MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Explain Analyze`：如何通过其输出分析实际执行计划。 - 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

嘿，各位数据库探险家们！准备好深入MySQL的内核，揭秘查询的真实运行轨迹了吗？今天咱们就来聊聊一个超级给力的工具：`EXPLAIN ANALYZE`。

别被这名字吓到，它其实就是EXPLAIN的升级版，不仅告诉你MySQL 计划怎么执行查询，还告诉你它实际是怎么执行的！这就像是你有了一个内置的侦探，可以追踪查询的每一步，揪出性能瓶颈。

一、为什么需要`EXPLAIN ANALYZE`？

首先，让我们快速回顾一下EXPLAIN。它能告诉你：

MySQL优化器打算如何执行你的查询。
使用了哪些表，以什么顺序访问它们。
使用了哪些索引（如果用了的话）。
大致的扫描行数。

但问题来了，EXPLAIN仅仅是计划，而不是现实。

数据倾斜： 某些值可能比预期的更常见，导致优化器估计的行数不准确。
数据变化： 在你分析查询计划和实际执行查询之间，数据可能发生了变化。
优化器的“小聪明”： 优化器可能会根据运行时统计信息做出一些你意想不到的调整。

这些因素都会导致EXPLAIN的结果与实际情况不符。这就是EXPLAIN ANALYZE大显身手的地方！它能提供 真实的 执行信息，包括每个步骤花费的时间，扫描的行数等等。

二、`EXPLAIN ANALYZE`初体验

EXPLAIN ANALYZE的语法非常简单，只需要在你的SELECT语句前加上它即可。

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

执行后，你会得到一长串的文本输出，别慌，咱们一步一步来解读它。

三、解读`EXPLAIN ANALYZE`的输出

EXPLAIN ANALYZE的输出是一个树状结构，表示查询的执行流程。每个节点代表一个操作，例如读取表、过滤行、排序等等。

一个简单的例子

假设我们有一个customers表和一个orders表，它们之间通过customer_id关联。

CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    customer_name VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    amount DECIMAL(10, 2),
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

-- 插入一些示例数据
INSERT INTO customers (customer_id, customer_name) VALUES
(1, 'Alice'),
(2, 'Bob'),
(3, 'Charlie');

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, amount) VALUES
(101, 1, '2023-01-15', 100.00),
(102, 1, '2023-02-20', 200.00),
(103, 2, '2023-01-25', 150.00),
(104, 2, '2023-03-10', 250.00),
(105, 3, '2023-01-05', 120.00),
(106, 3, '2023-02-15', 180.00);

现在，我们执行以下查询：

EXPLAIN ANALYZE SELECT c.customer_name, SUM(o.amount) AS total_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'
GROUP BY c.customer_name;

输出（简化版，实际输出会更详细）：

-> Group aggregate: sum(orders.amount)  (actual time=0.010..0.011 rows=2 loops=1)
    -> Inner hash join (orders.customer_id = customers.customer_id)  (actual time=0.004..0.008 rows=2 loops=1)
        -> Filter: ((orders.order_date >= DATE'2023-01-01') and (orders.order_date <= DATE'2023-01-31'))  (actual time=0.001..0.002 rows=3 loops=1)
            -> Table scan on orders  (actual time=0.000..0.001 rows=6 loops=1)
        -> Hash
            -> Table scan on customers  (actual time=0.000..0.000 rows=3 loops=1)

解读：

树的结构： 从下往上看，表示执行的顺序。最底层的操作最先执行。
Table scan on orders： 对orders表进行全表扫描。actual time表示实际花费的时间，rows表示扫描的行数，loops表示执行的次数。
Filter： 对orders表进行过滤，只保留order_date在指定范围内的行。
Table scan on customers： 对customers表进行全表扫描。
Hash： 为customers表创建一个哈希表，用于加速join操作。
Inner hash join： 使用哈希连接将orders表和customers表连接起来。
Group aggregate： 对结果进行分组，并计算每个客户的总金额。

关键信息：

actual time： 实际执行时间，单位通常是毫秒。这是最重要的指标，可以用来找出性能瓶颈。
rows： 实际处理的行数。如果这个值与你的预期相差很大，说明优化器可能做出了错误的估计。
loops： 操作执行的次数。
操作类型： 例如Table scan、Index lookup、Filter、Join等等。

四、`EXPLAIN ANALYZE`的进阶用法

1. 查看更详细的信息

有些MySQL版本（比如MySQL 8.0.18+）支持更详细的EXPLAIN ANALYZE输出，包括内存使用情况、CPU使用情况等等。

2. 与EXPLAIN FORMAT=JSON结合使用

EXPLAIN FORMAT=JSON可以将查询计划以JSON格式输出，方便程序解析。你可以将EXPLAIN ANALYZE的输出与EXPLAIN FORMAT=JSON的结果结合起来，进行更深入的分析。

