各位观众老爷，晚上好！我是今晚的主讲人，咱们今天要聊聊MySQL里一个相当好玩的工具——Optimizer Trace，也就是查询优化器追踪。这玩意儿能让你像X光一样，看穿MySQL优化器在处理你的SQL语句时到底在想些啥，做了哪些决策，以及最终选择了哪条执行路径。
一、 啥是Optimizer Trace？
简单来说，Optimizer Trace是MySQL提供的一个功能，允许你查看查询优化器处理SQL语句的详细过程。优化器是MySQL的心脏，它负责决定如何最有效地执行你的查询。它会考虑各种因素，比如索引、表的大小、连接顺序等等，然后选择一个“最佳”的执行计划。
有时候，你写的SQL语句执行起来慢得像蜗牛，但你又不知道问题出在哪里。这时候，Optimizer Trace就能派上大用场了。它能告诉你：
- 优化器都考虑了哪些执行计划？
- 为什么优化器选择了当前的执行计划？
- 哪些因素影响了优化器的决策？
- 有没有可能优化器选错了执行计划？
二、 如何使用Optimizer Trace？
使用Optimizer Trace非常简单，只需要几个步骤：
-
开启Trace:
SET optimizer_trace="enabled=on"; SET end_markers_in_json=on; -- 可选，让输出更易读optimizer_trace="enabled=on"表示开启Optimizer Trace。end_markers_in_json=on是一个可选设置，它会在JSON输出中添加结束标记，使输出更易于阅读。 -
执行你的SQL语句:
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';执行你想要分析的SQL语句。
-
查看Trace结果:
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`G这条SQL语句会从
information_schema.OPTIMIZER_TRACE表中检索Trace结果。G是MySQL客户端的一个小技巧，它会将结果以垂直方式显示，更易于阅读。 -
关闭Trace:
SET optimizer_trace="enabled=off";分析完之后，记得关闭Optimizer Trace，因为它会带来一些性能开销。
三、 Trace结果解读：JSON格式的秘密
Optimizer Trace的结果是一个巨大的JSON文档，里面包含了优化器处理SQL语句的每一个步骤的详细信息。一开始看到可能会觉得眼花缭乱，但别担心，我们一步步来解读。
JSON文档大致可以分为几个部分：
steps: 这是最重要的部分，它包含了优化器执行的每一个步骤。每个步骤都包含了详细的描述和相关的数据。transformation: 优化器对SQL语句进行的转换，例如子查询优化、常量折叠等等。condition_processing: 条件处理，包括索引选择、范围扫描等等。rows_estimation: 行数估算，优化器会估算每个操作会返回多少行数据，这对于选择最佳执行计划至关重要。access_paths: 访问路径，优化器会考虑不同的访问路径，例如全表扫描、索引扫描等等。considered_execution_plans: 考虑的执行计划，优化器会考虑多个执行计划，并选择一个“最佳”的执行计划。
举个栗子：分析一个简单的查询
假设我们有一个orders表，包含order_id, customer_id, order_date等字段。我们执行以下查询：
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';我们按照上面的步骤开启Trace，执行SQL语句，然后查看Trace结果。Trace结果的steps部分可能会包含以下内容（为了方便阅读，这里只列出关键部分）：
[
{
"join_preparation": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"transform_before_transformation": "SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01'"
},
{
"transform_after_transformation": "SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01'"
}
]
}
},
{
"condition_processing": {
"select#": 1,
"condition": "WHERE",
"original_condition": "(`orders`.`customer_id` = 123) and (`orders`.`order_date` > '2023-01-01')",
"steps": [
{
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "(`orders`.`customer_id` = 123) and (`orders`.`order_date` > '2023-01-01')"
},
{
"transformation": "constant_propagation",
"resulting_condition": "(`orders`.`customer_id` = 123) and (`orders`.`order_date` > '2023-01-01')"
},
{
"substitute_generated_columns": {}
