MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON：如何深入解读其输出的内部细节？ - 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

MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：深入解读查询执行计划

大家好，今天我们来深入探讨MySQL中EXPLAIN FORMAT=JSON命令的输出，了解如何利用它来深入分析查询执行计划，优化SQL语句，提升数据库性能。EXPLAIN命令是MySQL提供的强大的查询分析工具，它可以帮助我们了解MySQL是如何执行我们的SQL语句的。而FORMAT=JSON选项则以更结构化、更易于程序解析的方式呈现执行计划。

1. `EXPLAIN FORMAT=JSON`的基本用法

首先，我们来看一下如何使用EXPLAIN FORMAT=JSON。它的基本语法如下：

EXPLAIN FORMAT=JSON your_sql_statement;

例如，我们有一个名为employees的表，结构如下：

CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    first_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    department VARCHAR(50),
    salary DECIMAL(10, 2),
    hire_date DATE,
    INDEX idx_department (department),
    INDEX idx_salary (salary)
);

-- 插入一些示例数据
INSERT INTO employees (first_name, last_name, department, salary, hire_date) VALUES
('John', 'Doe', 'Sales', 60000.00, '2020-01-15'),
('Jane', 'Smith', 'Marketing', 75000.00, '2019-08-20'),
('Peter', 'Jones', 'Sales', 65000.00, '2021-03-10'),
('Mary', 'Brown', 'IT', 90000.00, '2018-11-01'),
('David', 'Lee', 'IT', 95000.00, '2022-05-05'),
('Susan', 'Wilson', 'HR', 70000.00, '2020-09-22'),
('Michael', 'Garcia', 'Marketing', 80000.00, '2023-01-01'),
('Linda', 'Rodriguez', 'Finance', 85000.00, '2019-04-12'),
('Christopher', 'Williams', 'Finance', 92000.00, '2021-07-08'),
('Jessica', 'Martinez', 'HR', 72000.00, '2022-12-10');

现在，我们执行一个简单的查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales' AND salary > 62000;

执行结果会返回一个JSON格式的字符串，这就是我们要分析的对象。

2. JSON输出的结构

EXPLAIN FORMAT=JSON的输出是一个JSON对象，其主要结构如下：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "2.15",
      "sort_cost": "0.00",
      "rows_produced": "1"
    },
    "table": {
      "table_name": "employees",
      "access_type": "ref",
      "possible_keys": [
        "idx_department",
        "idx_salary"
      ],
      "key": "idx_department",
      "used_key_parts": [
        "department"
      ],
      "key_length": "152",
      "ref": "const",
      "rows": "2",
      "filtered": "50.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "1.45",
        "eval_cost": "0.70",
        "prefix_cost": "2.15",
        "data_read_per_join": "1K"
      },
      "attached_condition": "(`employees`.`salary` > 62000)"
    }
  }
}

