MySQL Optimizer Trace：优化器决策分析利器
大家好，今天我们来聊聊MySQL的Optimizer Trace，这是一个非常强大的工具，能够帮助我们深入了解MySQL优化器是如何做出查询计划决策的，从而进行有针对性的性能调优。
什么是Optimizer Trace？
Optimizer Trace是MySQL 5.6.3及更高版本中引入的一项功能，它允许你跟踪特定查询的优化过程。通过它，你可以看到优化器在选择查询计划时所考虑的各种因素、成本估算，以及最终选择的查询计划。它记录了优化器内部的详细决策过程，包括：
- 预处理阶段: 查询语句的语法分析和初步优化。
- 单表访问路径选择: 评估各种可能的索引使用方式。
- 多表连接顺序选择: 决定表的连接顺序。
- 成本计算: 评估不同查询计划的成本。
- 转换规则: 应用各种优化规则，如子查询优化、物化视图等。
简单来说，Optimizer Trace就像一个透视镜，让你能清晰地看到MySQL优化器“大脑”里的活动，从而帮助你理解为什么MySQL选择了特定的查询计划，以及如何改进它。
为什么需要Optimizer Trace？
通常情况下，MySQL优化器能够为我们选择一个高效的查询计划。然而，在一些复杂的场景下，优化器可能会犯错，导致查询性能不佳。这时，我们就需要借助Optimizer Trace来诊断问题，找出性能瓶颈所在。
以下是一些使用Optimizer Trace的典型场景：
- 慢查询分析: 发现执行时间过长的查询，并找出导致性能瓶颈的原因。
- 索引优化: 评估索引的使用情况，判断是否需要添加、删除或修改索引。
- 连接顺序优化: 确定最佳的表连接顺序，避免笛卡尔积的产生。
- 子查询优化: 分析子查询的执行计划，判断是否可以进行优化。
- 验证优化器行为: 验证优化器的行为是否符合预期，例如是否正确使用了索引。
如何使用Optimizer Trace？
使用Optimizer Trace非常简单，只需要几个步骤：
-
开启Optimizer Trace: 通过设置系统变量
optimizer_trace为enabled=on来启用Optimizer Trace。同时，你还需要设置optimizer_trace_max_mem_size来限制Trace信息占用的最大内存大小，以及optimizer_trace_offset和optimizer_trace_limit来控制Trace信息的输出范围。SET optimizer_trace="enabled=on,one_line=off"; SET optimizer_trace_max_mem_size=16384; SET optimizer_trace_offset=-1; SET optimizer_trace_limit=1;enabled=on: 启用Optimizer Trace。one_line=off: 设置输出格式为多行，更容易阅读。如果设置为on，所有信息将在单行输出。optimizer_trace_max_mem_size: 限制Trace信息占用的最大内存大小，单位为字节。默认值为16384字节。optimizer_trace_offset: 设置Trace信息的起始位置。负数表示从结尾开始计算。optimizer_trace_limit: 设置Trace信息的数量。通常设置为1，只跟踪最后一次查询。
-
执行需要分析的查询: 运行你想要分析的SQL查询语句。
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'; -
查看Trace结果: 从
INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE表中查询Trace结果。SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACEGG是MySQL客户端的一个命令，用于将结果以垂直格式显示，方便阅读。 -
分析Trace结果: 分析Trace结果，理解优化器的决策过程。
Optimizer Trace结果解读
Optimizer Trace的结果是一个JSON格式的文档，包含了优化器在各个阶段的详细信息。理解这个JSON文档的结构和内容是使用Optimizer Trace的关键。
以下是一个简化的Optimizer Trace结果示例：
{
"steps": [
{
"join_preparation": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"transformations_to_consider": [
{
"transformations": [
"JOIN_CACHE_TRANSFER",
"JOIN_CACHE_TABLE",
"JOIN_CACHE_ROW"
]
}
]
},
{
"rowid_filter": {
"table_name": "orders"
}
}
]
}
},
{
"condition_processing": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"filtering_conditions": {
"range_scan_candidate": {
"table": "orders",
"index": "idx_customer_id_order_date",
"access_type": "range"
},
"index_dives_for_range_access": {
"table": "orders",
"index": "idx_customer_id_order_date",
"rowid_in_table": false,
"found_rows_range": 10,
"found_rows_total": 100
},
"chosen": true,
"cause": "best range analysis"
}
}
]
}
},
{
"rows_estimation": [
{
"table": "orders",
"range_scan_key": "idx_customer_id_order_date",
"range_estimation": {
"new_index_dives_used": true,
"new_index_dives_for_range_access": {
"rowid_in_table": false,
"is_covering_index": false,
"number_of_ranges_needed": 1,
"row_estimate_of_key_usage": 10
}
}
}
]
},
{
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [],
"table": "orders",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"access_type": "range",
"index": "idx_customer_id_order_date",
"rows": 10,
"cost": 1.1
},
{
"access_type": "all",
"rows": 1000,
"cost": 100.0
}
],
"chosen_access_path": {
"access_type": "range",
"index": "idx_customer_id_order_date",
"rows": 10,
"cost": 1.1
}
}
}
]
},
{
"attaching_conditions_to_tables": {
"original_condition": "(`orders`.`customer_id` = 123) and (`orders`.`order_date` between '2023-01-01' and '2023-01-31')",