},
{
"table_dependencies": [
{
"table": "`orders`",
"row_may_be_null": false
}
]
},
{
"column_dependencies": [
{
"table": "`orders`",
"column": "`customer_id`"
},
{
"table": "`orders`",
"column": "`order_date`"
}
]
},
{
"partitions_ pruning": {
"partitions_pruining_possible": false,
"partitions_pruining_performance": "ok",
"partitions_pruining_limit": "unlimited"
}
},
{
"rows_estimation": [
{
"table": "`orders`",
"range_analysis": {
"table_scan": {
"rows": 20000,
"cost": 42.75
},
"potential_range_indexes": [
{
"index": "customer_id_idx",
"usable": true,
"key_parts": [
"customer_id",
"order_date"
]
},
{
"index": "order_date_idx",
"usable": true,
"key_parts": [
"order_date"
]
}
],
"best_covering_index_scan": null,
"best_access_path": {
"direction": "both",
"index": "customer_id_idx",
"rows": 50,
"cost": 51.31,
"chosen": true
},
"chosen_range_access_summary": {
"range_scan_plan": {
"index": "customer_id_idx",
"rows": 50,
"cost": 51.31,
"intervals": [
"123"
]
},
"rowid_ordered": false,
"using_mrr": false,
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_filtering_after_initial_index_scan": true,
"rows_for_range": 50,
"cost_for_range": 51.31,
"chosen": true
}
}
}
]
}
]
}
},
{
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [],
"table": "`orders`",
"best_access_path": {
"direction": "both",
"index": "customer_id_idx",
"rows": 50,
"cost": 51.31,
"chosen": true
},
"condition_filtering_pct": 100,
"rows_for_plan": 50,
"cost_for_plan": 51.31,
"rest_of_plan": [ ]
}
]
},
{
"chosen_plan": {
"table": "`orders`" ,
"best_access_path": {
"direction": "both",
"index": "customer_id_idx",
"rows": 50,
"cost": 51.31,
"chosen": true
}
}
}
]从上面的Trace结果中，我们可以看到：
- 优化器首先对SQL语句进行了准备工作 (
join_preparation)。 - 然后，优化器处理了WHERE子句中的条件 (
condition_processing)。 - 在
condition_processing中，我们可以看到优化器考虑了不同的索引 (potential_range_indexes)，包括customer_id_idx和order_date_idx。 - 优化器最终选择了
customer_id_idx索引 (best_access_path)。 considered_execution_plans展示了优化器最终确定的执行计划，它选择了使用索引customer_id_idx。chosen_plan最终确认了选择的计划。
四、 索引选择的奥秘
索引选择是优化器最关键的决策之一。优化器会根据各种因素来选择最佳的索引，例如：
- 索引的类型: B-Tree索引、Hash索引、全文索引等等。
- 索引的选择性: 索引的选择性越高，意味着索引能够过滤掉更多的数据，索引的效果就越好。
- 查询的条件: 查询的条件是否能够使用索引。
- 表的大小: 表越大，使用索引的收益就越大。
- IO成本: 使用索引需要读取索引页和数据页，优化器会估算IO成本。
- CPU成本: 优化器还会考虑CPU成本，例如比较操作的成本。
在上面的例子中，优化器选择了customer_id_idx索引，可能是因为：
customer_id_idx索引的选择性更高，能够过滤掉更多的数据。- 查询的条件
customer_id = 123可以直接使用customer_id_idx索引。 - 优化器估算使用
