如何通过 `EXPLAIN FORMAT=JSON` 解析 `InnoDB` 的`JOIN`、`ORDER BY` 和`GROUP BY` 的`底层`执行策略？ - 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

使用 `EXPLAIN FORMAT=JSON` 剖析 InnoDB 的 JOIN, ORDER BY 和 GROUP BY 执行策略

大家好，今天我们来深入探讨如何使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 来理解 InnoDB 存储引擎在处理 JOIN, ORDER BY 和 GROUP BY 语句时的底层执行策略。EXPLAIN 命令是 MySQL 中一个非常有用的工具，它可以帮助我们分析 SQL 查询的执行计划，从而识别潜在的性能瓶颈。而 FORMAT=JSON 选项则可以让我们以结构化的 JSON 格式查看执行计划，这使得解析和理解更加方便。

1. `EXPLAIN FORMAT=JSON` 的基本结构

首先，让我们了解一下 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出的基本结构。执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 后，你会得到一个 JSON 对象，其中包含了查询执行的各个阶段的信息。通常，你会看到以下几个关键的顶层属性：

query_block: 包含查询块的信息，例如 select 列表、where 子句等。
select_id: 查询块的唯一标识符。
nested_loop: 如果查询使用了嵌套循环连接，则会包含相关信息。
cost_info: 包含查询的成本估算信息。
table: 包含表的相关信息，例如表名、访问类型、使用的索引等。

通过解析这些属性，我们可以逐步了解 MySQL 是如何执行我们的查询的。

2. 分析 `JOIN` 的执行计划

JOIN 操作是数据库查询中非常常见的操作。EXPLAIN FORMAT=JSON 可以帮助我们理解 MySQL 如何选择不同的 JOIN 算法以及如何使用索引来优化 JOIN 操作。

我们先创建一个简单的示例表：

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255),
  city_id INT
);

CREATE TABLE cities (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255)
);

INSERT INTO users (id, name, city_id) VALUES
(1, 'Alice', 1),
(2, 'Bob', 2),
(3, 'Charlie', 1);

INSERT INTO cities (id, name) VALUES
(1, 'New York'),
(2, 'London'),
(3, 'Paris');

现在，让我们执行一个简单的 JOIN 查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT u.name, c.name FROM users u JOIN cities c ON u.city_id = c.id;

EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出会包含每个表的访问方式。例如，可能会看到如下信息：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1.25",
      "sort_cost": "0.00",
      "rows_produced": "3",
      "tmp_table_size": "0",
      "tmp_table_cost": "0.00"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "u",
          "access_type": "ALL",
          "possible_keys": [],
          "rows_examined_per_scan": "3",
          "rows_produced_per_join": "3",
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "0.35",
            "eval_cost": "0.30",
            "prefix_cost": "0.65",
            "data_read_per_join": "36"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "name",
            "city_id"
          ]
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "c",
          "access_type": "eq_ref",
          "possible_keys": [
            "PRIMARY"
          ],
          "key": "PRIMARY",
          "used_key_parts": [
            "id"
          ],
          "key_length": "4",
          "ref": [
            "test.u.city_id"
          ],
          "rows_examined_per_scan": "1",
          "rows_produced_per_join": "1",
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "0.25",
            "eval_cost": "0.10",
            "prefix_cost": "1.00",
            "data_read_per_join": "16"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "name"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

access_type: 显示 MySQL 如何访问表。常见的类型包括 ALL (全表扫描), index (索引扫描), eq_ref (唯一索引查找), ref (非唯一索引查找) 等。
possible_keys: 显示 MySQL 可以使用的索引。
key: 显示 MySQL 实际使用的索引。
rows_examined_per_scan: 显示 MySQL 扫描的行数。
rows_produced_per_join: 显示 MySQL join后生成的行数。
filtered: 显示 MySQL 过滤的行的百分比。
cost_info: 提供关于该操作成本的详细信息。

