MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON：如何深入解读其输出的内部细节，特别是成本（Cost）与行数（Rows）的预估值？ - 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 解读：成本、行数预估与内部细节

各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON，特别是如何解读其输出中的成本（Cost）与行数（Rows）预估值。这是优化MySQL查询的关键，理解这些信息能帮助我们识别潜在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。

EXPLAIN FORMAT=JSON提供了比传统EXPLAIN更详尽的查询执行计划信息，它以JSON格式呈现，结构化良好，方便解析和分析。我们将会从JSON输出的基本结构开始，逐步深入到成本估算、行数预估的细节，并通过实际例子进行演示。

1. JSON输出的基本结构

首先，让我们看一个简单的例子，以及它对应的EXPLAIN FORMAT=JSON输出：

-- 表结构
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    age INT,
    email VARCHAR(255) UNIQUE
);

CREATE INDEX idx_age ON users (age);

-- 插入一些数据
INSERT INTO users (name, age, email) VALUES
('Alice', 25, '[email protected]'),
('Bob', 30, '[email protected]'),
('Charlie', 25, '[email protected]'),
('David', 35, '[email protected]'),
('Eve', 40, '[email protected]');

-- 查询语句
SELECT * FROM users WHERE age = 25;

-- EXPLAIN FORMAT=JSON
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE age = 25;

执行上述EXPLAIN语句后，你将会得到一个JSON格式的输出。为了方便阅读，我将模拟一个可能的输出，并进行简化：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1.10",
      "eval_cost": "0.10",
      "prefix_cost": "1.00",
      "data_read_per_join": "274"
    },
    "table": {
      "table_name": "users",
      "access_type": "ref",
      "possible_keys": [
        "idx_age"
      ],
      "key": "idx_age",
      "used_key_parts": [
        "age"
      ],
      "key_length": "4",
      "ref": "const",
      "rows": 2,
      "filtered": "100.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "0.40",
        "eval_cost": "0.10",
        "prefix_cost": "0.50",
        "data_read_per_join": "274"
      },
      "attached_condition": "(`test`.`users`.`age` = 25)"
    }
  }
}

这个JSON输出的核心部分是 query_block，它描述了查询执行的各个阶段。让我们解读其中的关键字段：

select_id: 查询块的ID，如果查询包含子查询，则会有多个query_block。
cost_info: 包含了查询的总成本估算，以及评估成本和前缀成本。
- query_cost: 整个查询的估计成本。这是优化器用来比较不同执行计划的指标。
- eval_cost: 评估表达式的成本（例如 WHERE 子句中的条件）。
- prefix_cost: 从查询的开始到当前表扫描的累积成本。
- data_read_per_join: 此连接操作读取的数据量。
table: 描述了查询涉及的表。
- table_name: 表名。
- access_type: 访问类型，例如 ref (使用索引查找)，ALL (全表扫描)。
- possible_keys: 可能使用的索引。
- key: 实际使用的索引。
- used_key_parts: 实际使用的索引列。
- key_length: 使用的索引前缀的长度（字节）。
- ref: 用于索引查找的列或常量。
- rows: 估计需要扫描的行数。 这是我们重点关注的之一。
- filtered: 扫描的行数中，满足条件的百分比。
- cost_info (表级别): 类似于查询级别的 cost_info，但针对的是单个表的访问。
  - read_cost: 读取数据的成本。
  - eval_cost: 评估 WHERE 子句的成本。
  - prefix_cost: 到此表为止的成本。
  - data_read_per_join: 从这个表读取的数据量。
- attached_condition: 附加到表的条件（例如 WHERE 子句）。

2. 成本（Cost）估算的细节

cost_info 提供了MySQL优化器对查询执行成本的估算。理解这些成本的组成部分对于优化查询至关重要。 MySQL的成本模型并非完美，但它可以指导我们选择更优的查询方式。

