MySQL优化器与执行计划之：`MySQL`的`子查询优化`：从`Dependant Subquery`到`Semi-Join`的优化策略。 - 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

MySQL子查询优化：从Dependent Subquery到Semi-Join

大家好，今天我们来深入探讨MySQL数据库中子查询的优化策略，特别是从Dependent Subquery（依赖子查询）到Semi-Join的优化过程。子查询是SQL查询中一种强大的工具，但如果使用不当，可能会导致性能问题。理解MySQL如何优化子查询对于编写高效的SQL至关重要。

什么是子查询？

子查询，顾名思义，就是一个嵌套在另一个查询语句内部的查询。它可以出现在SELECT、FROM、WHERE、HAVING等子句中。

示例：

SELECT employee_name
FROM employees
WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location = 'New York');

在这个例子中，(SELECT department_id FROM departments WHERE location = 'New York') 就是一个子查询。它返回所有位于New York的部门的ID，然后外部查询选择在这些部门工作的员工姓名。

子查询的类型

根据子查询与外部查询的关系，可以分为以下几种类型：

标量子查询（Scalar Subquery）： 返回单个值的子查询。
行子查询（Row Subquery）： 返回单行的子查询。
列子查询（Column Subquery）： 返回一列值的子查询，通常与IN、ANY、ALL等操作符一起使用。
表子查询（Table Subquery）： 返回多行多列的子查询，可以像表一样在外部查询中使用。
相关子查询（Correlated Subquery）/依赖子查询（Dependent Subquery）： 子查询的执行依赖于外部查询的每一行。

今天我们重点关注相关子查询，以及如何将其优化为Semi-Join。

什么是相关/依赖子查询？

相关子查询（或依赖子查询）是指其执行依赖于外部查询的每一行的子查询。这意味着对于外部查询的每一行，都需要执行一次子查询。这导致了 "N+1" 问题，其中 N 是外部查询返回的行数。

示例：

假设我们有orders表和customers表，需要找到所有下过订单的客户信息。

SELECT *
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

在这个例子中，内部的SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id 子查询需要对customers表的每一行执行一次。对于customers 表中的每一行，它都会检查orders 表中是否存在具有相同customer_id 的行。

执行计划分析：

我们可以使用 EXPLAIN 命令来查看MySQL如何执行这个查询：

EXPLAIN SELECT *
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

如果执行计划显示子查询的select_type 为 DEPENDENT SUBQUERY，则表示MySQL正在使用相关子查询的方式执行该查询。这通常是性能瓶颈。

Dependent Subquery 的性能问题

相关子查询的主要问题在于其重复执行。对于外部查询的每一行，都需要重新执行子查询。这导致了大量的IO操作和CPU消耗，特别是当外部查询返回大量行时。

以下表格展示了相关子查询的性能影响：

外部查询行数 (N)	子查询执行次数	性能影响
100	100	较低
1,000	1,000	中等
10,000	10,000	较高
100,000	100,000	非常高

Semi-Join 优化

为了解决相关子查询的性能问题，MySQL 优化器会尝试将其转换为 Semi-Join。

什么是 Semi-Join？

Semi-Join 是一种查询优化技术，用于从一个表中选择行，这些行的值与另一个表中的值匹配。然而，与普通的JOIN不同，Semi-Join 只返回左表（外部查询）的行，而不返回右表（子查询）的任何列。

换句话说，Semi-Join 的目标是检查右表中是否存在匹配的行，如果存在，则返回左表的行。它类似于 EXISTS 子查询，但实现方式更高效。

Semi-Join 的转换：

MySQL 优化器会将 EXISTS 子查询（或其他等效的子查询）转换为 Semi-Join，如果满足以下条件：

子查询必须是相关的。
子查询必须是等值连接（使用= 操作符连接）。
子查询不能包含GROUP BY 或 HAVING 子句。
外部查询和子查询必须引用相同的表。

示例：将 EXISTS 子查询转换为 Semi-Join

回到我们之前的例子：

SELECT *
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

MySQL 优化器可能会将其转换为类似以下的 Semi-Join：

SELECT c.*
FROM customers c
WHERE c.customer_id IN (SELECT DISTINCT o.customer_id FROM orders o);

或者，更高效的，MySQL可能会选择使用内部的JOIN来实现 Semi-Join 的效果。

执行计划分析：

如果我们再次使用 EXPLAIN 命令来查看优化后的查询执行计划，我们会发现子查询的select_type 变为 DEPENDENT SUBQUERY 消失了，取而代之的是更高效的 SIMPLE 或者 DERIVED，并且 extra 列可能会包含 Using where; semi-join(FIRSTKEY(o)) 等信息，表明 MySQL 使用了 Semi-Join 优化。 FIRSTKEY(o) 表示使用了 orders 表的第一个索引。

