MySQL查询优化器：如何从explain结果逆向推导优化器成本模型的参数？

MySQL 查询优化器：从 EXPLAIN 结果逆向推导成本模型参数

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 查询优化器的一个高级话题：如何从 EXPLAIN 结果逆向推导优化器的成本模型参数。这是一个相当具有挑战性的任务，但理解它能让我们更深刻地理解 MySQL 如何做出查询执行计划的选择，以及如何更有针对性地进行查询优化。

1. 成本模型概述

MySQL 查询优化器是一个基于成本的优化器，这意味着它会根据不同的执行计划计算成本，并选择成本最低的计划。成本模型的参数决定了各种操作的成本计算方式。这些参数包括：

• I/O 成本: 从磁盘读取数据的成本，例如读取一个数据页。
• CPU 成本: 执行 CPU 指令的成本，例如比较两个值，或者对数据进行排序。
• 内存成本: 使用内存进行操作的成本，例如哈希连接中的哈希表构建。
• 网络成本: 在分布式环境中，数据在不同节点之间传输的成本。

MySQL 的具体成本模型比较复杂，涉及许多内部参数。公开的参数相对较少，并且不同版本之间可能有差异。但是，我们可以通过一些方法来估计这些参数，或者至少理解它们相对重要性。

2. EXPLAIN 结果解读：关键信息

EXPLAIN 语句是理解查询优化器行为的关键工具。我们需要关注以下几个关键列：

• id: 查询中每个 SELECT 语句的标识符。
• select_type: 查询的类型，例如 SIMPLE, PRIMARY, SUBQUERY, DERIVED 等。
• table: 访问的表名。
• partitions: 如果表是分区表，显示使用的分区。
• type: 连接类型，例如 system, const, eq_ref, ref, range, index, ALL 等。连接类型指示了 MySQL 如何查找表中的行。
• possible_keys: MySQL 可能使用的索引。
• key: MySQL 实际使用的索引。
• key_len: 使用的索引的长度。
• ref: 用于索引查找的列或常量。
• rows: MySQL 估计需要扫描的行数。这是一个非常重要的指标，直接影响成本计算。
• filtered: 表示经过条件过滤后，剩余数据的百分比。
• Extra: 包含关于 MySQL 如何执行查询的额外信息，例如 "Using index", "Using where", "Using temporary", "Using filesort" 等。

3. 逆向推导的基本思路

逆向推导成本模型参数的基本思路是：

1. 构造测试用例: 设计不同的 SQL 查询，这些查询会触发优化器选择不同的执行计划。
2. 分析 EXPLAIN 结果: 使用 EXPLAIN 分析每个查询，记录关键列的值，特别是 rows, filtered, type, key, Extra。
3. 建立成本模型: 根据 EXPLAIN 结果，建立一个简化的成本模型，用一些变量代表未知的成本参数。
4. 求解参数: 利用已知的 EXPLAIN 信息，代入成本模型，得到一组方程。通过求解这些方程，可以估计出成本参数的值。
5. 验证和调整: 使用新的查询验证估计的参数是否合理。如果发现偏差，需要调整成本模型或者重新估计参数。

这是一个迭代的过程，需要不断地调整和验证。

4. 案例分析：估计 I/O 成本和 CPU 成本的相对比例

假设我们有一个表 users，包含 id (主键), name, age, city 等字段。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    age INT,
    city VARCHAR(255),
    INDEX idx_age (age),
    INDEX idx_city (city)
);

-- 插入一些测试数据
INSERT INTO users (id, name, age, city) VALUES
(1, 'Alice', 25, 'New York'),
(2, 'Bob', 30, 'London'),
(3, 'Charlie', 35, 'Paris'),
(4, 'David', 40, 'Tokyo'),
(5, 'Eve', 25, 'New York'),
(6, 'Frank', 30, 'London'),
(7, 'Grace', 35, 'Paris'),
(8, 'Henry', 40, 'Tokyo'),
(9, 'Ivy', 25, 'New York'),
(10, 'Jack', 30, 'London');

测试用例 1：全表扫描 vs. 索引扫描 (age)

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age = 30;
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id > 0; --  模拟全表扫描, 因为id是主键，所以会走主键索引，但会扫描所有行

假设第一个查询（age = 30）使用了索引 idx_age，EXPLAIN 结果显示 rows 为 3。 第二个查询 (id > 0) 走了主键索引，但是扫描了所有行, EXPLAIN 结果显示 rows 为 10。

成本模型:

我们简化成本模型，假设只考虑 I/O 成本和 CPU 成本。

• C_io: 读取一个数据页的成本。
• C_cpu: 比较两个值的成本。

对于索引扫描 (age = 30)，成本可以估计为：

Cost_index = C_io * Index_Pages + C_cpu * Rows_index

其中 Index_Pages 是索引 idx_age 覆盖的数据页数，Rows_index 是使用索引扫描的行数 (3)。 我们可以假设 Index_Pages 为 1（索引很小）。

对于全表扫描 (id > 0)，成本可以估计为：

Cost_full = C_io * Data_Pages + C_cpu * Rows_full

其中 Data_Pages 是表 users 占用的数据页数，Rows_full 是表中的总行数 (10)。 假设 Data_Pages 为 1。

优化器选择索引扫描，意味着 Cost_index < Cost_full。

C_io * 1 + C_cpu * 3 < C_io * 1 + C_cpu * 10

简化后：

3 * C_cpu < 10 * C_cpu -> 这个不等式是恒成立的，不能直接得出结论. 我们需要更精确的 EXPLAIN 信息，或者调整查询。

调整测试用例 1:

我们修改全表扫描的查询，使其更接近实际的全表扫描，避免走主键索引。

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%A%';

现在假设这个查询进行了全表扫描，EXPLAIN 结果显示 rows 为 10， Extra 列显示 "Using where"。 假设 Data_Pages 为 1。

成本模型变为：

Cost_full = C_io * Data_Pages + C_cpu * Rows_full * Filter_Factor

其中 Filter_Factor 是过滤因子，表示满足 name LIKE '%A%' 条件的行数占总行数的比例。 假设 Filter_Factor 为 0.3 (3 行符合条件)。

现在优化器选择索引扫描，意味着：

C_io * 1 + C_cpu * 3 < C_io * 1 + C_cpu * 10 * 0.3

C_io + 3 * C_cpu < C_io + 3 * C_cpu -> 仍然无法得出有效结论。

测试用例 2：索引扫描 (age) vs. 索引扫描 (city)

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age = 30;
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE city = 'London';

假设 age = 30 的查询使用了索引 idx_age，EXPLAIN 结果显示 rows 为 3。假设 city = 'London' 的查询使用了索引 idx_city，EXPLAIN 结果显示 rows 为 3。

如果优化器认为两个索引扫描的成本几乎相同，那么我们可以认为它们的 I/O 成本和 CPU 成本的加权和是相似的。 假设 idx_age 和 idx_city 覆盖的数据页数相同 (1)。

C_io * 1 + C_cpu * 3 (age) ≈ C_io * 1 + C_cpu * 3 (city)

这个案例无法提供关于 C_io 和 C_cpu 相对比例的信息。

测试用例 3：FORCE INDEX

我们可以使用 FORCE INDEX 强制 MySQL 使用特定的索引，然后比较不同索引的性能。

EXPLAIN SELECT * FROM users FORCE INDEX (idx_age) WHERE age = 30;
EXPLAIN SELECT * FROM users FORCE INDEX (idx_city) WHERE city = 'London';

比较这两个查询的执行时间。如果使用 idx_age 的查询明显更快，那么我们可以推断 idx_age 索引的效率更高，可能是因为索引选择性更好，或者索引更小。 但是，这并不能直接推导出 C_io 和 C_cpu 的比例，而是更多地反映了索引的质量。

总结：到目前为止，我们无法直接推导出 I/O 成本和 CPU 成本的精确比例。 需要更精细的测试用例和更复杂的成本模型。

5. 更高级的技巧

• 基数 (Cardinality) 估计: MySQL 使用统计信息来估计索引的基数，即索引中不同值的数量。 基数估计的准确性直接影响优化器的选择。 可以使用 ANALYZE TABLE 命令更新表的统计信息。 可以通过查询 INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS 表来查看索引的统计信息。

• Trace Optimizer: MySQL 5.6 引入了 Optimizer Trace 功能，可以记录优化器的决策过程，包括每个执行计划的成本计算。 这可以帮助我们更详细地了解优化器的行为。

  SET optimizer_trace="enabled=on";
  SELECT * FROM users WHERE age = 30;
  SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE;
  SET optimizer_trace="enabled=off";

  Optimizer Trace 的输出非常详细，需要仔细分析才能理解。

• 比较不同版本 MySQL 的行为: 不同版本的 MySQL 使用的成本模型可能不同。 比较不同版本 MySQL 的 EXPLAIN 结果和 Optimizer Trace，可以帮助我们理解成本模型的演变。

