MySQL Query Execution Pipeline：通过Optimizer Trace深入理解执行过程
各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨MySQL查询执行流水线，并学习如何利用Optimizer Trace这个强大的工具来剖析查询的执行过程，从而更好地理解和优化我们的SQL语句。
MySQL查询执行流水线，简单来说，就是MySQL服务器接收到SQL语句后，将其转化为最终结果的一系列步骤。理解这些步骤，对于优化查询性能至关重要。而Optimizer Trace，则为我们提供了一个“透视镜”，让我们能够观察到优化器在每个阶段的决策过程。
1. 查询执行流水线概览
一个典型的MySQL查询执行流水线可以大致分为以下几个阶段：
- 连接器 (Connector)： 负责客户端连接，验证用户身份和权限。
- 查询缓存 (Query Cache)： (MySQL 8.0 已移除) 检查查询是否在缓存中，如果存在则直接返回结果。
- 分析器 (Parser)： 对SQL语句进行词法和语法分析，生成语法树。
- 预处理器 (Preprocessor)： 检查语法树的语义，例如表名、列名是否存在，权限是否足够。
- 查询优化器 (Optimizer)： 这是最关键的阶段，负责选择最佳的执行计划。
- 执行器 (Executor)： 按照优化器生成的执行计划执行查询，从存储引擎中获取数据。
- 存储引擎 (Storage Engine)： 负责数据的存储和检索。
今天我们的重点是查询优化器，以及如何使用Optimizer Trace来理解其工作原理。
2. Optimizer Trace 简介
Optimizer Trace是MySQL提供的一个强大的诊断工具，它可以记录优化器在优化查询时所做的每一个决策。通过分析Trace信息，我们可以了解到优化器是如何选择索引、如何进行表连接、如何估算成本等等。
3. 启用和配置 Optimizer Trace
要使用Optimizer Trace，需要先启用它。可以通过以下SQL语句来实现：
SET GLOBAL optimizer_trace="enabled=on,categories='optimizer_costs,suboptimizations'";
SET GLOBAL optimizer_trace_max_mem_size=16384;
SET GLOBAL optimizer_trace_max_size=1024;optimizer_trace="enabled=on,categories='optimizer_costs,suboptimizations'"： 启用Optimizer Trace，并指定需要跟踪的类别。optimizer_costs跟踪成本估算，suboptimizations跟踪子优化过程。 可以选择其他类别，例如general，memory等。 可以使用all来跟踪所有类别，但通常不建议这样做，因为会产生大量的Trace信息。optimizer_trace_max_mem_size=16384;： 设置Optimizer Trace使用的最大内存，单位为字节。 这里设置为16KB。optimizer_trace_max_size=1024;： 设置Optimizer Trace记录的最大数量，这里设置为1024条。
注意: 这些设置是全局的，会影响所有连接。建议在测试环境中启用Optimizer Trace。
4. 如何获取 Optimizer Trace 信息
启用Optimizer Trace后，执行需要分析的SQL语句，然后通过以下SQL语句来获取Trace信息：
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`;这条SQL语句会返回一个结果集，包含以下几列：
QUERY: 执行的SQL语句。TRACE: 包含详细的Trace信息的JSON字符串。MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 如果Trace信息超过了optimizer_trace_max_mem_size的限制，则该列会显示超出的大小。INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 如果用户没有足够的权限来访问Optimizer Trace，则该列会显示错误信息。
5. 分析 Optimizer Trace 信息
Optimizer Trace信息是一个JSON字符串，我们需要对其进行解析才能理解其内容。可以使用MySQL自带的JSON函数，或者将JSON字符串复制到JSON编辑器中进行分析。
下面我们结合一个具体的例子来演示如何分析Optimizer Trace信息。
示例：分析一个简单的SELECT查询
假设我们有如下的employees表：
CREATE TABLE `employees` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) NOT NULL,
`department` varchar(255) DEFAULT NULL,
`salary` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_department` (`department`),
KEY `idx_salary` (`salary`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
INSERT INTO `employees` (`name`, `department`, `salary`) VALUES
('Alice', 'Sales', 5000.00),
('Bob', 'Sales', 6000.00),
('Charlie', 'Engineering', 7000.00),