在这个例子中，users 表使用 ALL 访问类型，这意味着 MySQL 进行了全表扫描。而 cities 表使用 eq_ref 访问类型，这意味着 MySQL 使用了 PRIMARY 索引进行查找。这表明 MySQL 使用了索引来优化 JOIN 操作。

如果 users 表的数据量很大，全表扫描可能会很慢。为了优化查询，我们可以考虑在 users 表的 city_id 列上创建一个索引：

CREATE INDEX idx_city_id ON users (city_id);

然后，再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 命令，你可能会看到 users 表的访问类型变成了 ref，这意味着 MySQL 现在使用索引来查找匹配的行。

JOIN 算法

MySQL 支持多种 JOIN 算法，包括：

Nested Loop Join (NLJ): 这是最基本的 JOIN 算法。对于外表 (驱动表) 中的每一行，内表都会被扫描一次。
Block Nested Loop Join (BNLJ): 这是 NLJ 的优化版本。外表的数据被分成块，然后与内表进行匹配。
Index Nested Loop Join (INLJ): 如果内表有一个索引可以用于 JOIN 条件，MySQL 可能会选择 INLJ。
Hash Join: MySQL 8.0 引入了 Hash Join。它通过哈希表来连接两个表。

EXPLAIN FORMAT=JSON 可以帮助我们确定 MySQL 选择了哪种 JOIN 算法。如果 nested_loop 属性存在，则表示使用了 NLJ 或其变体。如果使用 Hash Join，则会显示 Hash Join的执行步骤。

例如，如果 users 表和 cities 表都没有索引，MySQL 可能会选择 BNLJ。在这种情况下，EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出可能会包含类似如下的信息：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1.25",
      "sort_cost": "0.00",
      "rows_produced": "3",
      "tmp_table_size": "0",
      "tmp_table_cost": "0.00"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "u",
          "access_type": "ALL",
          "possible_keys": [],
          "rows_examined_per_scan": "3",
          "rows_produced_per_join": "3",
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "0.35",
            "eval_cost": "0.30",
            "prefix_cost": "0.65",
            "data_read_per_join": "36"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "name",
            "city_id"
          ]
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "c",
          "access_type": "ALL",
          "possible_keys": [
            "PRIMARY"
          ],
          "rows_examined_per_scan": "3",
          "rows_produced_per_join": "3",
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "0.35",
            "eval_cost": "0.30",
            "prefix_cost": "1.00",
            "data_read_per_join": "36"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "name"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

注意 users 和 cities 的 access_type 都为 ALL，表示全表扫描。MySQL 会先读取 users 表的数据到内存中，然后扫描 cities 表，将 users 表的每一行与 cities 表的所有行进行比较。

3. 分析 `ORDER BY` 的执行计划

ORDER BY 用于对查询结果进行排序。EXPLAIN FORMAT=JSON 可以帮助我们理解 MySQL 如何执行 ORDER BY 操作以及如何使用索引来优化排序。

例如，我们执行以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users ORDER BY city_id;

如果 users 表的数据量很大，MySQL 可能需要使用文件排序 (filesort) 来执行 ORDER BY 操作。这意味着 MySQL 会将数据写入磁盘进行排序，这会影响性能。在 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出中，你可能会看到 using filesort 的提示。

为了避免文件排序，我们可以考虑在 city_id 列上创建一个索引：

CREATE INDEX idx_city_id ON users (city_id);

然后，再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 命令，你可能会发现 using filesort 的提示消失了。这意味着 MySQL 现在可以使用索引来执行 ORDER BY 操作，从而提高了性能。

EXPLAIN FORMAT=JSON 还会显示 MySQL 是否使用了 "Using index condition" 或 "Using index for order by"。 "Using index condition" 意味着 MySQL 使用索引来过滤数据，而 "Using index for order by" 意味着 MySQL 使用索引来排序数据。

例如，考虑以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE city_id > 1 ORDER BY city_id;