customer_id_idx索引的IO成本和CPU成本更低。
五、 rows_estimation：优化器的水晶球
rows_estimation是优化器中非常重要的一个环节。优化器需要估算每个操作会返回多少行数据，才能选择最佳的执行计划。如果优化器估算的行数不准确，就可能会选择错误的执行计划。
优化器估算行数的方法有很多，例如：
- 统计信息: 优化器会维护表的统计信息，例如表的行数、每个列的唯一值数量等等。
- 索引统计信息: 优化器还会维护索引的统计信息，例如索引的基数、索引的平均长度等等。
- 直方图: 直方图可以更准确地描述列的数据分布。
- 采样: 优化器可以对表进行采样，然后根据采样结果来估算行数。
在上面的例子中，我们可以看到rows_estimation部分包含了range_analysis，它分析了不同的索引，并估算了使用每个索引会返回多少行数据。
如果优化器估算的行数不准确，你可以尝试以下方法来解决：
- 更新统计信息: 使用
ANALYZE TABLE命令更新表的统计信息。 - 使用
FORCE INDEX提示: 强制优化器使用指定的索引。 - 重写SQL语句: 尝试重写SQL语句，让优化器更容易选择正确的执行计划。
六、 优化器的陷阱：常见问题和解决方案
在使用Optimizer Trace的过程中，你可能会遇到一些常见的问题，例如：
-
全表扫描 (Full Table Scan)
有时候，优化器会选择全表扫描，即使表上有索引。这可能是因为：
- 索引的选择性太低: 如果索引的选择性太低，优化器可能会认为使用索引的成本比全表扫描更高。
- 查询的条件无法使用索引: 如果查询的条件无法使用索引，优化器就只能选择全表扫描。
- 表太小: 如果表太小，全表扫描可能比使用索引更快。
解决方案:
- 检查索引的选择性，如果选择性太低，可以考虑创建更合适的索引。
- 确保查询的条件能够使用索引。
- 如果表确实很小，可以考虑不创建索引。
-
索引合并 (Index Merge)
索引合并是指优化器同时使用多个索引来满足查询的条件。虽然索引合并在某些情况下可以提高性能，但在大多数情况下，索引合并的性能不如使用单个索引。
解决方案:
- 尽量避免使用索引合并，可以通过创建组合索引来替代索引合并。
- 如果必须使用索引合并，可以考虑调整
optimizer_switch参数来控制索引合并的行为。
-
错误的行数估算 (Incorrect Row Estimation)
如果优化器估算的行数不准确，就可能会选择错误的执行计划。
解决方案:
- 更新表的统计信息，使用
ANALYZE TABLE命令。 - 使用
FORCE INDEX提示强制优化器使用指定的索引。 - 重写SQL语句，让优化器更容易选择正确的执行计划。
- 更新表的统计信息，使用
七、 实战案例：优化慢查询
假设我们有一个users表，包含user_id, username, email等字段。我们执行以下查询：
SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%abc%' AND email LIKE '%xyz%';这条SQL语句执行起来非常慢。我们使用Optimizer Trace来分析一下：
SET optimizer_trace="enabled=on";
SET end_markers_in_json=on;
SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%abc%' AND email LIKE '%xyz%';
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`G
SET optimizer_trace="enabled=off";通过查看Trace结果，我们发现优化器选择了全表扫描，因为username和email字段上的LIKE '%abc%'条件无法使用索引。
解决方案:
由于LIKE '%abc%'条件无法使用索引，我们可以考虑使用全文索引 (Fulltext Index) 来优化查询。
-
创建全文索引:
ALTER TABLE users ADD FULLTEXT INDEX username_email_fulltext (username, email); -
使用
MATCH AGAINST查询:SELECT * FROM users WHERE MATCH(username, email) AGAINST ('abc xyz' IN BOOLEAN MODE);MATCH AGAINST是全文索引的查询语法。IN BOOLEAN MODE允许我们使用更灵活的搜索条件。
再次执行查询，速度明显提升。我们再次使用Optimizer Trace来分析，发现优化器已经使用了全文索引。
八、 Optimizer Trace的局限性
Optimizer Trace是一个强大的工具，但它也有一些局限性：
- 性能开销: 开启Optimizer Trace会带来一些性能开销，因此不建议在生产环境长时间开启。
- 输出复杂: Optimizer Trace的输出非常复杂，需要一定的学习成本才能理解。
- 无法修改优化器的行为: Optimizer Trace只能观察优化器的行为，无法修改优化器的行为。
九、 总结
Optimizer Trace是MySQL中一个非常有用的工具，可以帮助你理解查询优化器的工作原理，诊断慢查询，并优化SQL语句。虽然Optimizer Trace的输出比较复杂，但只要掌握了基本原理，就能轻松地解读Trace结果，找到问题的根源。
希望今天的讲座对大家有所帮助！下次再见！