成本的单位: MySQL的成本单位是任意的，它主要用于比较不同执行计划的相对成本。成本值越高，表示执行计划的效率越低。
成本的计算: 成本的计算涉及多个因素，包括：
- IO成本: 从磁盘读取数据的成本。这通常是成本的主要组成部分，特别是对于没有有效索引的查询。读取成本取决于数据页的数量和读取方式（顺序读取还是随机读取）。
- CPU成本: 处理数据的成本，例如比较、排序、过滤等。 CPU成本相对IO成本较低，但在复杂的查询中也会变得显著。
- 内存成本: 使用内存进行排序、分组等操作的成本。
- 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。

cost_info 中的 query_cost 是优化器用来比较不同执行计划的关键指标。优化器会选择 query_cost 最低的执行计划。 prefix_cost 可以帮助我们了解查询执行过程中成本的累积情况，从而识别成本最高的阶段。

示例：全表扫描与索引扫描的成本比较

假设我们有一个查询，可以采用全表扫描或索引扫描。

-- 查询 (假设 users 表有大量数据)
SELECT * FROM users WHERE age = 25;

全表扫描: 如果没有索引，或者优化器认为索引效率不高，MySQL可能会选择全表扫描。这种情况下，read_cost 会很高，因为它需要读取整个表的数据。
索引扫描: 如果 age 列上有索引，MySQL可以使用索引来快速定位到满足条件的行。这种情况下，read_cost 会显著降低，因为只需要读取索引页和少量数据页。

EXPLAIN FORMAT=JSON 可以帮助我们比较这两种执行计划的 query_cost，从而判断优化器是否选择了最优的方案。如果优化器选择了全表扫描，但我们认为索引更有效，可以尝试使用 FORCE INDEX 提示来强制使用索引。

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users FORCE INDEX (idx_age) WHERE age = 25;

通过比较两次 EXPLAIN 的输出，我们可以看到强制使用索引后 query_cost 是否降低。

3. 行数（Rows）预估的细节

rows 字段表示MySQL估计需要扫描的行数。这是一个重要的指标，因为它直接影响查询的性能。如果 rows 的值过高，说明查询可能需要扫描大量不必要的数据，导致性能下降。

行数预估的来源: 行数预估基于多种因素，包括：
- 统计信息: MySQL会维护表的统计信息，例如总行数、索引的基数（cardinality）等。基数表示索引中不同值的数量。较高的基数意味着索引的选择性更好。
- 索引信息: 优化器会分析索引的结构和数据分布，来估计使用索引可以过滤掉多少行。
- WHERE子句: WHERE 子句中的条件也会影响行数预估。优化器会尝试估计满足条件的行数。
行数预估的准确性: 行数预估并非总是准确的。如果统计信息不准确，或者数据分布不均匀，行数预估可能会出现偏差。过时的统计信息是行数预估不准确的常见原因。
filtered 列: filtered 列表示扫描的行数中，满足条件的百分比。 rows * filtered 可以估算出最终返回的行数。

示例：统计信息对行数预估的影响

-- 表结构
CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    amount DECIMAL(10, 2)
);

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);

-- 插入大量数据
INSERT INTO orders (customer_id, order_date, amount)
SELECT  FLOOR(1 + RAND() * 100), CURDATE() - INTERVAL FLOOR(RAND() * 365) DAY, RAND()*1000
FROM (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9 UNION ALL SELECT 10) t1,
     (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9 UNION ALL SELECT 10) t2,
     (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9 UNION ALL SELECT 10) t3;

-- 查询
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 10;

-- EXPLAIN FORMAT=JSON
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 10;

如果表的统计信息是过时的，MySQL可能会高估或低估满足条件的行数。这会导致优化器选择错误的执行计划。为了更新统计信息，可以使用 ANALYZE TABLE 命令：

ANALYZE TABLE orders;

-- 再次执行 EXPLAIN
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 10;

