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MySQL高级讲座篇之：MySQL的`EXPLAIN ANALYZE`功能：如何进行实际执行计划的分析？

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，江湖人称“SQL优化小霸王”。今天咱们来聊聊MySQL里一个非常强大的武器——EXPLAIN ANALYZE，它可以让你像侦探一样，揪出SQL语句里的性能瓶颈。

一、先来点前戏：EXPLAIN 熟悉一下

在深入EXPLAIN ANALYZE之前，我们先快速回顾一下老朋友EXPLAIN。 EXPLAIN命令可以显示MySQL如何执行你的查询语句，它会告诉你MySQL将使用哪些索引，连接类型，以及扫描的数据量等等。但是EXPLAIN有个问题，它给你的只是估计的执行计划。

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';

执行完这条语句，你会得到类似下面的输出（简化版）：

id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 SIMPLE orders ref customer_id customer_id 4 const 100 Using where

这些列分别代表什么呢？

  • id: 查询的标识符。如果一个查询包含多个SELECT语句（子查询等），则会有多个id。
  • select_type: 查询的类型，例如SIMPLE（简单查询）, PRIMARY (最外层查询), SUBQUERY (子查询)等。
  • table: 查询涉及的表名。
  • type: MySQL决定如何查找表中的行。这是一个非常重要的列，它显示了访问类型，从最佳到最差依次是：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL。 我们要尽量避免ALL（全表扫描）。
  • possible_keys: 可能用于查找行的索引。
  • key: MySQL实际选择使用的索引。
  • key_len: 使用的索引的长度。
  • ref: 将哪个列或常量与索引进行比较。
  • rows: MySQL估计需要扫描的行数。 这是一个估计值，并非真实值。
  • Extra: 包含有关MySQL如何解决查询的额外信息。例如，Using index表示使用了覆盖索引， Using where表示使用了WHERE子句过滤行，Using temporary 表示使用了临时表，Using filesort表示使用了文件排序。 Using temporary 和 Using filesort 往往是性能瓶颈的信号。

EXPLAIN的缺点在于，它只是告诉你MySQL计划怎么做，而不是实际怎么做的。rows列只是一个估计值，实际执行时可能偏差很大。这就是EXPLAIN ANALYZE大显身手的地方。

二、EXPLAIN ANALYZE 闪亮登场！

EXPLAIN ANALYZE是MySQL 8.0.18版本引入的，它会真正执行你的SQL语句，并提供实际的执行计划和性能指标。这意味着你可以看到每个步骤花费了多少时间，扫描了多少行，等等。这对于识别性能瓶颈非常有帮助。

语法：

EXPLAIN ANALYZE SELECT ... FROM ... WHERE ...;

就是这么简单！把你的SELECT语句放在 EXPLAIN ANALYZE 后面就行了。

例子：

假设我们有一个products表和一个orders表：

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    category VARCHAR(255),
    price DECIMAL(10, 2)
);

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    product_id INT,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    quantity INT,
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(id)
);

-- 插入一些测试数据
INSERT INTO products (name, category, price) VALUES
('Laptop', 'Electronics', 1200.00),
('Mouse', 'Electronics', 25.00),
('Keyboard', 'Electronics', 75.00),
('T-shirt', 'Clothing', 20.00),
('Jeans', 'Clothing', 50.00);

INSERT INTO orders (product_id, customer_id, order_date, quantity) VALUES
(1, 101, '2023-01-15', 1),
(2, 101, '2023-02-01', 2),
(3, 102, '2023-02-10', 1),
(4, 103, '2023-03-01', 3),
(5, 102, '2023-03-15', 1),
(1, 104, '2023-04-01', 1),
(2, 103, '2023-04-10', 2);

现在，我们执行一个简单的查询，并用EXPLAIN ANALYZE分析它：

EXPLAIN ANALYZE SELECT o.id, p.name
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
WHERE o.customer_id = 101;

执行后，你会得到一大段输出，别慌，我们来解读一下：

-> Filter: (o.customer_id = 101)  (cost=1.25 rows=1) (actual time=0.012..0.013 rows=2 loops=1)
    -> Nested loop inner join  (cost=1.10 rows=1) (actual time=0.007..0.011 rows=2 loops=1)
        -> Table scan on o (cost=0.00 rows=7) (actual time=0.002..0.003 rows=7 loops=1)
        -> Single-row index lookup on p using PRIMARY (id=o.product_id)  (cost=0.18 rows=1) (actual time=0.003..0.003 rows=1 loops=7)

解读输出：

  • -> Filter: (o.customer_id = 101) (cost=1.25 rows=1) (actual time=0.012..0.013 rows=2 loops=1)

    • Filter 表示使用了WHERE子句进行过滤。
    • (o.customer_id = 101) 指明了过滤条件。
    • cost=1.25 MySQL的优化器估算的成本。 成本越低越好。
    • rows=1 MySQL估计会返回1行数据。
    • actual time=0.012..0.013 实际执行时间，单位是秒。 0.012是第一次找到符合条件的行的时间，0.013是找到所有符合条件的行的时间。
    • rows=2 实际返回了2行数据。 注意这里和估计的rows=1 不一样了。
    • loops=1 循环次数。

  • -> Nested loop inner join (cost=1.10 rows=1) (actual time=0.007..0.011 rows=2 loops=1)

    • Nested loop inner join 表示使用了嵌套循环连接。
    • cost=1.10 估算成本。
    • rows=1 估计行数。
    • actual time=0.007..0.011 实际执行时间。
    • rows=2 实际行数。
    • loops=1 循环次数。

  • -> Table scan on o (cost=0.00 rows=7) (actual time=0.002..0.003 rows=7 loops=1)

