MySQL高级特性之：`MySQL`的`EXPLAIN FORMAT=JSON`：其在获取详细执行计划时的应用。

MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：深入解析执行计划

大家好，今天我们来深入探讨MySQL的一个高级特性：EXPLAIN FORMAT=JSON，以及它在获取详细执行计划中的应用。相信大家在使用MySQL进行性能优化时，都离不开EXPLAIN语句。EXPLAIN可以帮助我们了解MySQL如何执行我们的SQL语句，从而发现潜在的性能瓶颈。而EXPLAIN FORMAT=JSON则是EXPLAIN语句的一个增强版，它以JSON格式提供更详细、更结构化的执行计划信息，为我们更精准地分析和优化SQL语句提供了强大的工具。

1. 为什么需要EXPLAIN FORMAT=JSON？

传统的EXPLAIN语句虽然能够提供一些关键信息，例如使用的索引、扫描的行数等等，但它输出的信息相对简单，不够结构化，难以进行自动化分析和比较。特别是对于复杂的SQL语句，其输出结果往往难以理解，信息不够全面。

EXPLAIN FORMAT=JSON正是为了解决这些问题而诞生的。它以JSON格式输出执行计划，具有以下优势：

• 结构化数据：JSON格式的数据易于解析和处理，可以使用各种编程语言和工具进行自动化分析。
• 更详细的信息：相比传统的EXPLAIN，EXPLAIN FORMAT=JSON提供更详细的执行计划信息，包括优化器的决策、成本估算、使用的算法等等。
• 易于比较：可以将不同版本的SQL语句或者不同执行环境下的执行计划进行比较，从而更好地理解性能差异。

2. 如何使用EXPLAIN FORMAT=JSON？

使用EXPLAIN FORMAT=JSON非常简单，只需要在EXPLAIN语句后面加上FORMAT=JSON即可。例如：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE id = 1;

执行上述语句后，MySQL会返回一个JSON格式的字符串，其中包含了详细的执行计划信息。

3. JSON执行计划的结构和关键字段解析

JSON执行计划的结构相对复杂，但其主要信息都集中在几个关键的字段中。我们来逐一解析这些字段：

• query_block: 这是执行计划的顶层结构，代表一个查询块。一个SQL语句可能包含多个查询块，例如子查询、UNION等。
  • select_id: 查询块的ID，用于标识不同的查询块。
  • cost_info: 包含查询块的成本信息。
    • query_cost: 查询块的总成本。
  • nested_loop: 如果查询块使用了嵌套循环连接，则会包含嵌套循环连接的信息。
    • join_type: 连接类型，例如INNER JOIN、LEFT JOIN等。
    • cost_info: 包含连接的成本信息。
    • table: 包含参与连接的表的信息。
      • table_name: 表名。
      • access_type: 访问类型，例如ref、eq_ref、range、index、ALL等。
      • possible_keys: 可能使用的索引。
      • key: 实际使用的索引。
      • key_length: 索引的长度。
      • rows_examined_per_scan: 每次扫描需要检查的行数。
      • rows_produced_per_join: 每次连接产生的行数。
      • filtered: 过滤比例，表示有多少比例的行满足条件。
      • cost_info: 包含表的成本信息。
        • read_cost: 读取成本。
        • eval_cost: 评估成本。
        • prefix_cost: 前缀成本。
        • data_read_per_join: 每次连接读取的数据量。

下面是一个简单的例子，说明如何解析JSON执行计划中的一些关键字段：

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

假设执行上述语句后，返回的JSON结果如下（为了方便阅读，这里进行了格式化）：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1.23"
    },
    "table": {
      "table_name": "orders",
      "access_type": "range",
      "possible_keys": [
        "customer_id",
        "order_date"
      ],
      "key": "customer_id",
      "key_length": "4",
      "rows_examined_per_scan": 100,
      "rows_produced_per_join": 10,
      "filtered": "10.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "0.23",
        "eval_cost": "1.00",
        "prefix_cost": "1.23",
        "data_read_per_join": "1024"
      }
    }
  }
}

从这个JSON结果中，我们可以看到：

• select_id: 查询块的ID是1。
• access_type: orders表的访问类型是range，说明使用了范围扫描。
• possible_keys: 可能使用的索引是customer_id和order_date。
• key: 实际使用的索引是customer_id。
• rows_examined_per_scan: 每次扫描需要检查100行。
• filtered: 过滤比例是10%，说明只有10%的行满足条件。

4. 使用EXPLAIN FORMAT=JSON进行性能优化

EXPLAIN FORMAT=JSON可以帮助我们识别SQL语句中的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。下面是一些常见的优化场景：

• 索引优化: 通过分析access_type和key字段，可以判断是否使用了合适的索引。如果access_type是ALL，说明进行了全表扫描，应该考虑添加索引。如果key字段为空，说明没有使用任何索引，也应该考虑添加索引。如果possible_keys有很多，但key只选择了一个，可能说明索引选择不当，需要优化索引设计。

