDEX idx_employees_department_id ON employees (department_id);
CREATE INDEX idx_departments_location_id ON departments (location_id);
CREATE INDEX idx_employees_salary ON employees (salary);

示例1：CTE物化分析

EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH
  high_salary_employees AS (
    SELECT employee_id, first_name, last_name, department_id
    FROM employees
    WHERE salary > 50000  -- 故意设置一个不可能达到的条件，使CTE返回空数据集
  )
SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name, d.department_name
FROM high_salary_employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
WHERE d.location_id = 1700;

分析JSON输出：

1. 查看"materialized_from_subquery"字段： 查找"materialized_from_subquery": true。如果存在，则表示该CTE被物化。
2. 分析物化成本： 如果CTE被物化，查看"cost_info"中的"read_cost"和"eval_cost"，了解物化的开销。
3. 查看"access_type"： 如果物化后的CTE被全表扫描，说明物化本身可能成为了瓶颈。

在这个例子中，由于salary > 50000的条件不存在满足条件的员工，high_salary_employees CTE将会返回一个空数据集。 尽管如此，MySQL 仍然可能物化这个空的CTE。 通过分析JSON输出，我们可以确认是否发生了物化，并评估其成本。 如果成本较高，即使数据集为空，也提示我们CTE的定义可能存在问题。

示例2：索引缺失导致的性能问题

EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH
  department_employees AS (
    SELECT employee_id, first_name, last_name, department_id
    FROM employees
    WHERE department_id IN (10, 20, 30)
  )
SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name, d.department_name
FROM department_employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
WHERE d.location_id = 1700;

分析JSON输出：

1. 查看"table_scan"字段： 在department_employees CTE的执行计划中，查看是否存在"table_scan": {"table": "employees"}，这表示employees表被全表扫描。 即使我们在 employees 表上创建了 idx_employees_department_id 索引，优化器仍然可能因为其他原因选择全表扫描。
2. 查看"possible_keys"和"key"字段： 确认"possible_keys"中是否包含idx_employees_department_id，以及"key"是否为idx_employees_department_id。 如果"possible_keys"包含该索引，但"key"为空，说明优化器认为使用该索引的成本更高。
3. 分析"rows_examined_per_scan"： 该字段表示扫描的行数。 如果rows_examined_per_scan的值接近employees表的总行数，则进一步证实了全表扫描。

如果发现全表扫描，可以考虑以下优化措施：

• 强制使用索引： 使用FORCE INDEX提示优化器使用指定的索引。
• 调整查询条件： 如果IN列表过长，可能导致优化器放弃使用索引。 尝试将IN列表分解为多个OR条件，或者使用临时表。
• 更新统计信息： 使用ANALYZE TABLE employees更新表的统计信息，帮助优化器做出更准确的成本估算。

示例3：CTE的递归查询优化

CTE的递归查询通常用于处理层级数据。 递归查询的性能问题主要集中在：

• 递归深度： 递归深度过大可能导致性能急剧下降。
• 循环依赖： 错误的递归逻辑可能导致无限循环。

假设我们有一个employee_hierarchy表，用于存储员工的上下级关系：

CREATE TABLE employee_hierarchy (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    employee_name VARCHAR(50),
    manager_id INT
);

INSERT INTO employee_hierarchy (employee_id, employee_name, manager_id) VALUES
(1, 'John', NULL),
(2, 'Alice', 1),
(3, 'Bob', 1),
(4, 'Charlie', 2),
(5, 'David', 2),
(6, 'Eve', 3),
(7, 'Frank', 3);

以下查询使用递归CTE查找所有员工的层级关系：

EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH RECURSIVE employee_tree AS (
    SELECT employee_id, employee_name, manager_id, 1 AS level
    FROM employee_hierarchy
    WHERE manager_id IS NULL

    UNION ALL

    SELECT e.employee_id, e.employee_name, e.manager_id, et.level + 1
    FROM employee_hierarchy e
    JOIN employee_tree et ON e.manager_id = et.employee_id
)
SELECT * FROM employee_tree;