('David', 'Engineering', 8000.00),
('Eve', 'Marketing', 5500.00),
('Frank', 'Marketing', 6500.00),
('Grace', 'HR', 7500.00),
('Henry', 'HR', 8500.00);我们执行以下查询：
SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales' AND salary > 5500;首先，确保Optimizer Trace已经启用，然后执行这条SQL语句。 接着，执行以下SQL语句来获取Trace信息：
SELECT TRACE FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE WHERE QUERY LIKE '%SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales' AND salary > 5500%';将返回的JSON字符串复制到JSON编辑器中，我们对其进行分析。以下是Trace信息的一个简化版本，并附带详细的解释：
{
"steps": [
{
"join_preparation": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"transform_select": {
"select_id": 1,
"transformation": "derived_merge",
"resulting_select_id": 1
}
},
{
"transform_select": {
"select_id": 1,
"transformation": "flatten",
"resulting_select_id": 1
}
},
{
"transform_select": {
"select_id": 1,
"transformation": "subquery_to_derived",
"resulting_select_id": 1
}
},
{
"transform_select": {
"select_id": 1,
"transformation": "derived_merge",
"resulting_select_id": 1
}
}
]
}
},
{
"join_optimization": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"condition_processing": {
"condition": "WHERE",
"original_condition": "((`employees`.`department` = 'Sales') and (`employees`.`salary` > 5500))",
"steps": [
{
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "((`employees`.`department` = 'Sales') and (`employees`.`salary` > 5500))"
},
{
"transformation": "constant_propagation",
"resulting_condition": "((`employees`.`department` = 'Sales') and (`employees`.`salary` > 5500))"
},
{
"transformation": "trivial_condition_removal",
"resulting_condition": "((`employees`.`department` = 'Sales') and (`employees`.`salary` > 5500))"
}
]
}
},
{
"substitute_generated_columns": {}
},
{
"table_dependencies": [
{
"table": "`employees`",
"row_may_be_null": false,
"map_bit": 0,
"depends_on_map_bits": []
}
]
},
{
"ref_optimizer_key_uses": []
},
{
"rows_estimation": [
{
"table": "`employees`",
"range_analysis": {
"table_scan": {
"rows": 8, // 估算全表扫描的行数
"cost": 1.85 // 估算全表扫描的成本
},
"potential_range_indexes": [
{
"index": "idx_department",
"usable": true,
"key_parts": [
"department"
],
"full_range_search": {
"rows": 2, // 估算使用索引idx_department的行数
"cost": 1.35 // 估算使用索引idx_department的成本
}
},
{
"index": "idx_salary",
"usable": true,
"key_parts": [
"salary"
],
"full_range_search": {
"rows": 4, // 估算使用索引idx_salary的行数
"cost": 1.45 // 估算使用索引idx_salary的成本
}
},
{
"index": "PRIMARY",
"usable": false,
"key_parts": [
"id"
]
}
],
"analyzing_range_alternatives": {
"range_scan_alternatives": [
{