  例如，如果发现某个查询进行了全表扫描，可以尝试添加索引：

  EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM products WHERE category_id = 5 AND price > 100;

  如果access_type是ALL，可以尝试添加组合索引：

  ALTER TABLE products ADD INDEX idx_category_price (category_id, price);

  然后再次执行EXPLAIN FORMAT=JSON，观察access_type是否变成了range或者ref。

• 连接优化: 通过分析join_type字段，可以判断连接的效率。如果join_type是ALL，说明进行了全表扫描连接，效率非常低，应该尽量避免。可以考虑添加索引或者优化连接顺序。

  例如，如果发现某个连接使用了全表扫描连接：

  EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id;

  如果orders表和customers表的join_type都是ALL，可以尝试在customers.id和orders.customer_id上添加索引：

  ALTER TABLE customers ADD INDEX idx_id (id);
  ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_customer_id (customer_id);

  然后再次执行EXPLAIN FORMAT=JSON，观察join_type是否变成了ref或者eq_ref。

• 子查询优化: EXPLAIN FORMAT=JSON可以帮助我们分析子查询的执行计划，从而发现潜在的性能问题。例如，如果子查询使用了IN操作符，可以考虑将其改写为JOIN操作，以提高性能。

  例如，如果发现某个子查询的效率很低：

  EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE city = 'New York');

  可以尝试将其改写为JOIN操作：

  EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT o.* FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE c.city = 'New York';

  然后再次执行EXPLAIN FORMAT=JSON，比较两种写法的执行计划，选择更优的方案。

• 成本估算分析: EXPLAIN FORMAT=JSON提供了详细的成本估算信息，可以帮助我们了解MySQL优化器的决策过程。通过分析成本信息，可以判断优化器是否选择了最优的执行计划。如果发现优化器选择了错误的执行计划，可以尝试使用FORCE INDEX或者STRAIGHT_JOIN等提示，强制优化器选择更优的执行计划。

  例如，如果发现优化器选择了错误的索引：

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

  如果possible_keys包含customer_id和order_date两个索引，但key选择了order_date，而实际上customer_id更有效，可以尝试使用FORCE INDEX提示：

  EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders FORCE INDEX (customer_id) WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

  然后再次执行EXPLAIN FORMAT=JSON，观察key是否变成了customer_id，并比较性能差异。

5. 实际案例分析

假设我们有一个电商网站，其中有两个表：products和orders。products表包含商品的信息，orders表包含订单的信息。我们想要查询某个用户在某个时间段内购买的所有商品的信息。

SELECT
  p.*
FROM
  orders o
  JOIN products p ON o.product_id = p.id
WHERE
  o.customer_id = 123
  AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

首先，我们使用EXPLAIN FORMAT=JSON查看该SQL语句的执行计划：

EXPLAIN FORMAT=JSON
SELECT
  p.*
FROM
  orders o
  JOIN products p ON o.product_id = p.id
WHERE
  o.customer_id = 123
  AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

假设返回的JSON结果显示，orders表的access_type是range，使用了order_date索引，但是rows_examined_per_scan非常大，说明扫描了大量的行。products表的access_type是ALL，进行了全表扫描。

为了优化该SQL语句，我们可以采取以下措施：

1. 在orders表的customer_id和order_date上创建组合索引，以提高范围查询的效率。
2. 在products表的id上创建索引，以避免全表扫描。

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_customer_date (customer_id, order_date);
ALTER TABLE products ADD INDEX idx_id (id);

然后，再次使用EXPLAIN FORMAT=JSON查看该SQL语句的执行计划：

EXPLAIN FORMAT=JSON
SELECT
  p.*
FROM
  orders o
  JOIN products p ON o.product_id = p.id
WHERE
  o.customer_id = 123
  AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

假设返回的JSON结果显示，orders表的access_type变成了ref，使用了idx_customer_date索引，rows_examined_per_scan大大减少。products表的access_type变成了eq_ref，使用了idx_id索引。

通过以上优化，我们显著提高了该SQL语句的执行效率。

6. 注意事项

• EXPLAIN FORMAT=JSON 只能用于SELECT，DELETE，INSERT，REPLACE，和UPDATE语句。
• EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出结果可能非常长，可以使用一些工具进行格式化，例如jq。
• EXPLAIN FORMAT=JSON 仅仅是提供执行计划的估计，实际的执行情况可能会有所不同。
• 优化SQL语句是一个持续的过程，需要不断地分析和调整。

7. EXPLAIN FORMAT=JSON在不同MySQL版本中的差异

虽然EXPLAIN FORMAT=JSON 是一个非常有用的工具，但在不同的MySQL版本中，其输出的JSON结构和包含的信息可能会略有差异。因此，在使用EXPLAIN FORMAT=JSON 进行性能分析时，需要注意以下几点：