query_block: 这是JSON输出的顶层结构，代表一个查询块。一个复杂的查询可能包含多个查询块，例如子查询、UNION操作等。
- select_id: 查询块的ID，通常从1开始递增。
- cost_info: 包含查询块的成本信息。
  - query_cost: 查询的总成本。MySQL优化器使用成本模型来评估不同执行计划的成本，选择成本最低的计划。
  - sort_cost: 排序的成本，如果查询需要排序操作。
  - rows_produced: 查询块预计产生的行数。
- table: 描述查询涉及的表的信息。
  - table_name: 表名。
  - access_type: 访问类型，也称为连接类型，这是最重要的指标之一，它决定了MySQL如何查找表中的行。常见的访问类型包括：
    - system: 表中只有一行记录，这是const连接类型的一个特例。
    - const: MySQL可以通过索引或者主键直接查找到唯一的一行数据。
    - eq_ref: 对于来自前一个表的每一行，该表最多只返回一行匹配的记录。这通常发生在使用了主键或者唯一索引进行连接的情况下。
    - ref: 对于来自前一个表的每一行，该表返回所有匹配的记录。这通常发生在使用了非唯一索引进行连接的情况下。
    - range: 使用索引范围扫描，例如BETWEEN、>、< 等操作符。
    - index: 与ALL类似，但是MySQL会扫描整个索引树。
    - ALL: 全表扫描，MySQL需要扫描整个表来查找匹配的行。这是最慢的访问类型，应该尽量避免。
  - possible_keys: MySQL在查询中可能使用的索引列表。
  - key: MySQL实际选择使用的索引。如果为NULL，表示没有使用任何索引。
  - used_key_parts: 实际使用的索引列的部分。复合索引的情况下，可能只使用索引的一部分列。
  - key_length: 使用的索引的长度，用于计算索引的效率。
  - ref: 显示了哪些列或者常量被用于查找索引列上的值。
  - rows: MySQL估计需要扫描的行数，这是一个估计值，可能不准确。
  - filtered: 表示经过WHERE条件过滤后，剩余的行数的百分比。例如，如果rows是1000，filtered是10，那么最终结果集中大约会有100行数据。
  - cost_info: 包含表访问的成本信息。
    - read_cost: 读取数据的成本。
    - eval_cost: 评估WHERE条件的成本。
    - prefix_cost: 访问表之前的总成本。
    - data_read_per_join: 每次连接读取的数据量。
  - attached_condition: 附加到表访问的条件，例如WHERE子句中的条件。

3. 深入分析JSON输出

现在，我们来深入分析JSON输出中的关键信息，并结合实例进行讲解。

3.1. `access_type`的重要性

access_type是评估查询性能的关键指标。我们应该尽量避免ALL和index类型的访问，因为它们表示全表扫描或者全索引扫描，效率很低。

示例1：全表扫描

如果我们执行以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Doe';

并且last_name列没有索引，那么access_type很可能会是ALL，表示全表扫描。这意味着MySQL需要扫描整个employees表来查找last_name为’Doe’的记录。

优化方案：

在这种情况下，最好的优化方案是在last_name列上创建一个索引：

CREATE INDEX idx_last_name ON employees (last_name);

创建索引后，再次执行EXPLAIN FORMAT=JSON，access_type可能会变成ref，表示使用了索引来查找数据。

示例2：使用索引范围扫描

如果我们执行以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE salary BETWEEN 70000 AND 80000;

如果salary列上有索引，那么access_type可能会是range，表示使用了索引范围扫描。这比全表扫描要快得多，但是仍然不如直接使用索引查找单个值效率高。

3.2. `possible_keys`和`key`的分析

possible_keys列出了MySQL可能使用的索引，而key列显示了MySQL实际选择使用的索引。如果possible_keys不为空，但是key为NULL，表示MySQL认为没有索引可以用于优化查询。这可能是因为索引的选择性不高，或者MySQL优化器认为使用索引的成本比全表扫描更高。

示例：索引选择性不高

假设我们有一个gender列，只有两个值：’Male’和’Female’。如果我们在gender列上创建一个索引，MySQL可能不会使用这个索引，因为索引的选择性很低。也就是说，使用索引并不能显著减少需要扫描的行数。

优化方案：

在这种情况下，不要创建索引。如果必须查询gender列，可以考虑与其他列组合成复合索引，提高索引的选择性。

3.3. `rows`和`filtered`的评估

rows列表示MySQL估计需要扫描的行数，filtered列表示经过WHERE条件过滤后，剩余的行数的百分比。这两个值可以帮助我们评估查询的效率。如果rows很大，而filtered很小，表示MySQL需要扫描大量的行，但是只有很少的行满足条件。这通常意味着查询效率不高，需要优化。

示例：rows很大，filtered很小

假设我们执行以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE department = 'Unknown' AND salary > 100000;

