MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON：如何利用它分析CTE的性能？ - 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：深入剖析CTE性能

各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨一个MySQL性能分析的利器：EXPLAIN FORMAT=JSON，并重点关注如何利用它来分析公共表表达式(CTE)的性能。

CTE，Common Table Expression，作为SQL语句中的临时命名结果集，可以提高查询的可读性和可维护性，尤其是在处理复杂逻辑时。但如果使用不当，CTE也可能成为性能瓶颈。理解MySQL如何执行CTE，以及如何通过EXPLAIN FORMAT=JSON来分析执行计划，对于优化查询至关重要。

1. 什么是EXPLAIN FORMAT=JSON？

EXPLAIN语句是MySQL提供的用于分析SQL查询执行计划的工具。传统的EXPLAIN输出是表格形式，虽然易于阅读，但在处理复杂查询（尤其是包含子查询、UNION、CTE等）时，信息不够详细和结构化。

EXPLAIN FORMAT=JSON则以JSON格式输出执行计划，它提供了更丰富、更结构化的信息，包括：

查询的整体成本: 估算的CPU和I/O成本。
执行计划树: 详细描述了查询执行的每个阶段。
每个操作的属性: 涉及的表、索引、访问类型、过滤条件、以及数据传输方式等。

JSON格式的输出更适合程序化处理，方便自动化分析和性能监控。

2. CTE的基本概念与使用

CTE允许你定义一个临时的、命名的结果集，可以在后续的SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE语句中使用。 CTE主要有两种类型：

非递归CTE: 只定义一次结果集。
递归CTE: 允许引用自身，用于处理层级结构数据。

示例：非递归CTE

WITH employee_salaries AS (
    SELECT employee_id, salary
    FROM employees
    WHERE department_id = 10
),
average_salary AS (
    SELECT AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employee_salaries
)
SELECT e.employee_id, e.salary, a.avg_salary
FROM employee_salaries e, average_salary a
WHERE e.salary > a.avg_salary;

这个例子中，employee_salaries和average_salary都是CTE。 employee_salaries选取了部门10的员工及其薪水， average_salary计算了这些员工的平均薪水，最后查询了薪水高于平均薪水的员工。

示例：递归CTE

WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
    SELECT employee_id, manager_id, employee_name, 1 AS level
    FROM employees
    WHERE manager_id IS NULL  -- 找到根节点

    UNION ALL

    SELECT e.employee_id, e.manager_id, e.employee_name, eh.level + 1
    FROM employees e
    JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
)
SELECT employee_id, employee_name, level
FROM employee_hierarchy
ORDER BY level, employee_name;

这个例子展示了如何使用递归CTE来遍历员工的层级结构。它首先找到没有经理的根节点，然后递归地连接到下属员工，并计算每个员工的层级。

3. 使用EXPLAIN FORMAT=JSON分析CTE性能

现在，我们来看如何利用EXPLAIN FORMAT=JSON来分析CTE的性能。

3.1 准备测试数据

为了更好地演示，我们创建一个简单的employees表：

CREATE TABLE employees (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    employee_name VARCHAR(255),
    department_id INT,
    manager_id INT,
    salary DECIMAL(10, 2),
    INDEX idx_department_id (department_id),
    INDEX idx_manager_id (manager_id)
);

INSERT INTO employees (employee_id, employee_name, department_id, manager_id, salary) VALUES
(1, 'Alice', 10, NULL, 60000.00),
(2, 'Bob', 10, 1, 50000.00),
(3, 'Charlie', 20, 1, 70000.00),
(4, 'David', 20, 3, 55000.00),
(5, 'Eve', 10, 2, 52000.00),
(6, 'Frank', 20, 3, 65000.00),
(7, 'Grace', 30, NULL, 80000.00),
(8, 'Henry', 30, 7, 75000.00),
(9, 'Ivy', 30, 8, 72000.00),
(10, 'Jack', 10, 2, 48000.00);

3.2 分析非递归CTE的执行计划

我们使用前面提到的非递归CTE示例，并通过EXPLAIN FORMAT=JSON来查看其执行计划：

EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH employee_salaries AS (
    SELECT employee_id, salary
    FROM employees
    WHERE department_id = 10
),
average_salary AS (
    SELECT AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employee_salaries
)
SELECT e.employee_id, e.salary, a.avg_salary
FROM employee_salaries e, average_salary a
WHERE e.salary > a.avg_salary;

