MySQL查询优化器：如何从explain format=json的成本模型（Cost Model）逆向推导出索引选择的权重参数？

MySQL 查询优化器：从 EXPLAIN FORMAT=JSON 逆向推导索引选择权重参数

大家好，今天我们来深入探讨一个高级但非常实用的主题：如何从 MySQL 查询优化器使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出的成本模型中，逆向推导出索引选择的权重参数。理解这些参数对于深入了解 MySQL 的查询优化过程，以及进行更精细的性能调优至关重要。

1. 查询优化器的成本模型概述

MySQL 的查询优化器是一个复杂的系统，它的核心目标是为给定的 SQL 查询找到执行效率最高的方案。为了实现这个目标，优化器会尝试多种可能的执行方案，并使用成本模型来评估每个方案的开销。成本模型是一个数学公式，它将各种影响查询性能的因素（如访问的行数、使用的索引、连接类型等）量化为成本值。优化器会选择成本最低的方案来执行。

EXPLAIN FORMAT=JSON 命令可以输出优化器在选择执行计划时考虑的各种信息，包括成本估算。通过分析这些信息，我们可以了解优化器是如何评估不同索引的，以及哪些因素影响了索引的选择。

2. EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出结构

EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出是一个 JSON 文档，包含了查询执行计划的详细信息。其主要结构如下：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1.85",
      "sort_cost": "0.00",
      "rows_examined_per_scan": 1,
      "rows_produced_per_join": 1,
      "read_cost": "1.85"
    },
    "table": {
      "table_name": "your_table",
      "access_type": "ALL",
      "possible_keys": [
        "index1",
        "index2"
      ],
      "key": null,
      "key_length": null,
      "used_key_parts": null,
      "rows": 1000,
      "filtered": "10.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "1.00",
        "eval_cost": "1.00",
        "prefix_cost": "2.00",
        "data_read_per_join": "100"
      },
      "attached_condition": "..."
    }
  }
}

其中几个关键字段的含义如下：

• query_cost: 查询的总成本。
• sort_cost: 排序的成本。
• read_cost: 读取数据的成本。
• eval_cost: 评估条件的成本。
• rows: 估计需要扫描的行数。
• filtered: 估计满足条件的行数百分比。
• access_type: 访问数据的方式，如 ALL (全表扫描), index (索引扫描), range (范围扫描) 等。
• possible_keys: 可以使用的索引。
• key: 实际使用的索引。

3. 成本模型中的关键参数

MySQL 成本模型涉及许多参数，其中一些关键参数影响索引选择：

• row_evaluate_cost: 评估每一行的成本。
• key_compare_cost: 比较键值的成本。
• memory_block_size: 内存块大小。
• io_block_read_cost: 从磁盘读取一个数据块的成本。
• table_scan_cost: 执行全表扫描的成本。
• prefix_rowid_evaluate_cost: 使用 rowid 访问行的成本。

这些参数的值可以通过查询 MySQL 的系统变量获取。例如：

SHOW VARIABLES LIKE 'row_evaluate_cost';
SHOW VARIABLES LIKE 'key_compare_cost';
SHOW VARIABLES LIKE 'io_block_read_cost';

这些参数的具体数值，在不同的MySQL版本中可能会有所不同。

4. 逆向推导索引选择权重的思路

逆向推导索引选择权重的基本思路是：

1. 构建测试用例： 设计包含多个可用索引的查询，并使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 获取优化器的成本估算。
2. 分析成本差异： 比较不同索引的成本估算，找出影响成本的关键因素。
3. 假设权重公式： 根据成本模型和观察到的成本差异，假设一个索引选择权重的公式。这个公式应该能够解释优化器选择特定索引的原因。
4. 调整参数： 通过调整公式中的参数，使其与实际的成本估算相符。
5. 验证公式： 使用新的测试用例验证公式的准确性。

5. 实战案例：逆向推导索引选择权重

假设我们有一个名为 orders 的表，包含以下字段：

• order_id (INT, PRIMARY KEY)
• customer_id (INT, INDEX idx_customer_id)
• order_date (DATE, INDEX idx_order_date)
• order_amount (DECIMAL)