更新统计信息后，rows 的值可能会发生变化，更接近实际情况。

示例：数据倾斜对行数预估的影响

如果数据分布不均匀（例如，某个 customer_id 对应的订单数量远大于其他 customer_id），行数预估也可能不准确。假设 customer_id = 1 的订单数量占总订单数量的 90%。

-- 查询
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 1;

-- EXPLAIN FORMAT=JSON
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 1;

即使统计信息是最新的，MySQL可能仍然会低估满足条件的行数，因为它假设数据是均匀分布的。在这种情况下，优化器可能会选择使用索引，但由于实际需要扫描的行数很多，索引的效率可能并不高。解决数据倾斜问题通常需要更复杂的优化策略，例如使用 SQL_BIG_RESULT 提示，或者修改查询逻辑。

4. 如何利用JSON输出来优化查询

理解了 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出，我们就可以利用这些信息来优化查询。以下是一些常见的优化技巧：

检查 access_type: access_type 是判断查询效率的重要指标。常见的 access_type 包括：
- system: 表只有一行记录，这是最快的访问方式。
- const: 使用主键或唯一索引进行等值查找，这是非常快的访问方式。
- eq_ref: 使用主键或唯一索引进行连接查询，这也是比较快的访问方式。
- ref: 使用非唯一索引进行查找。
- range: 使用索引进行范围查找。
- index: 全索引扫描。
- ALL: 全表扫描。 应该尽量避免全表扫描。
如果 access_type 是 ALL 或 index，说明查询效率较低，需要考虑添加索引或优化查询条件。
检查 key: key 字段表示实际使用的索引。如果没有使用索引，或者使用的索引不是最优的，需要考虑创建新的索引，或者调整查询条件，以便使用更合适的索引。
检查 rows: rows 字段表示估计需要扫描的行数。如果 rows 的值过高，说明查询需要扫描大量不必要的数据，需要考虑优化查询条件，或者添加更合适的索引。
比较 query_cost: query_cost 是优化器用来比较不同执行计划的关键指标。可以通过修改查询语句、添加索引等方式，来降低 query_cost，从而提高查询效率。
关注 filtered: filtered 字段表示扫描的行数中，满足条件的百分比。如果 filtered 的值较低，说明查询需要扫描大量不满足条件的数据，需要考虑优化查询条件，以便更有效地过滤数据。

示例：优化连接查询

假设我们有两个表：users 和 orders，它们之间通过 customer_id 进行关联。

-- 查询
SELECT u.name, o.order_date, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.customer_id
WHERE u.age > 30;

-- EXPLAIN FORMAT=JSON
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT u.name, o.order_date, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.customer_id
WHERE u.age > 30;

通过分析 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出，我们可以发现以下问题：

如果 orders 表的 customer_id 列上没有索引，MySQL可能会对 orders 表进行全表扫描。
如果 users 表的 age 列上没有索引，MySQL可能会对 users 表进行全表扫描。

为了优化这个查询，我们可以创建以下索引：

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);
CREATE INDEX idx_age ON users (age);

-- 再次执行 EXPLAIN
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT u.name, o.order_date, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.customer_id
WHERE u.age > 30;

创建索引后，MySQL可以使用索引来快速定位到满足条件的行，从而提高查询效率。通过比较两次 EXPLAIN 的输出，我们可以看到添加索引后 query_cost 是否降低，access_type 是否从 ALL 变为 ref 或 range。

5. 总结与关键点

EXPLAIN FORMAT=JSON 提供了一个深入了解MySQL查询执行计划的窗口。理解JSON输出中的 cost_info 和 rows 字段，能够帮助我们识别潜在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。记住，成本估算并非完美，行数预估也可能存在偏差，但它们仍然是优化查询的重要参考依据。定期更新统计信息，关注数据分布情况，结合实际情况进行分析，才能更好地利用 EXPLAIN FORMAT=JSON 来优化MySQL查询。理解访问类型、索引选择、行数预估，并不断尝试不同的优化策略，是提升数据库性能的关键。