如果employees表中没有department为’Unknown’的记录，那么rows可能会很大，但是filtered会很小（接近0）。这表示MySQL需要扫描很多行，但是最终没有找到任何匹配的记录。

优化方案：

在这种情况下，需要检查WHERE条件是否正确。确保条件中的值存在于表中，并且条件能够有效地过滤数据。

3.4. `cost_info`的解读

cost_info提供了更详细的成本信息，可以帮助我们了解查询的性能瓶颈。例如，read_cost表示读取数据的成本，eval_cost表示评估WHERE条件的成本。如果read_cost很高，表示查询的瓶颈在于读取数据；如果eval_cost很高，表示查询的瓶颈在于评估WHERE条件。

示例：eval_cost很高

假设我们执行以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE YEAR(hire_date) = 2020;

如果hire_date列上有索引，但是MySQL可能不会使用这个索引，因为WHERE条件中使用了函数YEAR()。这会导致MySQL需要对每一行数据都计算YEAR(hire_date)，才能判断是否满足条件。这会使eval_cost很高。

优化方案：

在这种情况下，可以修改WHERE条件，避免使用函数。例如，可以将查询改写为：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE hire_date BETWEEN '2020-01-01' AND '2020-12-31';

这样，MySQL就可以使用hire_date列上的索引，提高查询效率。

4. 复杂查询的分析

对于复杂的查询，EXPLAIN FORMAT=JSON的输出会更加复杂，可能包含多个query_block。这时候，需要逐个分析每个query_block，了解MySQL是如何执行查询的。

示例：子查询

假设我们执行以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department = 'IT');

这个查询包含一个子查询，用于计算IT部门的平均工资。 EXPLAIN FORMAT=JSON的输出会包含两个query_block：一个用于外部查询，一个用于子查询。

我们需要分别分析这两个query_block，了解MySQL是如何执行外部查询和子查询的，以及子查询的结果是如何传递给外部查询的。

5. 结合慢查询日志进行分析

EXPLAIN FORMAT=JSON可以帮助我们分析单个SQL语句的执行计划，但是如果我们需要分析整个系统的性能瓶颈，就需要结合慢查询日志进行分析。慢查询日志记录了执行时间超过指定阈值的SQL语句。我们可以使用EXPLAIN FORMAT=JSON分析慢查询日志中的SQL语句，找出性能瓶颈，并进行优化。

6. 动态SQL的分析

对于动态SQL，我们需要先获取实际执行的SQL语句，然后才能使用EXPLAIN FORMAT=JSON进行分析。这可能需要一些技巧，例如使用MySQL的general log，或者在应用程序中打印实际执行的SQL语句。

7. 版本差异

不同版本的MySQL，EXPLAIN FORMAT=JSON的输出可能会有所不同。因此，在分析EXPLAIN FORMAT=JSON的输出时，需要注意MySQL的版本。

8. 总结与优化建议

深入理解access_type： 尽量避免ALL和index类型的访问。
关注possible_keys和key： 确保MySQL使用了合适的索引。
评估rows和filtered： 确保查询能够有效地过滤数据。
解读cost_info： 找出查询的性能瓶颈。
结合慢查询日志： 分析整个系统的性能瓶颈。
注意版本差异： 不同版本的MySQL，EXPLAIN FORMAT=JSON的输出可能会有所不同。

通过深入理解EXPLAIN FORMAT=JSON的输出，我们可以更好地了解MySQL是如何执行我们的SQL语句的，从而能够更有效地优化SQL语句，提升数据库性能。记住，优化是一个持续的过程，需要不断地分析和调整。

9. 实际案例分析与问题解决

现在我们假设遇到一个实际的性能问题，并且通过EXPLAIN FORMAT=JSON来定位和解决它。假设我们发现一个查询在生产环境中执行速度很慢，并且这个查询的SQL语句如下：

SELECT e.first_name, e.last_name, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department = d.department_id
WHERE d.location = 'New York' AND e.salary > 80000;

