MySQL高级特性之：`MySQL`的`CTE`物化：`WITH … AS …`的临时表创建机制。

MySQL CTE 物化：WITH…AS…的临时表创建机制

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 中的一个高级特性：公共表表达式 (Common Table Expression, CTE) 的物化机制。 CTE 通过 WITH ... AS ... 语法定义一个临时的结果集，方便在同一个查询中多次引用，从而提高查询的可读性和可维护性。 然而，CTE 的具体执行方式，特别是是否物化，对查询性能有着显著的影响。

1. CTE 的基本概念与语法

CTE 允许我们定义一个命名的临时结果集，这个结果集可以在随后的查询中像表一样被引用。 CTE 主要分为两种类型：

• 非递归 CTE (Non-recursive CTE): 最常见的 CTE 类型，用于简单的结果集定义。
• 递归 CTE (Recursive CTE): 用于处理具有层级关系的数据，例如组织结构、树形结构等。

本文主要关注非递归 CTE 的物化机制，递归 CTE 的物化行为相对复杂，不在本文的讨论范围内。

一个基本的 CTE 语法如下：

WITH cte_name AS (
    SELECT column1, column2
    FROM table1
    WHERE condition
)
SELECT column1, column2
FROM cte_name
WHERE another_condition;

• WITH cte_name AS (...): 定义 CTE 的名称和内容。 cte_name 是 CTE 的名称，后面的括号内是定义 CTE 的 SELECT 语句。
• SELECT column1, column2 FROM cte_name ...: 在主查询中引用 CTE。 cte_name 可以像普通的表一样被使用。

2. CTE 的优势

• 提高可读性： 将复杂的查询分解成更小的、逻辑上独立的 CTE，使查询更容易理解和维护。
• 避免代码重复： 在同一个查询中多次使用相同的结果集，避免重复编写相同的 SELECT 语句。
• 简化递归查询： 递归 CTE 可以方便地处理具有层级关系的数据。

3. CTE 的物化与非物化

CTE 的执行方式有两种：物化 (Materialization) 和非物化 (Inlining/Merging)。

• 物化： MySQL 将 CTE 的结果集存储在一个临时的表中，然后在后续的查询中从这个临时表中读取数据。
• 非物化： MySQL 将 CTE 的定义直接嵌入到主查询中，相当于将 CTE 的 SELECT 语句替换到主查询中引用 CTE 的位置。

是否物化 CTE 对查询性能有着至关重要的影响。

4. MySQL 8.0 之前的版本：隐式物化

在 MySQL 8.0 之前的版本，CTE 默认情况下是会被物化的。这意味着每次引用 CTE 时，MySQL 都会创建一个临时的表来存储 CTE 的结果集。

• 优点： 避免重复计算 CTE 的结果集。如果 CTE 被多次引用，物化可以节省计算资源。
• 缺点： 创建和维护临时表会带来额外的开销，包括磁盘 I/O 和内存消耗。如果 CTE 的结果集很大，物化可能会导致性能下降。

在 MySQL 8.0 之前的版本，没有直接的方法来控制 CTE 的物化行为。优化器会根据一些启发式规则来决定是否物化 CTE，但这些规则并不总是最优的。

5. MySQL 8.0 引入的优化：MATERIALIZED 和 NO_MATERIALIZED 提示

MySQL 8.0 引入了两个新的优化器提示：MATERIALIZED 和 NO_MATERIALIZED，允许我们显式地控制 CTE 的物化行为。

• MATERIALIZED: 强制 MySQL 物化 CTE。
• NO_MATERIALIZED: 强制 MySQL 不要物化 CTE。

使用这两个提示的语法如下：

WITH cte_name AS (
    /* MATERIALIZED */
    SELECT column1, column2
    FROM table1
    WHERE condition
)
SELECT column1, column2
FROM cte_name
WHERE another_condition;

WITH cte_name AS (
    /* NO_MATERIALIZED */
    SELECT column1, column2
    FROM table1
    WHERE condition
)
SELECT column1, column2
FROM cte_name
WHERE another_condition;

通过使用这两个提示，我们可以根据具体的查询场景来选择最合适的物化策略，从而提高查询性能。

6. 如何选择物化策略：案例分析

选择物化还是非物化 CTE 取决于多个因素，包括：

• CTE 的复杂性：如果 CTE 的计算量很大，物化可以避免重复计算。
• CTE 的结果集大小：如果 CTE 的结果集很大，物化可能会导致性能下降。
• CTE 的引用次数：如果 CTE 被多次引用，物化可以节省计算资源。
• 主查询的复杂性：如果主查询很复杂，非物化可能会导致查询计划变得过于复杂，从而影响性能。

下面通过几个案例来说明如何选择物化策略：

案例 1：简单的 CTE，只被引用一次

-- 获取订单数量大于 10 的客户信息
WITH CustomerOrderCount AS (
    SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count
    FROM orders
    GROUP BY customer_id
    HAVING COUNT(*) > 10
)
SELECT c.customer_name, coc.order_count
FROM customers c
JOIN CustomerOrderCount coc ON c.customer_id = coc.customer_id;

