MySQL高级讲座篇之：MySQL的`Explain format=tree`：如何可视化执行计划？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Alright, buckle up buttercups,因为接下来我们要聊聊MySQL执行计划的“可视化”版——EXPLAIN FORMAT=TREE。谁说程序猿不懂艺术？这玩意儿绝对能让你感受到数据之美！

开场白：执行计划的重要性

数据库的执行计划，就像是汽车的导航仪。你想从A点到B点，导航仪会给你推荐不同的路线。 MySQL也一样，对于一个SQL查询，它可以选择不同的执行策略，最终得到相同的结果。执行计划就是MySQL选择的“路线图”。

理解执行计划至关重要，因为它可以帮助我们识别SQL查询的瓶颈，并进行优化，从而让数据库跑得更快，更稳。传统的EXPLAIN命令已经很强大了，但是它的输出形式通常是一堆文本，对于复杂的查询，阅读和理解起来比较困难。

这时候，EXPLAIN FORMAT=TREE就派上用场了。它可以将执行计划以树状结构的形式展示出来，更加直观，易于理解。

EXPLAIN FORMAT=TREE的基本用法

要使用EXPLAIN FORMAT=TREE，只需要在EXPLAIN命令后面加上FORMAT=TREE即可。例如：

EXPLAIN FORMAT=TREE SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'New York';

执行这条命令后，MySQL会返回一个树状结构的执行计划。这个树状结构描述了MySQL执行查询的步骤，以及每个步骤使用的资源和估计的成本。

理解树状结构的执行计划

树状结构的执行计划，通常从根节点开始，到叶子节点结束。根节点代表整个查询的最终结果，叶子节点代表查询中涉及到的表和索引。

节点类型: 常见的节点类型包括：
- Table scan (全表扫描): 对整个表进行扫描。
- Index lookup (索引查找): 使用索引进行查找。
- Range scan (范围扫描): 使用索引进行范围查找。
- Ref scan (引用扫描): 使用非唯一索引进行查找。
- Eq_ref (等值引用): 使用唯一索引进行查找。
- Sort (排序): 对结果进行排序。
- Group (分组): 对结果进行分组。
- Join (连接): 将多个表连接起来。
- Filter (过滤): 根据条件过滤数据。
成本 (cost): 每个节点都会有一个成本值，代表执行该步骤所需的资源。成本越低，说明该步骤的效率越高。
行数 (rows): 每个节点还会有一个行数值，代表该步骤返回的行数。行数越少，说明该步骤过滤数据的能力越强。
访问类型 (access type): 描述了MySQL访问表数据的方式。常见的访问类型包括：system, const, eq_ref, ref, range, index, ALL。其中，system和const是最好的，ALL是最差的。

案例分析：一个简单的查询

假设我们有一个users表，包含以下字段：

id (INT, PRIMARY KEY)
name (VARCHAR(255))
age (INT)
city (VARCHAR(255))

现在，我们要查询年龄大于25岁，并且居住在纽约的用户：

SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'New York';

如果没有索引，执行计划可能会是这样的：

-> Filter: ((users.age > 25) and (users.city = 'New York'))  (cost=10.20 rows=10)
    -> Table scan on users  (cost=10.20 rows=1000)

这个执行计划告诉我们，MySQL首先对users表进行全表扫描 (Table scan)，然后根据age > 25和city = 'New York'这两个条件进行过滤 (Filter)。全表扫描的成本很高，效率很低。

为了优化这个查询，我们可以为age和city字段创建索引：

CREATE INDEX idx_age ON users (age);
CREATE INDEX idx_city ON users (city);

创建索引后，再次执行EXPLAIN FORMAT=TREE：

-> Index range scan on users using idx_age over (25,+inf]  (cost=1.20 rows=50)
    -> Filter: (users.city = 'New York')  (cost=1.20 rows=10)

可以看到，MySQL现在使用了idx_age索引进行范围扫描 (Index range scan)，而不是全表扫描。范围扫描的成本比全表扫描低得多，效率也更高。但是，注意到了吗？之后仍然有 Filter 操作，说明 city 的索引并没有被完全利用上。

为了进一步优化，我们可以创建一个联合索引：

CREATE INDEX idx_age_city ON users (age, city);

再次执行EXPLAIN FORMAT=TREE：

-> Index range scan on users using idx_age_city over (25,'New York',+inf,'New York']  (cost=0.70 rows=10)

现在，MySQL使用了idx_age_city联合索引进行范围扫描，并且不再需要额外的过滤操作。效率得到了进一步提升。联合索引的威力，可见一斑！

案例分析：一个更复杂的查询 (JOIN)

假设我们还有另一个表orders，包含以下字段：

id (INT, PRIMARY KEY)
user_id (INT, FOREIGN KEY referencing users.id)
order_date (DATE)
amount (DECIMAL(10, 2))

现在，我们要查询所有居住在纽约，并且在2023年1月1日之后下过订单的用户及其订单信息：

SELECT u.name, o.order_date, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.city = 'New York' AND o.order_date >= '2023-01-01';

如果没有索引，执行计划可能会是这样的：

-> Nested loop inner join  (cost=100.00 rows=10)
    -> Table scan on u  (cost=10.00 rows=100)
        -> Filter: (u.city = 'New York')  (cost=10.00 rows=10)
    -> Table scan on o  (cost=10.00 rows=100)
        -> Filter: ((o.user_id = u.id) and (o.order_date >= '2023-01-01'))  (cost=10.00 rows=10)