首先，我们需要获取这个查询的执行计划：

EXPLAIN FORMAT=JSON
SELECT e.first_name, e.last_name, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department = d.department_id
WHERE d.location = 'New York' AND e.salary > 80000;

假设departments表结构如下：

CREATE TABLE departments (
    department_id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
    department_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    location VARCHAR(50)
);

INSERT INTO departments (department_id, department_name, location) VALUES
('Sales', 'Sales Department', 'New York'),
('Marketing', 'Marketing Department', 'London'),
('IT', 'Information Technology', 'New York'),
('HR', 'Human Resources', 'Chicago'),
('Finance', 'Finance Department', 'London');

我们分析EXPLAIN FORMAT=JSON的输出，假设我们发现以下几个关键点：

employees表的access_type是ALL： 这意味着MySQL正在对employees表进行全表扫描。
departments表的access_type是ref，但是rows的值很高： 这意味着MySQL使用了索引来查找departments表中的记录，但是需要扫描的行数仍然很多。
possible_keys for employees includes idx_department and idx_salary, but key is NULL. This indicates MySQL isn’t using either of those indices, likely due to the join condition.

问题分析：

employees表的全表扫描是性能瓶颈的主要原因。因为没有使用索引，MySQL需要扫描整个表来查找满足条件的记录。
即使departments表使用了索引，但是由于需要扫描的行数仍然很多，所以仍然存在优化的空间。
The join condition e.department = d.department_id is preventing the use of existing indices on employees.

优化方案：

在employees表的department和salary列上创建复合索引：
```
CREATE INDEX idx_department_salary ON employees (department, salary);
```
这个复合索引可以同时用于JOIN条件和WHERE条件，提高查询效率。
确保departments表的location列上有索引：
```
CREATE INDEX idx_location ON departments (location);
```
尽管departments表已经使用了索引，但是确保location列上有索引仍然可以提高查询效率。

优化后的执行计划：

执行以上优化后，再次执行EXPLAIN FORMAT=JSON，我们期望看到以下变化：

employees表的access_type变为ref或者range，表示使用了索引。
departments表的rows值显著降低，表示需要扫描的行数减少。
key in the employees table now reflects the idx_department_salary index.

验证优化效果：

在生产环境中部署优化后的SQL语句后，我们需要监控查询的执行时间，验证优化效果。如果查询的执行时间显著降低，表示优化成功。

其他优化技巧：

使用USE INDEX或者FORCE INDEX提示： 如果MySQL优化器没有选择最优的索引，可以使用USE INDEX或者FORCE INDEX提示强制MySQL使用指定的索引。
重写SQL语句： 有时候，可以通过重写SQL语句来提高查询效率。例如，可以使用子查询或者临时表来优化复杂的查询。
调整MySQL配置参数： MySQL的配置参数也会影响查询性能。例如，可以调整innodb_buffer_pool_size参数来提高InnoDB存储引擎的性能。

通过以上案例分析，我们可以看到EXPLAIN FORMAT=JSON在定位和解决性能问题中的重要作用。掌握EXPLAIN FORMAT=JSON的使用方法，可以帮助我们更好地了解MySQL是如何执行我们的SQL语句的，从而能够更有效地优化SQL语句，提升数据库性能.

10. 关注数据类型和字符集

数据类型一致性： 在JOIN和WHERE条件中，确保比较的列的数据类型一致。隐式类型转换可能会导致索引失效。例如，如果一个列是INT类型，而你在WHERE条件中使用字符串进行比较，MySQL可能不会使用索引。
字符集和排序规则： 在比较字符串时，确保使用的字符集和排序规则一致。如果字符集或者排序规则不一致，可能会导致索引失效，或者返回错误的结果。尤其是在跨数据库或者跨表进行查询时，需要特别注意字符集和排序规则。