Semi-Join 的实现策略

MySQL 提供了多种 Semi-Join 的实现策略，优化器会根据成本估算选择最佳策略。一些常见的策略包括：

FirstMatch: 对于外部查询的每一行，扫描内部表，找到第一个匹配的行后停止。
LooseScan: 扫描内部表，只扫描每个不同的值一次。
Duplicate Weedout: 将内部表的结果存储在一个临时表中，并消除重复项。
Table Pullout: 如果子查询返回的表足够小，将其拉到外部查询中进行连接。

这些策略的选择取决于以下因素：

表的大小
索引的存在
数据的分布

可以通过设置 optimizer_switch 系统变量来控制是否启用 Semi-Join 优化。

-- 查看当前的 optimizer_switch 设置
SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_switch';

-- 启用/禁用 semi_join 优化
SET optimizer_switch = 'semijoin=on';
SET optimizer_switch = 'semijoin=off';

示例：使用 optimizer_trace 分析 Semi-Join 的选择

MySQL 5.6 及更高版本提供了 optimizer_trace 工具，可以用来分析优化器的决策过程。我们可以使用它来查看 MySQL 如何选择 Semi-Join 策略。

SET optimizer_trace="enabled=on";
SET end_markers_in_json=on;
SET max_seeks_for_key=9223372036854775807; # 设置一个大值，防止 seek 限制影响分析

SELECT *
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`;

SET optimizer_trace="enabled=off";

分析 OPTIMIZER_TRACE 的结果，可以找到优化器选择的 Semi-Join 策略，以及做出此选择的原因。

其他优化策略

除了 Semi-Join，还有一些其他的优化策略可以用来提高子查询的性能：

索引优化： 在连接列上创建索引可以显著提高查询性能。
重写查询： 有时，可以通过重写查询来避免使用子查询。例如，可以使用 JOIN 语句来代替 EXISTS 子查询。
临时表： 对于复杂的子查询，可以将子查询的结果存储在一个临时表中，然后对临时表进行查询。
物化视图： 对于频繁执行的子查询，可以创建一个物化视图，将子查询的结果预先计算并存储起来。

示例：使用 JOIN 替换 EXISTS 子查询

-- 使用 EXISTS 子查询
SELECT *
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

-- 使用 JOIN 替换 EXISTS 子查询
SELECT DISTINCT c.*
FROM customers c
INNER JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;

在某些情况下，使用 JOIN 语句可能比使用 EXISTS 子查询更高效。

优化案例分析

假设我们有以下两个表：

users 表：包含用户的信息，包括 user_id (主键), username, email 等。
posts 表：包含用户的帖子信息，包括 post_id (主键), user_id (外键), content, created_at 等。

场景： 查找发布过帖子的所有用户。

初始查询（使用 EXISTS 子查询）：

SELECT *
FROM users u
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM posts p WHERE p.user_id = u.user_id);

优化步骤：

检查执行计划： 使用 EXPLAIN 命令查看执行计划，确认是否使用了 DEPENDENT SUBQUERY。
添加索引： 如果 posts 表的 user_id 列没有索引，添加索引：
```
CREATE INDEX idx_user_id ON posts (user_id);
```

尝试使用 JOIN 替换 EXISTS：

SELECT DISTINCT u.*
FROM users u
INNER JOIN posts p ON u.user_id = p.user_id;

比较执行计划： 再次使用 EXPLAIN 命令查看优化后的查询执行计划，比较两种查询的性能。
启用/禁用 Semi-Join： 尝试启用或禁用 semi_join 优化，并比较性能。
```
SET optimizer_switch = 'semijoin=on';
SET optimizer_switch = 'semijoin=off';
```
使用 optimizer_trace 进行详细分析： 如果需要更深入的分析，可以使用 optimizer_trace 工具。

通过以上步骤，可以找到最适合当前数据和硬件环境的优化方案。

总结与建议

子查询是SQL查询中一个强大的工具，但如果不注意优化，可能会导致性能问题。相关子查询尤其需要注意，因为它们会导致重复执行。 MySQL 优化器会自动尝试将某些类型的子查询转换为 Semi-Join，以提高性能。

以下是一些建议：

尽量避免使用相关子查询。
在连接列上创建索引。
尝试使用 JOIN 语句替换 EXISTS 子查询。
使用 EXPLAIN 命令分析查询执行计划。
使用 optimizer_trace 工具进行详细分析。
了解 MySQL 提供的 Semi-Join 实现策略。
根据实际情况调整 optimizer_switch 系统变量。

通过理解 MySQL 的子查询优化策略，可以编写更高效的 SQL 查询，提高数据库的整体性能。

最后的一些想法

掌握子查询优化，能编写出更高效的SQL代码；Semi-Join是MySQL优化器的一项重要功能。了解其原理和使用场景，可以更好地利用MySQL的性能。