在这种情况下，MySQL 可能会使用 "Using index condition" 和 "Using index for order by"。这意味着 MySQL 使用索引来过滤 city_id > 1 的数据，并使用相同的索引来排序结果。

4. 分析 `GROUP BY` 的执行计划

GROUP BY 用于对查询结果进行分组。EXPLAIN FORMAT=JSON 可以帮助我们理解 MySQL 如何执行 GROUP BY 操作以及如何使用索引来优化分组。

例如，我们执行以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT city_id, COUNT(*) FROM users GROUP BY city_id;

如果 users 表的数据量很大，MySQL 可能需要使用临时表 (temporary table) 来执行 GROUP BY 操作。这意味着 MySQL 会将数据写入临时表进行分组，这会影响性能。在 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出中，你可能会看到 using temporary 的提示。

为了避免使用临时表，我们可以考虑在 city_id 列上创建一个索引：

CREATE INDEX idx_city_id ON users (city_id);

然后，再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 命令，你可能会发现 using temporary 的提示消失了。这意味着 MySQL 现在可以使用索引来执行 GROUP BY 操作，从而提高了性能。

EXPLAIN FORMAT=JSON 还会显示 MySQL 是否使用了 "Using filesort" 来执行 GROUP BY 操作。如果使用了 "Using filesort"，则意味着 MySQL 需要对数据进行排序才能进行分组。

例如，考虑以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT city_id, COUNT(*) FROM users ORDER BY city_id DESC GROUP BY city_id;

在这种情况下，由于 ORDER BY 子句的存在，MySQL 可能会使用 "Using filesort" 来执行 GROUP BY 操作。为了避免这种情况，我们可以尝试删除 ORDER BY 子句，或者创建一个包含 city_id 列的复合索引。

5. 案例分析

现在，让我们通过一个更复杂的案例来演示如何使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 来优化查询。

假设我们有以下表：

CREATE TABLE orders (
  id INT PRIMARY KEY,
  user_id INT,
  order_date DATE
);

CREATE TABLE order_items (
  id INT PRIMARY KEY,
  order_id INT,
  product_id INT,
  quantity INT
);

CREATE TABLE products (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255),
  price DECIMAL(10, 2)
);

我们想要查询每个用户的订单总额：

SELECT
  u.name,
  SUM(oi.quantity * p.price) AS total_amount
FROM
  users u
JOIN
  orders o ON u.id = o.user_id
JOIN
  order_items oi ON o.id = oi.order_id
JOIN
  products p ON oi.product_id = p.id
GROUP BY
  u.name
ORDER BY
  total_amount DESC;

首先，我们执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 命令，查看执行计划。

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1234.56",
      "sort_cost": "12.34",
      "rows_produced": "100",
      "tmp_table_size": "10240",
      "tmp_table_cost": "1.23"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "u",
          "access_type": "ALL",
          "possible_keys": [
            "PRIMARY"
          ],
          "rows_examined_per_scan": "1000",
          "rows_produced_per_join": "1000",
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "12.34",
            "eval_cost": "1.23",
            "prefix_cost": "13.57",
            "data_read_per_join": "12345"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "name"
          ]
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "o",
          "access_type": "ref",
          "possible_keys": [
            "idx_user_id"
          ],
          "key": "idx_user_id",
          "used_key_parts": [
            "user_id"
          ],
          "key_length": "4",
          "ref": [
            "test.u.id"
          ],
          "rows_examined_per_scan": "10",
          "rows_produced_per_join": "1000",
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "1.23",
            "eval_cost": "0.12",
            "prefix_cost": "14.92",
            "data_read_per_join": "1234"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "user_id",
            "order_date"
          ]
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "oi",
          "access_type": "ref",
          "possible_keys": [
            "idx_order_id"
          ],
          "key": "idx_order_id",
          "used_key_parts": [
            "order_id"
          ],
          "key_length": "4",
          "ref": [
            "test.o.id"
          ],
          "rows_examined_per_scan": "5",
          "rows_produced_per_join": "5000",
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "0.61",
            "eval_cost": "0.06",
            "prefix_cost": "15.59",
            "data_read_per_join": "617"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "order_id",
            "product_id",
            "quantity"
          ]
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "p",
          "access_type": "eq_ref",
          "possible_keys": [
            "PRIMARY"
          ],
          "key": "PRIMARY",
          "used_key_parts": [
            "id"
          ],
          "key_length": "4",
          "ref": [
            "test.oi.product_id"
          ],
          "rows_examined_per_scan": "1",
          "rows_produced_per_join": "5000",
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "0.12",
            "eval_cost": "0.01",
            "prefix_cost": "15.72",
            "data_read_per_join": "80"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "name",
            "price"
          ]
        }
      }
    ],
    "grouping_operation": {
      "using_temporary_table": true,
      "using_filesort": true
    }
  }
}

