MySQL性能诊断与调优：EXPLAIN ANALYZE 详解
各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 性能诊断和调优中一个非常强大的工具：EXPLAIN ANALYZE。相信大家都用过 EXPLAIN，它可以帮助我们了解查询的执行计划。而 EXPLAIN ANALYZE 更进一步，它不仅会给出执行计划，还会实际执行查询，并提供每个步骤的成本和时间消耗信息，从而帮助我们更准确地定位性能瓶颈。
EXPLAIN 的局限性
在了解 EXPLAIN ANALYZE 的优势之前，我们先回顾一下 EXPLAIN 的局限性。 EXPLAIN 主要依赖于 MySQL 的优化器来生成执行计划。这个计划是基于统计信息和一些预设的规则估算出来的，而不是实际执行的结果。 因此，EXPLAIN 存在以下几个问题：
- 估算不准确： 统计信息可能过时，导致优化器对数据量的估计不准确。例如，优化器可能认为某个索引的选择性很高，但实际情况并非如此。
- 忽略运行时因素：
EXPLAIN无法考虑运行时的一些因素，比如数据缓存命中率、并发情况等。 - 信息有限：
EXPLAIN提供的关于每个步骤的成本信息通常比较抽象，难以直接用于性能分析。
EXPLAIN ANALYZE 的优势
EXPLAIN ANALYZE 解决了 EXPLAIN 的这些问题。它通过实际执行查询，可以获得更准确的性能数据。 它的主要优势包括：
- 真实执行数据：
EXPLAIN ANALYZE会实际运行查询，并收集每个步骤的执行时间和成本信息，这些数据反映了真实的运行情况。 - 更详细的性能报告： 它提供了每个步骤的实际执行时间、返回的行数等详细信息，帮助我们更精确地定位性能瓶颈。
- 辅助优化决策： 基于真实的性能数据，我们可以做出更明智的优化决策，比如选择合适的索引、调整查询语句等。
EXPLAIN ANALYZE 的使用
EXPLAIN ANALYZE 的使用非常简单，只需要在 EXPLAIN 后面加上 ANALYZE 关键字即可。
语法：
EXPLAIN ANALYZE your_sql_query;示例：
假设我们有一个 users 表，包含 id, name, email, age 等字段。
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
email VARCHAR(255) UNIQUE,
age INT
);
INSERT INTO users (name, email, age) VALUES
('Alice', '[email protected]', 25),
('Bob', '[email protected]', 30),
('Charlie', '[email protected]', 35),
('David', '[email protected]', 40),
('Eve', '[email protected]', 45),
('Frank', '[email protected]', 50),
('Grace', '[email protected]', 55),
('Henry', '[email protected]', 60),
('Ivy', '[email protected]', 65),
('Jack', '[email protected]', 70);我们执行以下查询，并使用 EXPLAIN ANALYZE 分析其性能：
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30;输出结果示例：
-> Filter: (users.age > 30) (cost=1.10 rows=7) (actual time=0.014..0.022 rows=7 loops=1)
-> Table scan on users (cost=0.00 rows=10) (actual time=0.005..0.010 rows=10 loops=1)结果解读：
- Filter: (users.age > 30): 表示对
users表进行过滤，筛选出age大于 30 的行。cost=1.10: 估算的成本。rows=7: 估算的行数。actual time=0.014..0.022: 实际执行时间范围（从 0.014 毫秒到 0.022 毫秒）。rows=7: 实际返回的行数。loops=1: 执行的循环次数（这里是 1，表示执行了一次）。
- Table scan on users: 表示对
users表进行全表扫描。cost=0.00: 估算的成本。rows=10: 估算的行数。actual time=0.005..0.010: 实际执行时间范围（从 0.005 毫秒到 0.010 毫秒）。rows=10: 实际返回的行数。loops=1: 执行的循环次数。
从上面的结果可以看出，EXPLAIN ANALYZE 提供了每个步骤的估算成本、估算行数、实际执行时间、实际返回行数等信息。 通过分析这些信息，我们可以判断查询的性能瓶颈在哪里。
深入分析 EXPLAIN ANALYZE 的输出
EXPLAIN ANALYZE 的输出结果可能比较复杂，我们需要仔细分析才能从中提取有用的信息。 下面我们通过更复杂的例子来深入分析 EXPLAIN ANALYZE 的输出。
假设我们有两张表：orders 和 customers。
CREATE TABLE customers (
customer_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,
city VARCHAR(255)
);
CREATE TABLE orders (
order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
customer_id INT,
order_date DATE,
total_amount DECIMAL(10, 2),
FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);
-- 插入一些示例数据
INSERT INTO customers (customer_name, city) VALUES
('Alice', 'New York'),
('Bob', 'Los Angeles'),
('Charlie', 'Chicago'),
('David', 'Houston'),
('Eve', 'Phoenix');
INSERT INTO orders (customer_id, order_date, total_amount) VALUES
(1, '2023-01-01', 100.00),
(1, '2023-01-05', 200.00),
(2, '2023-01-10', 150.00),
(3, '2023-01-15', 250.00),
(4, '2023-01-20', 300.00),
(5, '2023-01-25', 350.00),
(1, '2023-02-01', 120.00),
(2, '2023-02-05', 180.00),
(3, '2023-02-10', 280.00),
(4, '2023-02-15', 320.00);现在我们执行以下查询，并使用 EXPLAIN ANALYZE 分析：