    • Table scan on o 表示对orders表进行了全表扫描。 这通常不是一个好现象，尤其是当表很大的时候。
    • cost=0.00 估算成本。
    • rows=7 估计行数和实际行数都是7，说明orders表总共只有7行数据。
    • actual time=0.002..0.003 实际执行时间。
    • loops=1 循环次数。

  • -> Single-row index lookup on p using PRIMARY (id=o.product_id) (cost=0.18 rows=1) (actual time=0.003..0.003 rows=1 loops=7)

    • Single-row index lookup on p using PRIMARY (id=o.product_id) 表示在products表上使用了主键索引进行单行查找。 这是一个高效的操作。
    • cost=0.18 估算成本。
    • rows=1 估计行数和实际行数都是1。
    • actual time=0.003..0.003 实际执行时间。
    • loops=7 循环次数是7，因为orders表有7行数据，需要对每一行都在products表上进行查找。

总结：

从上面的分析可以看出，这个查询的瓶颈在于对orders表的全表扫描。 为了优化这个查询，我们可以给orders表的customer_id列添加索引：

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);

然后再次执行EXPLAIN ANALYZE：

EXPLAIN ANALYZE SELECT o.id, p.name
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
WHERE o.customer_id = 101;

这次的输出可能会变成这样：

-> Filter: (o.customer_id = 101)  (cost=0.35 rows=1) (actual time=0.006..0.007 rows=2 loops=1)
    -> Nested loop inner join  (cost=0.20 rows=1) (actual time=0.002..0.006 rows=2 loops=1)
        -> Index lookup on o using idx_customer_id (customer_id=101)  (cost=0.15 rows=1) (actual time=0.001..0.002 rows=2 loops=1)
        -> Single-row index lookup on p using PRIMARY (id=o.product_id)  (cost=0.18 rows=1) (actual time=0.001..0.001 rows=1 loops=2)

变化：

  • Table scan on o 变成了 Index lookup on o using idx_customer_id (customer_id=101)，这意味着我们成功地使用了索引，避免了全表扫描。
  • actual time 也显著降低了。

三、EXPLAIN ANALYZE 的进阶技巧

  1. 关注actual time： 这是最重要的指标。 找出actual time最高的步骤，那就是你的性能瓶颈。

  2. 比较rows的估计值和实际值： 如果估计值和实际值相差很大，说明MySQL的统计信息可能不准确。你可以尝试更新表的统计信息：

    ANALYZE TABLE orders;

  3. 注意Using temporary 和 Using filesort： 这两个Extra信息通常意味着性能问题。 尽量避免使用临时表和文件排序。

  4. 结合SHOW WARNINGS： 在执行EXPLAIN 后，可以执行SHOW WARNINGS来查看MySQL的优化器对你的SQL语句做了哪些修改。 这可以帮助你更好地理解MySQL的行为。 EXPLAIN ANALYZE 本身会显示更详细的信息，但在某些情况下，SHOW WARNINGS 仍然有用。

  5. 配合慢查询日志： EXPLAIN ANALYZE 可以帮助你分析慢查询日志中记录的SQL语句。 找到执行时间长的SQL语句，然后用EXPLAIN ANALYZE 分析它们，找出性能瓶颈。

四、一个更复杂的例子

假设我们还有一个reviews表，记录了用户对产品的评价：

CREATE TABLE reviews (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    product_id INT,
    customer_id INT,
    rating INT,
    comment TEXT,
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(id)
);

-- 插入一些测试数据
INSERT INTO reviews (product_id, customer_id, rating, comment) VALUES
(1, 101, 5, 'Great laptop!'),
(1, 102, 4, 'Good value for the price.'),
(2, 101, 3, 'Okay mouse.'),
(3, 103, 5, 'Excellent keyboard!'),
(4, 102, 2, 'Too expensive for a T-shirt.');

现在，我们执行一个更复杂的查询，找出所有购买了“Laptop”的顾客的评价：

EXPLAIN ANALYZE SELECT r.rating, r.comment
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
JOIN reviews r ON o.product_id = r.product_id AND o.customer_id = r.customer_id
WHERE p.name = 'Laptop';

执行后，分析输出结果，找出潜在的性能瓶颈，并尝试优化。 例如，你可能会发现需要在reviews表上创建复合索引：

CREATE INDEX idx_product_customer ON reviews (product_id, customer_id);

五、EXPLAIN ANALYZE 的局限性

  • 只适用于SELECT语句： EXPLAIN ANALYZE 只能用于SELECT语句，不能用于INSERT, UPDATE, DELETE等语句。
  • 会真正执行SQL语句： EXPLAIN ANALYZE 会真正执行你的SQL语句，所以如果你的SQL语句会修改数据，请谨慎使用。 在测试环境中使用是更安全的做法。
  • 需要MySQL 8.0.18或更高版本： EXPLAIN ANALYZE 是MySQL 8.0.18版本引入的，所以如果你使用的是旧版本，你需要升级MySQL。
  • 输出信息量大： EXPLAIN ANALYZE 的输出信息量很大，需要一定的经验才能理解。

六、总结

EXPLAIN ANALYZE 是一个非常强大的SQL优化工具，可以帮助你找出SQL语句的性能瓶颈，并进行优化。 但是，它也有一些局限性，需要谨慎使用。 希望今天的讲座能帮助你更好地理解和使用EXPLAIN ANALYZE，成为一名SQL优化高手！

记住，SQL优化没有银弹。 EXPLAIN ANALYZE 只是一个工具，你需要结合实际情况，不断尝试和调整，才能找到最佳的优化方案。

好了，今天的讲座就到这里。 感谢大家的观看！ 下次有机会再跟大家分享更多的SQL优化技巧。 祝大家写出又快又好的SQL语句！

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