6. 案例分析：估计连接操作的成本

假设我们有两个表 orders 和 customers。

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,
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

-- 插入一些测试数据
INSERT INTO customers (customer_id, customer_name, city) VALUES
(1, 'Alice', 'New York'),
(2, 'Bob', 'London'),
(3, 'Charlie', 'Paris');

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date) VALUES
(1, 1, '2023-01-01'),
(2, 1, '2023-01-02'),
(3, 2, '2023-01-03'),
(4, 2, '2023-01-04'),
(5, 3, '2023-01-05');

测试用例：连接操作

EXPLAIN SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

假设 EXPLAIN 结果显示 MySQL 使用了 Nested Loop Join，并且 orders 表作为驱动表 (outer table)，customers 表作为被驱动表 (inner table)。

• orders 的 rows 为 5。
• customers 的 rows 为 1 (因为 customer_id 是主键)。

成本模型：

Nested Loop Join 的成本可以估计为：

Cost_NLJ = Cost_outer + Rows_outer * Cost_inner

其中：

• Cost_outer 是访问 orders 表的成本。
• Rows_outer 是 orders 表的行数 (5)。
• Cost_inner 是每次访问 customers 表的成本。

如果 MySQL 使用索引来查找 customers 表中的行，那么 Cost_inner 可以估计为索引查找的成本。 如果 MySQL 没有使用索引，那么 Cost_inner 可以估计为全表扫描的成本。

假设 customers.customer_id 有索引 (主键)，并且每次索引查找的成本是 C_index_lookup。 那么：

Cost_NLJ = Cost_outer + 5 * C_index_lookup

Cost_outer 取决于访问 orders 表的方式。 如果是全表扫描，那么 Cost_outer = C_io * Data_Pages_orders + C_cpu * Rows_orders。

如果我们改变表的顺序，强制 customers 作为驱动表：

EXPLAIN SELECT * FROM customers JOIN orders ON orders.customer_id = customers.customer_id;

假设 MySQL 仍然使用 Nested Loop Join，并且 customers 表作为驱动表。

• customers 的 rows 为 3。
• orders 的 rows 为 1 (因为 customer_id 有外键索引，可以快速定位)。

Cost_NLJ_reversed = Cost_outer_reversed + 3 * C_index_lookup_orders

其中 C_index_lookup_orders 是使用 orders.customer_id 上的外键索引进行查找的成本。

通过比较 Cost_NLJ 和 Cost_NLJ_reversed，我们可以估计不同索引查找的相对成本，以及驱动表选择对性能的影响。

7. 困难与局限性

• 成本模型的复杂性: MySQL 的成本模型非常复杂，涉及许多内部参数和优化策略。 我们只能建立简化的模型来近似估计参数。
• 统计信息的准确性: 优化器依赖于表的统计信息来估计行数和过滤因子。 如果统计信息不准确，优化器的选择可能会出错。
• 硬件环境的影响: I/O 成本和 CPU 成本取决于硬件环境，例如磁盘速度、CPU 性能和内存大小。 在不同的硬件环境下，成本参数的值可能会不同。
• MySQL 版本的差异: 不同版本的 MySQL 使用的成本模型可能不同。 在不同的版本之间，成本参数的值可能会发生变化。
• 缺乏公开文档: MySQL 的成本模型参数并没有完全公开。 我们只能通过实验和逆向工程来估计参数。

8. 一些建议

• 理解 MySQL 的连接类型: 理解 EXPLAIN 结果中的 type 列，可以帮助我们了解 MySQL 如何查找表中的行。
• 关注 rows 和 filtered 列: 这两列是估计成本的关键指标。
• 使用 ANALYZE TABLE 更新统计信息: 确保优化器使用准确的统计信息。
• 使用 Optimizer Trace 分析优化器的决策过程: 深入了解优化器的行为。
• 构造不同的测试用例，并比较它们的性能: 通过实验来验证我们的理解。
• 阅读 MySQL 官方文档和社区论坛: 了解最新的优化技巧和最佳实践。

9. 总结：持续学习与实践

从 EXPLAIN 结果逆向推导 MySQL 优化器的成本模型参数是一个富有挑战性但也非常有价值的任务。 通过理解成本模型，我们可以更好地理解 MySQL 如何做出查询执行计划的选择，从而更有针对性地进行查询优化。 然而，由于成本模型的复杂性、统计信息的准确性、硬件环境的影响以及 MySQL 版本的差异，我们只能建立简化的模型来近似估计参数。 持续学习和实践是掌握这一技能的关键。

希望今天的分享对大家有所帮助。