我们执行以下查询：

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date = '2023-10-26';

这个查询可以使用 idx_customer_id 和 idx_order_date 两个索引。我们使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 查看优化器的选择：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date = '2023-10-26';

假设 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出显示优化器选择了 idx_customer_id 索引。我们需要分析为什么优化器会选择这个索引，而不是 idx_order_date 或者同时使用两个索引（索引合并）。

5.1 分析成本差异

我们假设以下情况：

• orders 表总共有 10000 行数据。
• customer_id = 123 的行数大约有 100 行。
• order_date = '2023-10-26' 的行数大约有 50 行。
• customer_id = 123 AND order_date = '2023-10-26' 的行数大约有 5 行。

在这种情况下，优化器可能会考虑以下几种执行方案：

1. 全表扫描： 扫描整个 orders 表，然后过滤出满足条件的行。成本最高。
2. 使用 idx_customer_id 索引： 通过 idx_customer_id 索引找到 customer_id = 123 的行，然后过滤出满足 order_date = '2023-10-26' 的行。
3. 使用 idx_order_date 索引： 通过 idx_order_date 索引找到 order_date = '2023-10-26' 的行，然后过滤出满足 customer_id = 123 的行。
4. 索引合并： 同时使用 idx_customer_id 和 idx_order_date 索引，然后合并结果。

5.2 假设权重公式

我们可以假设一个简化的索引选择权重公式：

IndexCost = (RowsAccessed * RowEvaluateCost) + (IndexLookupCost)

其中：

• RowsAccessed：通过索引访问的行数。
• RowEvaluateCost：评估每一行的成本（row_evaluate_cost）。
• IndexLookupCost：索引查找的成本。

IndexLookupCost 可以进一步分解为：

IndexLookupCost = (KeyCompareCost * IndexDepth) + (IOBlockReadCost * NumberOfIndexPagesRead)

其中：

• KeyCompareCost：比较键值的成本（key_compare_cost）。
• IndexDepth：索引的深度（通常为 3 或 4）。
• IOBlockReadCost：从磁盘读取一个数据块的成本（io_block_read_cost）。
• NumberOfIndexPagesRead：读取的索引页数。

5.3 调整参数

我们假设以下参数值（这些值仅用于演示目的，实际值需要根据你的 MySQL 版本和配置进行调整）：

• row_evaluate_cost = 0.1
• key_compare_cost = 0.01
• io_block_read_cost = 1.0
• IndexDepth = 4
• NumberOfIndexPagesRead (对于 idx_customer_id) = 2
• NumberOfIndexPagesRead (对于 idx_order_date) = 1

根据我们的假设，idx_customer_id 索引会访问大约 100 行，而 idx_order_date 索引会访问大约 50 行。

现在我们可以计算使用两个索引的成本：

• idx_customer_id 成本：

  • RowsAccessed = 100
  • IndexLookupCost = (0.01 4) + (1.0 2) = 2.04
  • IndexCost = (100 * 0.1) + 2.04 = 12.04

• idx_order_date 成本：

  • RowsAccessed = 50
  • IndexLookupCost = (0.01 4) + (1.0 1) = 1.04
  • IndexCost = (50 * 0.1) + 1.04 = 6.04

在这个例子中，idx_order_date 的成本更低。但是，如果 idx_order_date 索引的 NumberOfIndexPagesRead 更高，或者 row_evaluate_cost 更高，那么 idx_customer_id 的成本可能会更低。

5.4 考虑索引合并

索引合并的成本计算更加复杂，因为它涉及到多个索引的查找和结果的合并。一般来说，索引合并的成本会高于单个索引的成本，除非满足以下条件：

• 单个索引的选择性非常差，导致需要访问大量的行。
• 索引合并可以显著减少需要访问的行数。

5.5 考虑过滤因子

filtered 字段表示过滤因子，即通过索引查找到的数据行，再经过WHERE子句其他条件过滤后剩余的比例。 优化器会考虑这个因素，选择过滤性更好的索引。 过滤因子越高，意味着索引过滤掉的数据越多，需要回表查询的数据就越少，成本就越低。