从执行计划中，我们可以看到以下问题：

users 表使用了全表扫描 (access_type=ALL)。
GROUP BY 操作使用了临时表和文件排序 (using temporary table, using filesort)。

为了解决这些问题，我们可以采取以下措施：

在 orders 表的 user_id 列上创建一个索引 (如果还没有的话)。
在 order_items 表的 order_id 列上创建一个索引 (如果还没有的话)。
创建一个包含 user_id 列的复合索引在users表中，或者考虑将user_id也加入orders表。

CREATE INDEX idx_user_id ON orders (user_id);
CREATE INDEX idx_order_id ON order_items (order_id);

此外，由于 GROUP BY 操作使用了文件排序，我们可以尝试删除 ORDER BY 子句，或者创建一个包含 u.name 列的索引。

优化后的SQL如下

SELECT
  u.name,
  SUM(oi.quantity * p.price) AS total_amount
FROM
  users u
JOIN
  orders o ON u.id = o.user_id
JOIN
  order_items oi ON o.id = oi.order_id
JOIN
  products p ON oi.product_id = p.id
GROUP BY
  u.name;

再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 命令，检查执行计划，看看是否有所改进。通过迭代地分析执行计划并进行优化，我们可以显著提高查询的性能。

6. 注意事项

EXPLAIN FORMAT=JSON 只能提供关于查询执行的估算信息。实际的执行情况可能会受到多种因素的影响，例如数据量、硬件配置等。
EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出可能会很复杂，需要耐心阅读和分析。
在进行任何优化之前，请务必备份数据，并进行充分的测试。
不要过度优化。有时候，简单的查询比复杂的查询更有效率。
了解你的数据。对数据的分布、大小、类型等有充分的了解，可以帮助你更好地优化查询。

`EXPLAIN FORMAT=JSON` 助你掌握查询执行细节

通过上述讨论，我们可以看到 EXPLAIN FORMAT=JSON 是一个非常强大的工具，可以帮助我们深入了解 InnoDB 存储引擎在处理 JOIN, ORDER BY 和 GROUP BY 语句时的底层执行策略。通过分析执行计划，我们可以识别潜在的性能瓶颈，并采取相应的措施进行优化，从而提高查询的性能。

索引设计和查询优化同等重要

合理设计索引对于查询性能至关重要。选择正确的索引可以显著减少扫描的行数，并避免文件排序和临时表的使用。同时，编写高效的 SQL 查询也是必不可少的。

持续学习和实践才能精通查询优化

查询优化是一个持续学习和实践的过程。随着经验的积累，你会越来越擅长使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 来分析查询，并找到最佳的优化方案。

使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 剖析 InnoDB 的 JOIN, ORDER BY 和 GROUP BY 执行策略

1. EXPLAIN FORMAT=JSON 的基本结构

2. 分析 JOIN 的执行计划

3. 分析 ORDER BY 的执行计划

4. 分析 GROUP BY 的执行计划