这个执行计划告诉我们，MySQL使用了嵌套循环连接 (Nested loop inner join)。首先对users表进行全表扫描，然后对orders表进行全表扫描。嵌套循环连接的成本很高，效率很低。

为了优化这个查询，我们可以为users.city和orders.user_id和orders.order_date字段创建索引：

CREATE INDEX idx_city ON users (city);
CREATE INDEX idx_user_id ON orders (user_id);
CREATE INDEX idx_order_date ON orders (order_date);

创建索引后，再次执行EXPLAIN FORMAT=TREE：

-> Nested loop inner join  (cost=20.00 rows=10)
    -> Index lookup on u using idx_city  (cost=1.00 rows=10)
        -> Filter: (u.city = 'New York')  (cost=1.00 rows=10)
    -> Index lookup on o using idx_user_id  (cost=1.00 rows=10)
        -> Filter: ((o.user_id = u.id) and (o.order_date >= '2023-01-01'))  (cost=1.00 rows=10)

可以看到，MySQL现在使用了idx_city索引和idx_user_id索引进行查找，而不是全表扫描。效率得到了提升，但是嵌套循环连接仍然存在。

为了进一步优化，我们可以考虑使用索引合并 (Index Merge)。但是，索引合并通常不如联合索引效率高。因此，我们可以创建一个联合索引：

CREATE INDEX idx_user_id_order_date ON orders (user_id, order_date);

然后修改我们的查询语句，强制MySQL使用这个联合索引。这招比较激进，需要你非常了解你的数据：

SELECT u.name, o.order_date, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.city = 'New York' AND o.order_date >= '2023-01-01'
FORCE INDEX (idx_user_id_order_date);

再次执行EXPLAIN FORMAT=TREE，看看效果。 (注意，效果不一定总是更好，取决于你的数据分布)

高级技巧：深入挖掘执行计划

成本分析: 仔细分析每个节点的成本，找出成本最高的节点。这些节点通常是性能瓶颈。重点优化这些节点。
访问类型分析: 尽量避免使用ALL访问类型。如果发现使用了ALL访问类型，说明没有使用索引，需要创建索引或者优化查询语句。
临时表 (Temporary Table): 有时候，MySQL会创建临时表来存储中间结果。创建临时表会增加额外的开销。尽量避免创建临时表。 EXPLAIN FORMAT=TREE会显示是否使用了临时表。
文件排序 (Filesort): 如果需要对结果进行排序，但是无法使用索引进行排序，MySQL会使用文件排序。文件排序的效率很低。尽量避免使用文件排序。 EXPLAIN FORMAT=TREE会显示是否使用了文件排序。
子查询优化: 尽量避免使用相关的子查询。相关的子查询的效率很低。可以将相关的子查询转换为连接查询。
查询重写 (Query Rewrite): MySQL会自动对查询进行重写，以提高查询效率。可以通过查看执行计划来了解MySQL是如何重写查询的。

注意事项：陷阱与误区

EXPLAIN 只是估计: EXPLAIN 只是根据统计信息来估计执行计划，实际执行情况可能会有所不同。因此，我们需要结合实际情况进行分析。
数据量影响: 数据量的大小会影响执行计划的选择。对于小数据量，全表扫描可能比索引查找更快。
硬件影响: 硬件配置也会影响执行计划的选择。例如，如果服务器的内存足够大，MySQL可能会选择使用内存排序而不是文件排序。
MySQL版本影响: 不同版本的MySQL，执行计划可能会有所不同。因此，我们需要针对不同的MySQL版本进行优化。
不要过度优化: 不要为了优化而优化。过度优化可能会导致代码变得复杂，难以维护。重要的是找到性能瓶颈，并进行针对性的优化。

代码示例：使用存储过程进行性能测试

为了更方便地进行性能测试，我们可以使用存储过程来执行SQL查询，并记录执行时间。

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE test_query(IN query_string TEXT)
BEGIN
  DECLARE start_time DATETIME;
  DECLARE end_time DATETIME;
  SET start_time = NOW();
  SET @sql = query_string;
  PREPARE stmt FROM @sql;
  EXECUTE stmt;
  DEALLOCATE PREPARE stmt;
  SET end_time = NOW();
  SELECT TIMEDIFF(end_time, start_time) AS execution_time;
END //

DELIMITER ;

--  使用示例
CALL test_query('SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = "New York"');

可以使用这个存储过程来测试不同索引和查询语句的性能。

总结：EXPLAIN FORMAT=TREE的价值

EXPLAIN FORMAT=TREE 是一个强大的工具，可以帮助我们理解MySQL的执行计划，识别SQL查询的瓶颈，并进行优化。通过它可以：

可视化执行计划，更容易理解查询执行的步骤。
分析每个步骤的成本和行数，找出性能瓶颈。
了解MySQL如何使用索引，以及如何进行连接和排序。
优化SQL查询，提高数据库的性能。

掌握了EXPLAIN FORMAT=TREE，你就可以像一位经验丰富的侦探一样，深入挖掘SQL查询的秘密，让你的数据库跑得更快，更稳！现在，去试试吧！让你的代码，像诗一样优雅，像火箭一样快速！

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