"index": "idx_department",
"ranges": [
"Sales" // 使用索引idx_department，范围是'Sales'
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_ordered": false,
"using_mrr": false,
"cost": 0.35,
"rows": 2 // 估算使用索引idx_department扫描的行数
},
{
"index": "idx_salary",
"ranges": [
"5500 < salary" // 使用索引idx_salary，范围是salary > 5500
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_ordered": false,
"using_mrr": false,
"cost": 0.45,
"rows": 4 // 估算使用索引idx_salary扫描的行数
}
],
"chosen_range_access_summary": {
"range_access_plan": {
"type": "range_scan",
"index": "idx_department", // 最终选择使用索引idx_department
"rows": 2, // 估算扫描的行数是2
"cost": 0.35 // 估算成本是0.35
}
}
}
}
}
]
},
{
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [],
"table": "`employees`",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"access_type": "ref",
"index": "idx_department",
"rows": 2,
"cost": 0.35,
"chosen": true // 最终选择使用索引idx_department
},
{
"access_type": "scan",
"rows": 8,
"cost": 1.85,
"chosen": false // 没有选择全表扫描
}
]
},
"condition_filtering_pct": 33.33, // 部门是Sales之后，salary>5500的比例估算
"rows_for_condition": 0.67, // 过滤后的行数估算
"cost_for_condition": 0.42, // 过滤后的成本估算
"resulting_rows": 0.67 // 最终估算的行数
}
]
},
{
"attaching_conditions_to_tables": {
"original_condition": "((`employees`.`department` = 'Sales') and (`employees`.`salary` > 5500))",
"attached_conditions_summary": [
{
"table": "`employees`",
"attached": "((`employees`.`department` = 'Sales') and (`employees`.`salary` > 5500))" // 条件附加到employees表
}
]
}
},
{
"clause_processing": {
"clause": "WHERE",
"original_clause": "((`employees`.`department` = 'Sales') and (`employees`.`salary` > 5500))",
"items": [
{
"item": "((`employees`.`department` = 'Sales') and (`employees`.`salary` > 5500))",
"condition_filtering_pct": 33.33,
"dependent_result": true
}
]
}
},
{
"refine_plan": [
{
"table": "`employees`"
}
]
}
]
}
},
{
"join_execution": {
"select#": 1,
"steps": [ ]
}
}
]
}Trace 信息解读:
join_preparation: 准备阶段，包括转换和扁平化查询等。join_optimization: 优化阶段，这是最重要的部分。condition_processing: 处理WHERE子句中的条件。rows_estimation: 估算不同访问路径的行数和成本。table_scan: 全表扫描的估算。potential_range_indexes: 潜在可用的索引。idx_department: 部门索引。idx_salary: 薪水索引。
analyzing_range_alternatives: 分析不同的索引选择。range_scan_alternatives: 不同的范围扫描方案。- Optimizer 比较了
idx_department和idx_salary两个索引的成本和行数估算。
- Optimizer 比较了
chosen_range_access_summary: 最终选择的索引访问方案。"index": "idx_department"：最终选择了idx_department索引。
considered_execution_plans: 考虑的执行计划。best_access_path: 最佳访问路径。"access_type": "ref"：选择了索引访问。"index": "idx_department"：使用了idx_department索引。"chosen": true：表明最终选择了这个索引。
attaching_conditions_to_tables: 将条件附加到表。
