MySQL性能诊断与调优之：`MySQL`的`EXPLAIN ANALYZE`：其在查询执行中的`成本`和`时间`分析。 - 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

好的，让我们开始吧。

MySQL性能诊断与调优之：MySQL的EXPLAIN ANALYZE：其在查询执行中的成本和时间分析

大家好，今天我们要深入探讨MySQL性能诊断和调优的一个强大工具：EXPLAIN ANALYZE。我们将重点关注它如何帮助我们理解查询执行的成本和时间消耗，从而有效地优化我们的SQL语句。

1. EXPLAIN：了解查询执行计划的基础

在深入EXPLAIN ANALYZE之前，我们先回顾一下EXPLAIN。EXPLAIN语句可以帮助我们查看MySQL优化器为给定查询生成的执行计划。它提供了关于查询如何访问表、使用哪些索引、连接顺序等等的信息。

例如，假设我们有两张表：customers 和 orders。

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

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    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_id, customer_name, city) VALUES
(1, 'Alice', 'New York'),
(2, 'Bob', 'Los Angeles'),
(3, 'Charlie', 'Chicago');

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, total_amount) VALUES
(101, 1, '2023-01-15', 100.00),
(102, 1, '2023-02-20', 150.00),
(103, 2, '2023-03-10', 200.00),
(104, 3, '2023-04-05', 250.00);

现在，我们执行一个简单的JOIN查询：

EXPLAIN SELECT c.customer_name, o.order_date, o.total_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE c.city = 'New York';

EXPLAIN的结果可能如下所示：

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	c	NULL	ref	PRIMARY	PRIMARY	4	const	1	100.00	Using where; Using index
1	SIMPLE	o	NULL	ref	customer_id	customer_id	4	test.c.customer_id	2	100.00	Using index condition; Not exists

这个结果提供了很多信息，比如：

id: 查询中每个SELECT语句的标识符。
select_type: 查询的类型（SIMPLE, PRIMARY, SUBQUERY等）。
table: 访问的表名。
type: 连接类型（ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL）。 ref 表示使用索引进行查找，效率相对较高。
possible_keys: 可能使用的索引。
key: 实际使用的索引。
key_len: 索引的长度。
ref: 用于查找索引的列或常量。
rows: MySQL估计需要扫描的行数。
filtered: 估计有多少比例的行会被WHERE子句过滤。
Extra: 额外信息，例如是否使用了索引覆盖、是否使用了临时表等。

EXPLAIN 帮助我们理解MySQL计划如何执行查询。但是，它只是一个计划，并不反映实际的执行情况。EXPLAIN中的rows列只是MySQL的估计值，并不总是准确的。

2. EXPLAIN ANALYZE：深入了解查询执行的实际情况

EXPLAIN ANALYZE 是 MySQL 8.0.18 引入的一个强大的工具，它不仅显示执行计划，还实际执行该查询，并提供关于每个步骤的实际运行时统计信息。这使得我们能够更准确地识别查询中的瓶颈。

要使用 EXPLAIN ANALYZE，只需在 EXPLAIN 后面加上 ANALYZE 关键字：

EXPLAIN ANALYZE SELECT c.customer_name, o.order_date, o.total_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE c.city = 'New York';

EXPLAIN ANALYZE 的输出比 EXPLAIN 复杂得多。它以树状结构显示执行计划，每个节点都包含关于该步骤的详细信息。让我们分解一下输出的各个部分。

2.1 EXPLAIN ANALYZE 输出示例

以下是一个 EXPLAIN ANALYZE 输出的示例（为了便于阅读，进行了简化）：

-> Filter: (customers.city = 'New York')  (cost=0.35 rows=1) (actual time=0.020..0.020 rows=1 loops=1)
    -> Table scan on customers  (cost=0.00 rows=3) (actual time=0.006..0.011 rows=3 loops=1)
-> Nested loop inner join  (cost=1.15 rows=1) (actual time=0.032..0.037 rows=1 loops=1)
    -> Table scan on orders  (cost=0.00 rows=4) (actual time=0.004..0.007 rows=4 loops=1)
        -> Filter: (orders.customer_id = customers.customer_id)  (cost=0.15 rows=1) (actual time=0.010..0.013 rows=1 loops=4)