在这个案例中，CTE CustomerOrderCount 只被引用一次，并且计算量相对较小。因此，非物化可能是一个更好的选择。

WITH CustomerOrderCount AS (
    /* NO_MATERIALIZED */
    SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count
    FROM orders
    GROUP BY customer_id
    HAVING COUNT(*) > 10
)
SELECT c.customer_name, coc.order_count
FROM customers c
JOIN CustomerOrderCount coc ON c.customer_id = coc.customer_id;

案例 2：复杂的 CTE，被多次引用

-- 计算每个部门的平均工资，并找出工资高于其所在部门平均工资的员工
WITH DepartmentAvgSalary AS (
    SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY department_id
)
SELECT e.employee_name, e.salary, das.avg_salary
FROM employees e
JOIN DepartmentAvgSalary das ON e.department_id = das.department_id
WHERE e.salary > das.avg_salary;

-- 假设我们需要找出工资高于其所在部门平均工资 10% 以上的员工
WITH DepartmentAvgSalary AS (
    SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY department_id
)
SELECT e.employee_name, e.salary, das.avg_salary
FROM employees e
JOIN DepartmentAvgSalary das ON e.department_id = das.department_id
WHERE e.salary > das.avg_salary * 1.1;

在这个案例中，CTE DepartmentAvgSalary 被多次引用（虽然代码看起来是两次相同的查询，但可以想象在一个更复杂的查询中，这个 CTE 会被更频繁的引用）。 而且计算量也比较大。 因此，物化可能是一个更好的选择。

WITH DepartmentAvgSalary AS (
    /* MATERIALIZED */
    SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY department_id
)
SELECT e.employee_name, e.salary, das.avg_salary
FROM employees e
JOIN DepartmentAvgSalary das ON e.department_id = das.department_id
WHERE e.salary > das.avg_salary;

-- 假设我们需要找出工资高于其所在部门平均工资 10% 以上的员工
WITH DepartmentAvgSalary AS (
    /* MATERIALIZED */
    SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY department_id
)
SELECT e.employee_name, e.salary, das.avg_salary
FROM employees e
JOIN DepartmentAvgSalary das ON e.department_id = das.department_id
WHERE e.salary > das.avg_salary * 1.1;

案例 3：CTE 结果集很大

-- 从一个非常大的表中筛选数据，并进行一些复杂的计算
WITH LargeData AS (
    SELECT column1, column2, column3
    FROM very_large_table
    WHERE condition
    -- 一些复杂的计算
)
SELECT column1, AVG(column2)
FROM LargeData
GROUP BY column1;

如果 very_large_table 非常大，并且 LargeData 的结果集也很大，那么物化可能会导致性能下降。 在这种情况下，非物化可能是一个更好的选择，尽管这可能会增加主查询的复杂性。

WITH LargeData AS (
    /* NO_MATERIALIZED */
    SELECT column1, column2, column3
    FROM very_large_table
    WHERE condition
    -- 一些复杂的计算
)
SELECT column1, AVG(column2)
FROM LargeData
GROUP BY column1;

7. 使用 EXPLAIN 分析查询计划

在选择物化策略时，可以使用 EXPLAIN 语句来分析查询计划，从而了解 MySQL 如何执行查询。 EXPLAIN 语句可以显示查询的执行顺序、使用的索引、以及是否使用了临时表等信息。

例如：

EXPLAIN
WITH cte_name AS (
    /* MATERIALIZED */
    SELECT column1, column2
    FROM table1
    WHERE condition
)
SELECT column1, column2
FROM cte_name
WHERE another_condition;

通过分析 EXPLAIN 的输出，我们可以判断是否物化了 CTE，以及物化对查询性能的影响。 如果 EXPLAIN 输出中显示创建了临时表，则表示 CTE 被物化了。

8. 其他影响物化策略的因素

除了上述因素外，还有一些其他因素可能会影响 CTE 的物化策略：

• MySQL 版本： 不同版本的 MySQL 在 CTE 的物化行为上可能存在差异。
• 优化器设置： MySQL 的优化器会根据一些设置来决定是否物化 CTE。
• 查询复杂度： 查询的复杂度越高，优化器越有可能物化 CTE，以简化查询计划。
• 索引： 适当的索引可以提高查询性能，从而影响优化器的物化策略。

9. 总结：选择合适的物化策略

因素	建议
CTE 复杂性	复杂 CTE, 计算量大 -> MATERIALIZED (避免重复计算)
CTE 结果集大小	结果集很大 -> NO_MATERIALIZED (避免临时表开销)
CTE 引用次数	多次引用 -> MATERIALIZED (避免重复计算)
主查询复杂度	主查询复杂 -> MATERIALIZED (简化查询计划)
其他	使用 EXPLAIN 分析查询计划, 根据具体情况进行调整

10. CTE 物化策略：性能优化中的重要一环

CTE 是 MySQL 中一个强大的特性，可以提高查询的可读性和可维护性。 但是，CTE 的物化行为对查询性能有着重要的影响。 通过使用 MATERIALIZED 和 NO_MATERIALIZED 提示，我们可以显式地控制 CTE 的物化行为，从而根据具体的查询场景选择最合适的物化策略。 结合 EXPLAIN 语句的分析，我们可以更好地了解 MySQL 如何执行查询，并找到性能瓶颈。理解并掌握 CTE 的物化机制，是进行 MySQL 性能优化的重要一环。