join_execution: 执行阶段。
结论:
从Trace信息中，我们可以看到：
- 优化器评估了全表扫描、使用
idx_department索引和使用idx_salary索引三种方案。 - 优化器最终选择了使用
idx_department索引，因为它估算成本最低（0.35）。 - 优化器估算使用
idx_department索引会扫描2行。 - 优化器估算在
department = 'Sales'的条件下，salary > 5500的比例是33.33%，因此过滤后的行数是0.67。
6. 优化建议
通过分析Optimizer Trace信息，我们可以发现潜在的优化点。例如，在上面的例子中，如果idx_salary索引的选择性更高，或者MySQL能够使用索引合并（Index Merge）技术同时使用idx_department和idx_salary索引，那么查询性能可能会更好。
我们可以尝试以下优化方法：
- 调整索引： 确保索引的选择性足够高。如果某个索引的选择性很低，那么优化器可能不会选择使用它。
- 重写SQL语句： 尝试重写SQL语句，例如使用
UNION ALL代替OR，或者使用EXISTS代替IN。 - 更新统计信息： 使用
ANALYZE TABLE命令更新表的统计信息，以便优化器能够更准确地估算成本。 - 强制索引： 使用
FORCE INDEX提示来强制优化器使用特定的索引。 但是除非非常明确知道强制使用某个索引会更好，否则不推荐使用。
例如，我们可以尝试强制使用 idx_salary 索引，看看是否能提高性能：
SELECT * FROM employees FORCE INDEX (idx_salary) WHERE department = 'Sales' AND salary > 5500;然后再次分析Optimizer Trace，看看强制使用索引后，优化器的行为是否发生了变化。
7. 深入理解 Optimizer Trace 的关键节点
为了更好地分析Optimizer Trace，我们需要重点关注以下几个关键节点：
rows_estimation: 优化器如何估算不同访问路径的行数和成本？ 这是优化器做出决策的关键依据。analyzing_range_alternatives: 优化器评估了哪些索引？ 为什么最终选择了某个索引？considered_execution_plans: 优化器考虑了哪些执行计划？ 每个执行计划的成本是多少？best_access_path: 优化器最终选择了哪种访问路径？
8. 实际案例分享
案例1：解决慢查询
某个SQL语句执行很慢，通过Optimizer Trace发现，优化器选择了全表扫描而不是使用索引。 原因是该表的统计信息过期，导致优化器错误地估算了全表扫描的成本更低。 解决方案是执行ANALYZE TABLE命令更新统计信息，之后优化器选择了正确的索引，查询速度大大提升。
案例2：优化复杂查询
某个SQL语句包含多个表连接，执行效率很低。 通过Optimizer Trace发现，优化器选择了错误的连接顺序，导致中间结果集过大。 解决方案是使用STRAIGHT_JOIN提示来强制指定连接顺序，或者重写SQL语句，优化查询结构，从而提高查询效率。
9. Optimizer Trace的局限性
虽然Optimizer Trace是一个强大的工具，但它也有一些局限性：
- 性能影响： 启用Optimizer Trace会带来一定的性能开销，不建议在生产环境长时间启用。
- 信息量大： Optimizer Trace信息非常详细，需要花费大量时间才能分析。
- 理解难度： 需要对MySQL的内部机制有一定的了解才能更好地理解Trace信息。
- JSON格式: Trace信息以JSON格式存储，需要额外的工具或MySQL函数来解析和分析。
10. 更多 Optimizer Trace 配置选项
除了 optimizer_costs 和 suboptimizations 之外，还有其他的 categories 可以用来跟踪不同方面的优化过程：
general: 跟踪优化器的一般行为，例如查询重写、视图展开等。memory: 跟踪优化器使用的内存。dependencies: 跟踪表之间的依赖关系。duplicates: 跟踪重复子查询的优化。partitioning: 跟踪分区表的优化。
可以通过组合不同的 categories 来跟踪特定方面的优化过程。 例如：
SET GLOBAL optimizer_trace="enabled=on,categories='optimizer_costs,suboptimizations,general'";11. 使用 Optimizer Trace 的最佳实践
- 只在必要时启用: Optimizer Trace会带来性能开销，只在需要分析查询时才启用。
- 选择合适的
categories: 根据需要分析的问题，选择合适的categories，避免产生过多的Trace信息。 - 使用工具辅助分析: 使用JSON编辑器或MySQL JSON函数来解析和分析Trace信息。
- 结合
EXPLAIN命令: 结合EXPLAIN命令可以更全面地了解查询的执行计划。 - 记录分析过程: 记录分析过程和优化措施，方便以后参考。
12. 总结：深入理解执行过程，优化查询性能
通过今天的分享，我们学习了MySQL查询执行流水线的基本原理，以及如何使用Optimizer Trace来深入理解查询的执行过程。Optimizer Trace是一个强大的工具，可以帮助我们发现查询性能瓶颈，并采取相应的优化措施。 希望大家能够在实际工作中灵活运用Optimizer Trace，不断提升SQL优化水平。
13. 最后的建议：持续学习，不断实践
SQL优化是一个持续学习和实践的过程。 通过不断地学习和积累经验，我们可以更好地理解MySQL的内部机制，并编写出更高效的SQL语句。 希望今天的分享能够帮助大家在SQL优化的道路上更进一步！