EXPLAIN ANALYZE SELECT c.customer_name, SUM(o.total_amount) AS total FROM customers c JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id WHERE c.city = 'New York' GROUP BY c.customer_name;假设 EXPLAIN ANALYZE 的输出如下：
-> Group aggregate: sum(orders.total_amount) (actual time=0.045..0.045 rows=1 loops=1)
-> Hash join (c.customer_id = o.customer_id) (cost=2.20 rows=2) (actual time=0.020..0.040 rows=2 loops=1)
-> Filter: (c.city = 'New York') (cost=1.10 rows=1) (actual time=0.010..0.012 rows=1 loops=1)
-> Table scan on customers c (cost=0.00 rows=5) (actual time=0.005..0.007 rows=5 loops=1)
-> Table scan on orders o (cost=0.00 rows=10) (actual time=0.008..0.015 rows=10 loops=1)结果解读：
- Group aggregate: sum(orders.total_amount): 表示对结果进行分组聚合，计算
total_amount的总和。 实际执行时间为 0.045 毫秒。 - Hash join (c.customer_id = o.customer_id): 表示使用 Hash Join 连接
customers和orders表。cost=2.20 rows=2: 估算的成本和行数。actual time=0.020..0.040 rows=2 loops=1: 实际执行时间范围和返回的行数。 Hash Join 的时间消耗相对较高，需要关注。
- Filter: (c.city = ‘New York’): 表示对
customers表进行过滤，筛选出city为 ‘New York’ 的行。 实际执行时间为 0.010 到 0.012 毫秒。 - Table scan on customers c: 表示对
customers表进行全表扫描。 实际执行时间为 0.005 到 0.007 毫秒。 - Table scan on orders o: 表示对
orders表进行全表扫描。 实际执行时间为 0.008 到 0.015 毫秒。
性能瓶颈分析：
在这个例子中，Hash Join 的时间消耗相对较高。 我们可以考虑以下优化方案：
- 添加索引： 在
orders表的customer_id字段上添加索引，可以加速 Join 操作。 - 优化数据分布： 如果
customers表中city = 'New York'的数据很少，可以考虑将这部分数据单独存储，减少全表扫描的范围。
优化示例
我们为 orders 表的 customer_id 字段添加索引：
CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);再次执行 EXPLAIN ANALYZE：
EXPLAIN ANALYZE SELECT c.customer_name, SUM(o.total_amount) AS total FROM customers c JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id WHERE c.city = 'New York' GROUP BY c.customer_name;优化后的输出结果示例：
-> Group aggregate: sum(orders.total_amount) (actual time=0.025..0.025 rows=1 loops=1)
-> Nested loop inner join (cost=1.20 rows=2) (actual time=0.010..0.020 rows=2 loops=1)
-> Filter: (c.city = 'New York') (cost=1.10 rows=1) (actual time=0.005..0.007 rows=1 loops=1)
-> Table scan on customers c (cost=0.00 rows=5) (actual time=0.002..0.004 rows=5 loops=1)
-> Index lookup on orders o using idx_customer_id (customer_id=c.customer_id) (cost=0.10 rows=2) (actual time=0.002..0.005 rows=2 loops=1)结果对比：
- Hash Join 变成了 Nested Loop Inner Join: 由于添加了索引，优化器选择了更高效的 Nested Loop Inner Join 算法。
- Index lookup on orders o:
orders表使用了索引查找，避免了全表扫描。 - 整体执行时间减少： 整体执行时间从 0.045 毫秒减少到 0.025 毫秒。
通过添加索引，我们显著提升了查询性能。
EXPLAIN ANALYZE 的局限性
虽然 EXPLAIN ANALYZE 非常强大，但它也存在一些局限性：
- 实际执行查询：
EXPLAIN ANALYZE会实际执行查询，这可能会对数据库产生影响，特别是在生产环境中，需要谨慎使用。 - 不适用于所有查询： 对于某些复杂的查询，
EXPLAIN ANALYZE可能无法提供足够的信息。 - 结果可能受环境影响：
EXPLAIN ANALYZE的结果会受到数据库服务器的硬件配置、数据量、并发情况等因素的影响。 因此，需要在相同的环境下进行多次测试，才能获得更可靠的结果。
其他注意事项
- MySQL 版本：
EXPLAIN ANALYZE的支持程度和输出格式在不同的 MySQL 版本中可能有所不同。建议使用较新的版本，以获得更完善的功能。 从 MySQL 8.0.18 开始，EXPLAIN ANALYZE已经得到了很大的改进和优化。 - 权限： 执行
EXPLAIN ANALYZE需要足够的权限。 - 并发： 在高并发环境下，
EXPLAIN ANALYZE可能会对数据库性能产生较大的影响，需要谨慎使用。 - 结合其他工具： 可以结合其他性能分析工具，比如
Performance Schema、sys schema等，来更全面地了解数据库的性能状况。
总结
EXPLAIN ANALYZE 是一个强大的 MySQL 性能诊断工具，它通过实际执行查询，提供了每个步骤的成本和时间消耗信息，帮助我们更准确地定位性能瓶颈，并做出更明智的优化决策。 然而，EXPLAIN ANALYZE 也存在一些局限性，需要谨慎使用，并结合其他工具进行综合分析。 掌握 EXPLAIN ANALYZE 的使用方法，可以显著提升 MySQL 数据库的性能。
结束语
希望今天的分享能帮助大家更好地理解和使用 EXPLAIN ANALYZE。 性能优化是一个持续的过程，需要不断学习和实践。 祝大家在 MySQL 性能优化的道路上越走越远！