11. 分区表和分库分表的影响

分区表： 如果表是分区表，EXPLAIN FORMAT=JSON会显示MySQL是如何访问分区的。了解MySQL是如何访问分区的，可以帮助我们优化分区策略，提高查询效率。
分库分表： 如果表是分库分表，EXPLAIN FORMAT=JSON只能显示单个分片的执行计划。要分析整个查询的执行计划，需要分别分析每个分片的执行计划，并将它们组合起来。这需要更深入的了解分库分表的策略和实现。

12. 持续学习和实践

EXPLAIN FORMAT=JSON是一个强大的工具，但是要真正掌握它，需要持续学习和实践。建议多阅读MySQL官方文档，多做实验，多分析实际的SQL语句，才能真正理解EXPLAIN FORMAT=JSON的输出，并利用它来优化SQL语句。

13. 成本估算与优化器选择

MySQL优化器使用成本模型来评估不同的执行计划。成本模型会考虑CPU、IO、内存等因素，并根据这些因素计算出每个执行计划的成本。优化器会选择成本最低的执行计划。

了解成本模型： 了解MySQL的成本模型可以帮助我们更好地理解优化器的行为。可以通过调整MySQL的配置参数来影响成本模型。
优化器提示： 可以使用优化器提示来影响优化器的选择。例如，可以使用STRAIGHT_JOIN提示强制MySQL按照指定的顺序连接表。但是，使用优化器提示需要谨慎，因为它们可能会导致优化器选择次优的执行计划。

14. 查询重写与逻辑优化

除了物理优化（例如索引优化），还可以通过查询重写和逻辑优化来提高查询效率。

子查询优化： 可以将子查询转换为JOIN操作，或者使用物化视图来优化子查询。
谓词下推： 可以将WHERE条件中的谓词下推到更早的执行阶段，减少需要处理的数据量。
常量传播： 可以将常量值传播到查询的各个部分，简化查询。
消除冗余条件： 可以消除查询中的冗余条件，简化查询。

15. 多表连接的顺序

多表连接的顺序会影响查询的性能。 MySQL优化器会根据成本模型选择最优的连接顺序。

小表驱动大表： 通常情况下，应该先连接小表，再连接大表。这可以减少需要扫描的行数。
利用索引： 在选择连接顺序时，应该考虑如何利用索引。应该先连接可以使用索引的表，再连接不能使用索引的表。
STRAIGHT_JOIN： 可以使用STRAIGHT_JOIN提示强制MySQL按照指定的顺序连接表。但是，使用STRAIGHT_JOIN需要谨慎，因为可能会导致优化器选择次优的执行计划。

结论：掌握分析工具提升数据库性能

通过这次深入的讲解，我们详细了解了EXPLAIN FORMAT=JSON的输出结构和内容，以及如何利用这些信息来分析和优化SQL查询。掌握这些知识，可以帮助你更有效地定位性能瓶颈，并采取相应的优化措施，最终提升数据库的整体性能。记住，优化是一个持续的过程，需要不断学习和实践。

MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：深入解读查询执行计划

1. EXPLAIN FORMAT=JSON的基本用法

2. JSON输出的结构

3. 深入分析JSON输出

3.1. access_type的重要性

3.2. possible_keys和key的分析

3.3. rows和filtered的评估

3.4. cost_info的解读

4. 复杂查询的分析

5. 结合慢查询日志进行分析

6. 动态SQL的分析

7. 版本差异

8. 总结与优化建议

9. 实际案例分析与问题解决

10. 关注数据类型和字符集

11. 分区表和分库分表的影响

12. 持续学习和实践

13. 成本估算与优化器选择

14. 查询重写与逻辑优化

15. 多表连接的顺序

结论：掌握分析工具提升数据库性能

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1. `EXPLAIN FORMAT=JSON`的基本用法

3.1. `access_type`的重要性

3.2. `possible_keys`和`key`的分析

3.3. `rows`和`filtered`的评估

3.4. `cost_info`的解读

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