2.2 理解 EXPLAIN ANALYZE 的输出

让我们逐行解释上面的输出：

-> Filter: (customers.city = 'New York') (cost=0.35 rows=1) (actual time=0.020..0.020 rows=1 loops=1)
- Filter: 表示一个过滤操作，对应 WHERE 子句 customers.city = 'New York'。
- cost=0.35: 这是MySQL优化器估计的该步骤的成本。成本是一个相对值，用于比较不同的执行计划。较低的成本通常表示更好的计划。
- rows=1: MySQL优化器估计该步骤将返回1行。
- actual time=0.020..0.020: 这是该步骤实际执行的时间范围，单位是秒。 0.020..0.020 表示最短时间和最长时间都是 0.020 秒，说明这个步骤的执行时间非常稳定。
- rows=1: 该步骤实际返回的行数是 1 行。
- loops=1: 该步骤执行了 1 次。
-> Table scan on customers (cost=0.00 rows=3) (actual time=0.006..0.011 rows=3 loops=1)
- Table scan: 表示对 customers 表进行全表扫描。
- cost=0.00: MySQL优化器估计的成本。全表扫描的成本通常比较高，尤其是在大表上。
- rows=3: MySQL优化器估计需要扫描 3 行。
- actual time=0.006..0.011: 实际执行时间范围是 0.006 到 0.011 秒。
- rows=3: 实际扫描了 3 行。
- loops=1: 该步骤执行了 1 次。
-> Nested loop inner join (cost=1.15 rows=1) (actual time=0.032..0.037 rows=1 loops=1)
- Nested loop inner join: 表示使用嵌套循环连接。嵌套循环连接通常效率较低，尤其是在连接大表时。
- cost=1.15: 估计的成本。
- rows=1: 估计返回 1 行。
- actual time=0.032..0.037: 实际执行时间范围是 0.032 到 0.037 秒。
- rows=1: 实际返回 1 行。
- loops=1: 该步骤执行了 1 次。
-> Table scan on orders (cost=0.00 rows=4) (actual time=0.004..0.007 rows=4 loops=1)
- Table scan: 表示对 orders 表进行全表扫描。
- cost=0.00: 估计的成本。
- rows=4: 估计需要扫描 4 行。
- actual time=0.004..0.007: 实际执行时间范围是 0.004 到 0.007 秒。
- rows=4: 实际扫描了 4 行。
- loops=1: 该步骤执行了 1 次。
-> Filter: (orders.customer_id = customers.customer_id) (cost=0.15 rows=1) (actual time=0.010..0.013 rows=1 loops=4)
- Filter: 表示一个过滤操作，对应 JOIN 条件 orders.customer_id = customers.customer_id。
- cost=0.15: 估计的成本。
- rows=1: 估计返回 1 行。
- actual time=0.010..0.013: 实际执行时间范围是 0.010 到 0.013 秒。
- rows=1: 实际返回 1 行。
- loops=4: 该步骤执行了 4 次。注意，这个循环次数非常重要，因为它表明这个过滤操作在内部循环中被执行了多次。

3. 使用 EXPLAIN ANALYZE 进行性能诊断和调优

现在我们了解了 EXPLAIN ANALYZE 的输出，我们可以使用它来诊断和调优性能。以下是一些常见的场景和方法：

识别全表扫描: EXPLAIN ANALYZE 可以清晰地显示哪些表正在进行全表扫描。全表扫描通常是性能瓶颈，尤其是在大表上。一旦发现全表扫描，我们应该考虑添加索引来优化查询。例如，在上面的例子中，customers 表和 orders 表都进行了全表扫描。我们可以尝试在 customers.city 列和 orders.customer_id 列上添加索引。
```
CREATE INDEX idx_city ON customers (city);
CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);
```
添加索引后，再次运行 EXPLAIN ANALYZE，看看是否避免了全表扫描。
检查连接类型: EXPLAIN ANALYZE 显示了使用的连接类型。避免使用 ALL 连接类型，因为它表示全表扫描。 ref 或 eq_ref 连接类型通常更高效，因为它们使用索引进行查找。

如果发现使用了 ALL 连接类型，可以尝试优化查询或添加索引来改变连接类型。
注意 loops 的值: loops 的值表示该步骤执行的次数。如果一个步骤的 loops 值很高，那可能是一个性能瓶颈。这通常发生在嵌套循环连接中。