分析JSON输出：

1. 查看"recursive"字段： 确认该CTE是否被识别为递归CTE。
2. 分析递归部分的执行计划： 重点关注UNION ALL后面的SELECT语句的执行计划。 确保连接操作使用了合适的索引，避免全表扫描。
3. 监控递归深度： 在实际环境中，可以添加一个LIMIT子句来限制递归深度，防止无限循环。
4. 优化连接条件： 确保employee_hierarchy表和employee_tree表之间的连接条件使用了索引。

4. 其他优化CTE的技巧

除了利用EXPLAIN FORMAT=JSON分析性能瓶颈外，还可以采用以下技巧来优化CTE的性能：

• 避免不必要的物化: 从 MySQL 8.0.19 开始，优化器可以自动控制 CTE 的物化。 如果确定CTE不需要物化，可以使用NO MATERIALIZE提示。

  WITH NO MATERIALIZE
    cte_name AS (
      SELECT ...
    )
  SELECT ... FROM cte_name ...;

• 使用索引提示: 使用USE INDEX或FORCE INDEX提示优化器使用特定的索引。

• 重写查询: 在某些情况下，将CTE重写为子查询或连接操作可能更有效率。 但这需要仔细评估，并使用EXPLAIN FORMAT=JSON进行比较。

• 减少数据量: 在CTE内部尽可能地过滤数据，减少后续操作的数据量。

• 更新统计信息: 定期使用ANALYZE TABLE更新表的统计信息，帮助优化器做出更准确的成本估算。

• 调整MySQL配置： 某些MySQL配置参数（如optimizer_switch）可能会影响CTE的优化。 需要根据实际情况进行调整。

5. 使用Python解析EXPLAIN FORMAT=JSON的输出

为了更方便地分析EXPLAIN FORMAT=JSON的输出，可以使用Python等编程语言来解析JSON字符串，并提取关键信息。

import mysql.connector
import json

# 数据库连接信息
config = {
    'user': 'your_user',
    'password': 'your_password',
    'host': 'your_host',
    'database': 'your_database'
}

# 查询语句
query = """
EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH
  high_salary_employees AS (
    SELECT employee_id, first_name, last_name, department_id
    FROM employees
    WHERE salary > 50000
  )
SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name, d.department_name
FROM high_salary_employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
WHERE d.location_id = 1700;
"""

try:
    # 连接数据库
    cnx = mysql.connector.connect(**config)
    cursor = cnx.cursor()

    # 执行EXPLAIN FORMAT=JSON
    cursor.execute(query)
    result = cursor.fetchone()[0]

    # 解析JSON
    json_data = json.loads(result)

    # 提取关键信息
    query_block = json_data['query_block']
    select_id = query_block['select_id']
    table = query_block['table']
    access_type = table['access_type']
    possible_keys = table.get('possible_keys', [])
    key = table.get('key', None)
    rows = table['rows']
    filtered = table.get('filtered', None)
    materialized_from_subquery = table.get('materialized_from_subquery', False)

    # 打印关键信息
    print(f"Select ID: {select_id}")
    print(f"Table: {table['table_name']}")
    print(f"Access Type: {access_type}")
    print(f"Possible Keys: {possible_keys}")
    print(f"Key Used: {key}")
    print(f"Rows Examined: {rows}")
    if filtered:
        print(f"Filtered: {filtered}")
    if materialized_from_subquery:
        print("CTE is materialized")

except mysql.connector.Error as err:
    print(f"Error: {err}")
finally:
    # 关闭连接
    if cursor:
        cursor.close()
    if cnx:
        cnx.close()

这段代码连接到MySQL数据库，执行EXPLAIN FORMAT=JSON查询，然后解析JSON输出，提取并打印一些关键信息，例如访问类型、使用的索引、扫描的行数等。 可以根据实际需求修改代码，提取其他有用的信息。

6. 总结：掌握分析工具和优化技巧是关键

今天我们深入探讨了如何使用EXPLAIN FORMAT=JSON来分析和优化CTE的性能。 掌握EXPLAIN FORMAT=JSON的用法，理解其输出的含义，并结合具体的查询场景，才能有效地识别CTE的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。 结合编程语言解析JSON输出，可以自动化分析过程，提高效率。