3. 关注高成本操作

重点关注actual time最高的那些操作。这些操作通常是性能瓶颈所在。

4. 比较不同的查询计划

尝试不同的查询方式，然后使用EXPLAIN ANALYZE比较它们的性能。例如，你可以比较使用索引和不使用索引的查询，或者比较不同的join算法。

五、实战案例：优化慢查询

假设我们有一个查询很慢，我们使用EXPLAIN ANALYZE来分析它。

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM large_table WHERE column1 = 'some_value' AND column2 LIKE '%keyword%';

分析输出后，我们发现Table scan on large_table花费了大量的时间。这意味着MySQL必须扫描整个表才能找到匹配的行。

优化方案：

添加索引： 在column1和column2上添加索引。
优化LIKE语句： 尽量避免使用LIKE '%keyword%'，因为它会导致全表扫描。可以考虑使用全文索引，或者将LIKE '%keyword%'改为LIKE 'keyword%'。
重写查询： 考虑是否可以重写查询，使用更高效的算法。

添加索引后，再次运行EXPLAIN ANALYZE，如果Table scan被Index lookup替代，并且actual time显著降低，说明优化成功了。

六、一些需要注意的点

EXPLAIN ANALYZE会实际执行查询： 这意味着它可能会对你的数据库产生影响，特别是对于UPDATE、DELETE等操作。在生产环境中使用时要小心。
EXPLAIN ANALYZE的输出可能会很长： 特别是对于复杂的查询。可以使用一些工具来格式化和分析输出。
EXPLAIN ANALYZE的结果可能会受到缓存的影响： 为了获得更准确的结果，可以先清空查询缓存。
不同MySQL版本输出格式可能会有所不同 需要根据实际情况进行调整.

七、常见问题及解决方案

问题	可能原因	解决方案
`Table scan`时间过长	缺少合适的索引，或者索引没有被正确使用。	1. 检查是否缺少索引。2. 检查索引是否被正确使用（例如，使用了函数或表达式导致索引失效）。3. 尝试优化查询语句，使其能够更好地利用索引。
`Join`操作时间过长	连接的表没有合适的索引，或者连接条件不合理。	1. 确保连接的列上有索引。2. 检查连接条件是否正确，避免笛卡尔积。3. 尝试使用不同的连接算法（例如，`HASH JOIN`、`NESTED LOOP JOIN`）。4. 考虑是否可以通过预先聚合或过滤数据来减少连接的数据量。
`Filesort`操作时间过长	排序的数据量太大，无法在内存中完成排序。	1. 尽量避免对大量数据进行排序。2. 增加`sort_buffer_size`参数，增加内存排序缓冲区的大小。3. 确保排序的列上有索引，以便MySQL可以使用索引进行排序。
`Using temporary`操作出现频率过高	MySQL需要创建临时表来处理查询结果，例如分组、排序等。	1. 优化查询语句，避免创建临时表。2. 增加`tmp_table_size`和`max_heap_table_size`参数，增加临时表的大小。3. 确保分组或排序的列上有索引。
`Filter`操作时间过长	过滤条件过于复杂，或者过滤的列上没有索引。	1. 简化过滤条件。2. 在过滤的列上添加索引。3. 考虑是否可以通过其他方式来过滤数据，例如使用预先计算好的结果。
优化器选择了错误的执行计划，导致性能下降	统计信息不准确，或者优化器自身存在缺陷。	1. 更新表的统计信息 (`ANALYZE TABLE`)。2. 尝试使用`FORCE INDEX`提示来强制MySQL使用指定的索引。3. 考虑升级MySQL版本，修复优化器中的缺陷。4. 如果怀疑是参数配置问题，检查相关参数.
实际执行行数和预计行数差距过大	统计信息不准确，或者存在数据倾斜。	1. 更新表的统计信息 (`ANALYZE TABLE`)。2. 了解数据分布情况，考虑是否可以优化查询语句来避免数据倾斜。3. 尝试使用`STRAIGHT_JOIN`提示来强制MySQL按照指定的顺序连接表。
`锁等待`导致查询变慢	查询被其他事务阻塞。	1. 查找持有锁的事务，并尝试解决锁冲突。2. 优化查询语句，减少锁的持有时间。3. 考虑使用更细粒度的锁。4. 检查是否需要调整事务隔离级别.

八、总结

EXPLAIN ANALYZE是MySQL性能调优的利器。它可以帮助你深入了解查询的执行过程，找出性能瓶颈，并采取相应的优化措施。

记住，优化是一个持续的过程，需要不断地学习和实践。希望今天的讲座能帮助你更好地掌握EXPLAIN ANALYZE，成为一名真正的数据库探险家！

下次咱们再聊聊MySQL的索引优化，再见！

嘿，各位数据库探险家们！准备好深入MySQL的内核，揭秘查询的真实运行轨迹了吗？今天咱们就来聊聊一个超级给力的工具：EXPLAIN ANALYZE。

一、为什么需要EXPLAIN ANALYZE？

二、EXPLAIN ANALYZE初体验

三、解读EXPLAIN ANALYZE的输出

四、EXPLAIN ANALYZE的进阶用法