5.6 验证公式

为了验证我们的公式，我们需要使用不同的测试用例，并调整参数，直到公式能够准确地预测优化器的索引选择。

6. 实际应用中的注意事项

• 成本模型会随着 MySQL 版本的更新而变化。 因此，你需要针对你使用的 MySQL 版本进行分析。
• 成本模型受到许多因素的影响，包括硬件配置、数据分布、索引统计信息等。 因此，你需要根据你的实际环境进行调整。
• EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出只是优化器的估算，并不一定完全准确。 因此，你需要结合实际的查询性能进行验证。
• 不要过度依赖公式。 索引选择是一个复杂的过程，需要综合考虑各种因素。

7. 代码示例：使用 Python 解析 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出

以下是一个使用 Python 解析 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出的示例代码：

import json
import mysql.connector

def get_explain_json(sql, db_config):
  """执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 并返回 JSON 对象。"""
  try:
    conn = mysql.connector.connect(**db_config)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(f"EXPLAIN FORMAT=JSON {sql}")
    result = cursor.fetchone()[0]  # Fetch the JSON string
    return json.loads(result)      # Parse the JSON string
  except mysql.connector.Error as err:
    print(f"Error: {err}")
    return None
  finally:
    if conn:
      cursor.close()
      conn.close()

def analyze_explain_json(explain_json):
  """分析 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出。"""
  query_block = explain_json.get("query_block")
  if not query_block:
    print("No query_block found in EXPLAIN output.")
    return

  table_info = query_block.get("table")
  if not table_info:
    print("No table information found in EXPLAIN output.")
    return

  print(f"Table Name: {table_info.get('table_name')}")
  print(f"Access Type: {table_info.get('access_type')}")
  print(f"Possible Keys: {table_info.get('possible_keys')}")
  print(f"Key Used: {table_info.get('key')}")
  print(f"Rows: {table_info.get('rows')}")
  print(f"Filtered: {table_info.get('filtered')}")

  cost_info = table_info.get("cost_info")
  if cost_info:
    print(f"Read Cost: {cost_info.get('read_cost')}")
    print(f"Eval Cost: {cost_info.get('eval_cost')}")
    print(f"Prefix Cost: {cost_info.get('prefix_cost')}")
    print(f"Data Read Per Join: {cost_info.get('data_read_per_join')}")

# 示例用法
db_config = {
  'user': 'your_user',
  'password': 'your_password',
  'host': 'your_host',
  'database': 'your_database'
}

sql_query = "SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date = '2023-10-26';"
explain_json = get_explain_json(sql_query, db_config)

if explain_json:
  analyze_explain_json(explain_json)

这个代码示例演示了如何使用 Python 连接 MySQL，执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 命令，并解析输出结果。你可以根据需要修改代码，提取更多的信息，并进行更深入的分析。

8. 表格：成本模型参数示例

参数名称	描述
row_evaluate_cost	评估每一行的成本。这个成本包括 CPU 时间和内存访问时间。
key_compare_cost	比较键值的成本。这个成本取决于键值的类型和长度。
io_block_read_cost	从磁盘读取一个数据块的成本。这个成本取决于磁盘的性能和存储介质。
memory_block_size	内存块大小。
table_scan_cost	执行全表扫描的成本。
prefix_rowid_evaluate_cost	使用 rowid 访问行的成本。

9. 总结：理解成本模型，优化索引选择

理解 MySQL 查询优化器的成本模型，并尝试逆向推导索引选择的权重参数，可以帮助我们更深入地了解查询优化过程。虽然这个过程比较复杂，但它可以帮助我们更好地进行性能调优，并编写更高效的 SQL 查询。记住，实际应用中需要结合具体的 MySQL 版本、硬件配置、数据分布和索引统计信息进行分析和调整。通过不断地学习和实践，我们可以更好地掌握 MySQL 的查询优化技术。