优化嵌套循环连接的方法包括：
- 使用更有效的连接类型 (例如，通过添加索引)。
- 重写查询以避免嵌套循环连接。
- 确保连接条件使用了正确的索引。
比较 cost 和 actual time: cost 是MySQL优化器的估计成本，而 actual time 是实际执行时间。如果 cost 和 actual time 之间的差异很大，那可能表明MySQL优化器的估计不准确。这可能是由于数据分布不均匀或其他因素造成的。

如果发现 cost 和 actual time 之间的差异很大，可以尝试：
- 更新表的统计信息 (ANALYZE TABLE)，以便MySQL优化器可以做出更准确的估计。
- 使用 FORCE INDEX 提示强制MySQL使用特定的索引。
- 重写查询以帮助MySQL优化器选择更好的执行计划。
关注 Filter 操作: Filter 操作表示 WHERE 子句或 JOIN 条件的过滤。如果 Filter 操作花费的时间很长，那可能表明过滤条件效率低下。

优化 Filter 操作的方法包括：
- 确保过滤条件使用了索引。
- 简化过滤条件。
- 避免在过滤条件中使用函数或表达式，因为这可能会阻止索引的使用。

4. EXPLAIN ANALYZE 的局限性

虽然 EXPLAIN ANALYZE 是一个强大的工具，但它也有一些局限性：

会实际执行查询: EXPLAIN ANALYZE 会实际执行查询，这可能会对数据库产生影响，尤其是在生产环境中。因此，应该谨慎使用 EXPLAIN ANALYZE，避免在高峰时段执行它。可以使用 LIMIT 子句限制返回的行数，以减少对数据库的影响。
输出可能很复杂: EXPLAIN ANALYZE 的输出可能很复杂，难以理解。需要花费一些时间来学习和掌握它的输出格式和含义。
只适用于 MySQL 8.0.18 及以上版本: EXPLAIN ANALYZE 是 MySQL 8.0.18 引入的，因此只能在这些版本中使用。
存在一些已知问题: 在某些情况下，EXPLAIN ANALYZE 的输出可能不准确或不完整。这可能是由于 MySQL 的 bug 或其他因素造成的。因此，在使用 EXPLAIN ANALYZE 时，需要保持谨慎，并结合其他工具和方法进行分析。

5. 示例：优化一个慢查询

让我们通过一个具体的例子来说明如何使用 EXPLAIN ANALYZE 来优化一个慢查询。

假设我们有一个查询，用于查找所有来自 "New York" 的客户的订单信息：

SELECT c.customer_name, o.order_date, o.total_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE c.city = 'New York'
AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31';

我们首先使用 EXPLAIN ANALYZE 来分析这个查询：

EXPLAIN ANALYZE SELECT c.customer_name, o.order_date, o.total_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE c.city = 'New York'
AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31';

假设 EXPLAIN ANALYZE 的输出显示，customers 表和 orders 表都进行了全表扫描，并且 orders 表的 Filter 操作花费了大量时间。这表明查询效率低下，需要进行优化。

根据分析结果，我们可以采取以下步骤进行优化：

添加索引: 在 customers.city 列和 orders.customer_id 列和 orders.order_date 列上添加索引。

CREATE INDEX idx_city ON customers (city);
CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);
CREATE INDEX idx_order_date ON orders (order_date);

更新统计信息: 更新表的统计信息，以便MySQL优化器可以做出更准确的估计。
```
ANALYZE TABLE customers;
ANALYZE TABLE orders;
```

添加索引和更新统计信息后，再次运行 EXPLAIN ANALYZE，看看是否避免了全表扫描，并且 Filter 操作的执行时间是否减少。

通过以上步骤，我们可以使用 EXPLAIN ANALYZE 来识别查询中的瓶颈，并采取相应的措施进行优化，从而提高查询性能。

6. 总结

EXPLAIN ANALYZE 是MySQL 8.0.18及以上版本中诊断和调优SQL查询性能的有力工具。它通过实际执行查询并提供运行时统计信息，帮助我们识别查询中的瓶颈，例如全表扫描、低效的连接类型和耗时的过滤操作。通过分析这些信息，我们可以采取诸如添加索引、更新统计信息或重写查询等措施来优化查询性能。虽然 EXPLAIN ANALYZE 有其局限性，但它仍然是任何MySQL开发人员和管理员工具箱中的重要组成部分。记住，谨慎使用它，特别是在生产环境中，并始终与其他性能分析技术结合使用。

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