"attached_conditions_summary": [
{
"table": "orders",
"attached": "(`orders`.`customer_id` = 123) and (`orders`.`order_date` between '2023-01-01' and '2023-01-31')"
}
]
}
},
{
"finalizing_table_order": {
"table_order": [
"orders"
]
}
},
{
"query_plan": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"nested_loop": [
{
"table": "orders",
"access_type": "range",
"key": "idx_customer_id_order_date",
"rows": 10,
"filtered": 100,
"cost": 1.1,
"temporary_table": false,
"temporary_table_size": 0,
"key_usage": "use_key_columns",
"match_filter_selective": 100
}
]
}
]
}
}
]
}这个JSON文档的结构可以概括为：
steps: 这是一个数组，包含了优化器在查询优化过程中执行的各个步骤。join_preparation: 连接准备阶段，主要进行一些预处理工作，例如转换规则的应用。condition_processing: 条件处理阶段，主要进行条件的过滤和索引的选择。rows_estimation: 行数估计阶段，评估不同索引的使用情况，并估计返回的行数。considered_execution_plans: 考虑的执行计划阶段，列出了优化器考虑的所有可能的执行计划，以及它们的成本。attaching_conditions_to_tables: 将条件附加到表阶段，将查询条件与表关联起来。finalizing_table_order: 确定表连接顺序阶段，确定最终的表连接顺序。query_plan: 查询计划阶段，展示了最终选择的查询计划。
要分析Optimizer Trace的结果，你需要仔细阅读每个步骤的信息，理解优化器在每个阶段的决策过程。例如，你可以关注以下几个方面：
- 索引选择: 优化器是否选择了合适的索引？如果没有，是为什么？
- 成本估算: 优化器的成本估算是否准确？如果偏差很大，可能导致优化器选择错误的查询计划。
- 表连接顺序: 优化器选择的表连接顺序是否合理？如果连接顺序不佳，可能导致笛卡尔积的产生。
案例分析：优化器错误选择索引
假设我们有一个名为products的表，包含以下字段：
product_id: 产品ID，主键。category_id: 类别ID，索引。price: 价格，索引。name: 产品名称。
我们有一个查询语句：
SELECT * FROM products WHERE category_id = 123 AND price > 100;假设category_id列的 cardinality 很高，而price列的 cardinality 较低。在这种情况下，优化器可能会错误地选择price索引，导致全表扫描。
我们可以使用Optimizer Trace来验证这一点：
SET optimizer_trace="enabled=on,one_line=off";
SET optimizer_trace_max_mem_size=16384;
SET optimizer_trace_offset=-1;
SET optimizer_trace_limit=1;
SELECT * FROM products WHERE category_id = 123 AND price > 100;
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACEG通过分析Trace结果，我们可能会发现优化器在considered_execution_plans阶段，选择了price索引，而不是category_id索引，或者组合索引。
{
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [],
"table": "products",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"access_type": "range",
"index": "idx_price",
"rows": 500,
"cost": 50.0
},
{
"access_type": "range",
"index": "idx_category_id",
"rows": 1000,
"cost": 100.0
},
{
"access_type": "all",
"rows": 10000,
"cost": 1000.0
}
],
"chosen_access_path": {
"access_type": "range",
"index": "idx_price",
"rows": 500,
"cost": 50.0
}
}
}
]
}可以看到，优化器选择了idx_price索引，因为它的成本较低。然而，由于price列的 cardinality 较低，选择idx_price索引会导致扫描更多的行，从而降低查询性能。
为了解决这个问题，我们可以尝试以下方法：
-
创建组合索引: 创建一个包含
category_id和price列的组合索引，例如idx_category_id_price。CREATE INDEX idx_category_id_price ON products (category_id, price); -
强制使用索引: 使用
FORCE INDEX提示，强制优化器使用category_id索引。SELECT * FROM products FORCE INDEX (idx_category_id) WHERE category_id = 123 AND price > 100;
通过这些方法，我们可以引导优化器选择更合适的索引，从而提高查询性能。
Optimizer Trace的限制
虽然Optimizer Trace是一个强大的工具，但它也有一些限制：
- 性能开销: 开启Optimizer Trace会带来一定的性能开销，因为它需要记录优化器的详细决策过程。因此，建议只在需要分析的查询上启用Optimizer Trace，并在分析完成后及时关闭。
- 信息量大: Optimizer Trace的结果包含大量信息，需要一定的学习成本才能理解。
- 仅适用于MySQL 5.6.3及更高版本: 较低版本的MySQL不支持Optimizer Trace。
- 不能修改优化器行为: Optimizer Trace只能用于分析优化器的行为，不能直接修改优化器的决策过程。要修改优化器的行为，你需要使用其他方法，例如索引优化、查询重写等。
使用Optimizer Trace的技巧
- 只跟踪慢查询: 优先跟踪执行时间过长的查询，找出导致性能瓶颈的原因。
- 逐步分析: 从整体到局部，逐步分析Optimizer Trace的结果，先了解优化器的整体决策过程，再深入分析每个步骤的细节。
- 结合EXPLAIN: 结合
EXPLAIN命令，可以更全面地了解查询的执行计划。 - 使用工具: 可以使用一些工具来辅助分析Optimizer Trace的结果，例如MySQL Workbench。
深入理解优化器行为，高效利用Optimizer Trace
Optimizer Trace是MySQL性能调优的一个重要工具。通过深入了解优化器的行为，我们可以更好地利用Optimizer Trace来诊断问题，并进行有针对性的性能调优。记住，理解优化器决策过程是提升数据库性能的关键。