执行后，会得到一个JSON格式的输出。为了方便理解，我们提取关键部分并进行分析：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "2.25"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "e",
          "access_type": "ALL",
          "possible_keys": null,
          "rows_examined_per_scan": 4,
          "rows_produced_per_join": 4,
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "1.00",
            "eval_cost": "0.80",
            "prefix_cost": "1.80",
            "data_read_per_join": "1K"
          },
          "used_columns": [
            "employee_id",
            "salary"
          ],
          "materialized_from_subquery": {
            "using_temporary_table": true,
            "dependent": false
          }
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "a",
          "access_type": "ALL",
          "possible_keys": null,
          "rows_examined_per_scan": 1,
          "rows_produced_per_join": 1,
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "0.00",
            "eval_cost": "0.20",
            "prefix_cost": "2.00",
            "data_read_per_join": "192"
          },
          "used_columns": [
            "avg_salary"
          ],
          "materialized_from_subquery": {
            "using_temporary_table": true,
            "dependent": false
          }
        }
      }
    ]
  }
}

分析:

query_cost: 整个查询的估计成本是2.25。
nested_loop: 表明使用了嵌套循环连接。这通常不是最高效的连接方式，尤其是在数据量大的情况下。
materialized_from_subquery: employee_salaries和average_salary这两个CTE都被物化为临时表 (using_temporary_table: true)。这意味着MySQL会先执行CTE，将结果存储在临时表中，然后再进行后续的连接操作。
access_type: ALL: employee_salaries使用了全表扫描。这是因为在employee_salariesCTE中，department_id = 10的过滤条件已经应用，MySQL认为直接扫描临时表比使用索引更有效率。
rows_examined_per_scan: employee_salaries 扫描了4行数据. average_salary扫描了1行.

优化建议:

在这个例子中，由于数据量很小，性能瓶颈不明显。但如果employees表的数据量很大，以下是一些可能的优化策略：

索引优化: 尽管在employees表上已经有idx_department_id索引，但MySQL仍然选择了全表扫描临时表。如果数据量很大，可以考虑在临时表上创建索引，但这通常不现实。
避免物化: 在某些情况下，MySQL可以将CTE内联到主查询中，避免创建临时表。这需要MySQL优化器的支持，并且取决于查询的具体结构。可以通过调整查询结构、使用提示(hints)等方式来尝试影响MySQL的优化策略，但效果不保证。
重写查询: 有时，重写查询可以获得更好的性能。例如，可以将CTE内联到主查询中，或者使用子查询代替CTE。

3.3 分析递归CTE的执行计划

接下来，我们分析递归CTE的执行计划。

EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
    SELECT employee_id, manager_id, employee_name, 1 AS level
    FROM employees
    WHERE manager_id IS NULL

    UNION ALL

    SELECT e.employee_id, e.manager_id, e.employee_name, eh.level + 1
    FROM employees e
    JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
)
SELECT employee_id, employee_name, level
FROM employee_hierarchy
ORDER BY level, employee_name;

同样，我们提取关键的JSON输出：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1.45"
    },
    "union_result": {
      "cost_info": {
        "read_cost": "0.00",
        "eval_cost": "0.00",
        "prefix_cost": "1.45",
        "data_read_per_join": "0"
      },
      "nested_loop": [
        {
          "table": {
            "table_name": "employees",
            "access_type": "ref",
            "possible_keys": [
              "idx_manager_id"
            ],
            "key": "idx_manager_id",
            "used_key_parts": [
              "manager_id"
            ],
            "key_length": "5",
            "ref": [
              "eh.employee_id"
            ],
            "rows_examined_per_scan": 3,
            "rows_produced_per_join": 0.9,
            "filtered": "30.00",
            "cost_info": {
              "read_cost": "0.35",
              "eval_cost": "0.09",
              "prefix_cost": "0.44",
              "data_read_per_join": "270"
            },
            "used_columns": [
              "employee_id",
              "manager_id",
              "employee_name"
            ]
          }
        },
        {
          "table": {
            "table_name": "eh",
            "access_type": "ALL",
            "possible_keys": null,
            "rows_examined_per_scan": 1,
            "rows_produced_per_join": 1,
            "filtered": "100.00",
            "cost_info": {
              "read_cost": "0.00",
              "eval_cost": "0.20",
              "prefix_cost": "0.64",
              "data_read_per_join": "192"
            },
            "used_columns": [
              "employee_id"
            ],
            "materialized_from_subquery": {
              "using_temporary_table": true,
              "dependent": true
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

分析:

union_result: 表明使用了UNION操作。递归CTE本质上是通过UNION ALL将多个结果集合并起来。
access_type: ref: 在递归部分，employees表使用了idx_manager_id索引，通过manager_id关联到employee_hierarchy。这是一个好现象，说明MySQL能够利用索引来加速连接操作。
materialized_from_subquery: employee_hierarchy被物化为临时表，并且dependent: true表明这个临时表是依赖于外层查询的。递归CTE通常需要物化中间结果。
rows_examined_per_scan: 在递归部分，employees表扫描了3行数据。

优化建议:

递归CTE的优化通常比较困难，因为它涉及到迭代计算。以下是一些可能的优化策略：

索引优化: 确保在连接字段（本例中是manager_id）上存在索引。
限制递归深度: 在某些情况下，可以添加LIMIT子句来限制递归的深度，防止无限循环。
避免不必要的计算: 在递归部分，尽量避免进行不必要的计算，减少每次迭代的成本。
物化策略的影响: MySQL的物化策略可能会影响递归CTE的性能。不同的MySQL版本可能有不同的优化策略。

4. 深入理解物化(Materialization)对CTE性能的影响

物化是指将CTE的结果集存储在临时表中。这可以避免重复计算，但也会引入额外的I/O开销。

优点:

避免重复计算: 如果CTE被多次引用，物化可以避免重复执行CTE的逻辑。
简化优化: 物化可以将CTE视为一个独立的表，简化MySQL优化器的优化过程。

缺点:

I/O开销: 创建和读取临时表会产生额外的I/O开销。
内存消耗: 临时表会占用内存空间。

如何判断CTE是否被物化？

在EXPLAIN FORMAT=JSON的输出中，如果看到"materialized_from_subquery": { "using_temporary_table": true }，就表示CTE被物化了。

如何影响物化策略？

MySQL的优化器会自动决定是否物化CTE。在某些情况下，可以通过以下方式来影响物化策略：

调整查询结构: 改变查询的结构可能会影响MySQL的优化策略。
使用提示(hints): MySQL提供了一些提示，可以用来控制优化器的行为。例如，可以使用MATERIALIZE或NO_MATERIALIZE提示来强制或禁止物化。

示例：使用提示控制物化

EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH employee_salaries AS (
    SELECT /*+ MATERIALIZE */ employee_id, salary
    FROM employees
    WHERE department_id = 10
)
SELECT e.employee_id, e.salary
FROM employee_salaries e
WHERE e.salary > 50000;

在这个例子中，/*+ MATERIALIZE */提示强制MySQL物化employee_salaries CTE。请注意，提示并不保证一定生效，MySQL优化器仍然有最终决定权。

5. CTE性能优化的通用原则

除了前面提到的针对特定CTE类型的优化策略外，以下是一些通用的CTE性能优化原则：

只选择需要的列: 在CTE中，尽量只选择需要的列，避免选择不必要的列，减少数据传输量。
尽早过滤数据: 在CTE中尽早应用过滤条件，减少后续操作的数据量。
避免在CTE中使用复杂的逻辑: 如果CTE中包含复杂的逻辑，可能会影响MySQL的优化能力。尽量将复杂的逻辑分解成多个简单的CTE，或者在主查询中进行处理。
使用适当的索引: 确保在CTE涉及的表上存在适当的索引，以加速查询。
定期分析表: 使用ANALYZE TABLE命令定期分析表，更新MySQL的统计信息，帮助优化器做出更好的决策。
测试不同的查询结构: 尝试不同的查询结构，看看哪种结构能够获得更好的性能。可以使用EXPLAIN FORMAT=JSON来分析不同结构的执行计划。

6. 其他有用的EXPLAIN FORMAT=JSON特性

除了前面提到的关键信息外，EXPLAIN FORMAT=JSON还提供了许多其他有用的特性：

partitions: 如果查询涉及分区表，partitions属性会显示涉及的分区。
filtered: filtered属性表示过滤条件的有效性。值越高，表示过滤条件越有效。
attached_condition: attached_condition属性显示附加的过滤条件，这些条件可能不是显式地出现在查询中，而是由MySQL优化器推导出来的。
message: message属性包含一些诊断信息，例如优化器的决策、警告信息等。

7. 工具支持

手动解析EXPLAIN FORMAT=JSON的输出可能比较繁琐。有一些工具可以帮助你更方便地分析JSON格式的执行计划：

在线JSON格式化工具: 可以将JSON输出格式化成更易读的形式。
MySQL Workbench: MySQL Workbench可以可视化EXPLAIN的结果，包括JSON格式的执行计划。
第三方性能监控工具: 一些第三方性能监控工具可以自动分析EXPLAIN的结果，并提供性能优化建议。

CTE性能分析，需要具体问题具体分析

今天我们深入探讨了如何使用EXPLAIN FORMAT=JSON来分析CTE的性能。 EXPLAIN FORMAT=JSON是一个强大的工具，可以帮助你理解MySQL如何执行你的查询，并识别潜在的性能瓶颈。记住，性能优化是一个迭代的过程，需要不断地测试和调整。

物化，索引，数据量，都会影响性能

CTE的性能分析需要结合具体情况进行。物化与否，索引是否生效，以及数据量的大小，都会对CTE的性能产生影响。理解这些因素，才能更好地利用EXPLAIN FORMAT=JSON进行分析和优化。

持续学习，不断实践

性能优化是一个持续学习和实践的过程。希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解EXPLAIN FORMAT=JSON和CTE的性能，并在实际工作中应用这些知识，编写出更高效的SQL查询。

MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：深入剖析CTE性能

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