• 版本兼容性：确保你使用的MySQL版本支持EXPLAIN FORMAT=JSON。一般来说，MySQL 5.6.5及以上版本都支持该特性。
• JSON结构差异：不同版本的MySQL可能在JSON结构上有所差异，例如某些字段的名称或位置可能会发生变化。因此，在编写自动化分析脚本时，需要考虑版本兼容性，或者使用更通用的方法来提取所需的信息。
• 信息完整性：不同版本的MySQL可能提供的执行计划信息完整性不同。例如，某些版本的MySQL可能缺少一些成本估算信息或者连接算法信息。因此，在进行性能分析时，需要结合实际情况，选择合适的MySQL版本。

为了方便理解不同MySQL版本之间的差异，可以参考MySQL官方文档，了解每个版本中EXPLAIN FORMAT=JSON 的具体实现和输出格式。

8. 如何解析和处理JSON执行计划

直接阅读原始的JSON字符串非常困难，因此我们需要一些工具来解析和处理JSON执行计划。以下是一些常用的方法：

• 命令行工具：jq: jq 是一个轻量级的命令行JSON处理器。它可以帮助我们从JSON数据中提取、过滤、转换和格式化数据。

  例如，可以使用jq提取查询成本：

  EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE id = 1 | jq '.query_block.cost_info.query_cost'

• 编程语言：Python: Python 提供了强大的JSON解析库，例如json。可以使用Python编写脚本来解析JSON执行计划，并进行自动化分析。

  import json
  import subprocess
  
  def get_explain_json(sql):
      process = subprocess.Popen(['mysql', '-e', f'EXPLAIN FORMAT=JSON {sql}'], stdout=subprocess.PIPE)
      output, error = process.communicate()
      if error:
          print(f"Error executing EXPLAIN: {error}")
          return None
      try:
          # Skip the first line (column headers)
          json_string = output.decode('utf-8').split('n', 1)[1]
          return json.loads(json_string)
      except json.JSONDecodeError as e:
          print(f"Error decoding JSON: {e}")
          print(f"Raw output: {output.decode('utf-8')}")
          return None
  
  def analyze_explain(sql):
      explain_json = get_explain_json(sql)
      if not explain_json:
          return
  
      query_cost = explain_json['query_block']['cost_info']['query_cost']
      table_name = explain_json['query_block']['table']['table_name']
      access_type = explain_json['query_block']['table']['access_type']
  
      print(f"SQL: {sql}")
      print(f"Table: {table_name}")
      print(f"Access Type: {access_type}")
      print(f"Query Cost: {query_cost}")
  
  # Example usage
  sql_query = "SELECT * FROM users WHERE id = 1"
  analyze_explain(sql_query)

• 在线工具: 有很多在线JSON解析器和格式化工具，可以帮助我们更方便地查看和分析JSON数据。

9. 高效利用EXPLAIN FORMAT=JSON的策略

为了更有效地利用EXPLAIN FORMAT=JSON进行SQL性能优化，可以采用以下策略：

• 建立基准: 在优化SQL语句之前，先使用EXPLAIN FORMAT=JSON 获取原始的执行计划，作为性能基准。
• 逐步优化: 每次只进行一个优化操作，例如添加索引、修改连接顺序等，然后再次使用EXPLAIN FORMAT=JSON 查看执行计划的变化，评估优化效果。
• 对比分析: 将不同版本的执行计划进行对比分析，找出性能差异的原因。可以使用工具进行自动化对比，或者手动分析JSON数据。
• 结合实际: EXPLAIN FORMAT=JSON 仅仅是提供执行计划的估计，实际的执行情况可能会受到多种因素的影响。因此，需要结合实际的业务场景和数据量，进行综合分析。

10. 常见问题和解决方案

在使用EXPLAIN FORMAT=JSON 时，可能会遇到一些常见问题。以下是一些问题和解决方案：

• JSON输出过长: 可以使用jq或者在线JSON格式化工具，将JSON数据格式化，方便阅读。
• JSON解析错误: 检查JSON数据是否符合JSON格式，例如是否存在语法错误、编码问题等。
• 执行计划不准确: EXPLAIN FORMAT=JSON 仅仅是提供执行计划的估计，实际的执行情况可能会有所不同。可以尝试使用ANALYZE TABLE更新表的统计信息，以提高执行计划的准确性。
• 无法理解执行计划: 参考MySQL官方文档，了解每个字段的含义。可以多做实验，积累经验，逐步理解执行计划。

结构化信息带来的便利

EXPLAIN FORMAT=JSON 提供了一种结构化的方式来理解MySQL的查询执行计划。通过深入了解JSON输出的结构和关键字段，我们可以更有效地识别性能瓶颈，并采取相应的优化措施。

性能优化的持续过程

性能优化是一个持续的过程，需要不断地分析和调整。希望这篇文章能够帮助大家更好地利用EXPLAIN FORMAT=JSON，提升MySQL的性能。

工具和策略的综合运用

善用各种工具和策略，结合实际情况，才能更好地利用EXPLAIN FORMAT=JSON，从而编写出更高效的SQL语句。