MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON：如何利用它分析子查询（Subquery）的性能，并找出优化方案？

MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：剖析子查询性能与优化

大家好，今天我们来深入探讨MySQL中 EXPLAIN FORMAT=JSON 的强大功能，以及如何利用它来分析子查询的性能瓶颈并制定优化方案。 子查询是SQL查询中嵌套在其他查询中的查询，它可以出现在 SELECT, FROM, WHERE, HAVING 等子句中。 尽管子查询能够简化复杂的逻辑，但如果不加注意，它们也可能成为性能的瓶颈。 EXPLAIN FORMAT=JSON 提供了比传统 EXPLAIN 更加详细和结构化的查询执行计划，使我们能够更精确地定位问题。

一、EXPLAIN FORMAT=JSON 的基础

EXPLAIN 命令用于分析MySQL查询的执行计划。 通过 FORMAT=JSON 选项，我们可以获得一个JSON格式的输出，其中包含了查询优化器对查询的详细评估。

1.1 如何使用 EXPLAIN FORMAT=JSON

在MySQL客户端中，只需在 EXPLAIN 关键字后添加 FORMAT=JSON 即可：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700);

1.2 JSON输出的关键组成部分

JSON输出包含以下关键部分，它们对于理解查询的执行方式至关重要：

• query_block: 代表查询中的一个逻辑块，通常对应于一个 SELECT 语句（包括子查询）。
• select_id: 查询块的ID，用于区分嵌套的子查询。 数值越小，执行优先级越高。
• table: 查询涉及的表。
• type: 连接类型，表示MySQL如何查找表中的行。 常见的值包括 system, const, eq_ref, ref, range, index, ALL。 ALL (全表扫描) 通常是最慢的。
• possible_keys: MySQL可能使用的索引。
• key: MySQL实际使用的索引。
• key_len: 使用的索引的长度。
• ref: 将索引与常量进行比较时使用的列或常量。
• rows: MySQL估计需要扫描的行数。
• filtered: 表示经过条件过滤后，表中满足条件的记录数的百分比。
• cost_info: 包含查询成本的详细信息，包括 read_cost, eval_cost, prefix_cost, data_read_per_join。
• attached_condition: 显示附加条件，例如 WHERE 子句中的条件。

1.3 解析JSON输出的工具

可以直接在命令行查看JSON输出，但通常使用JSON解析工具（例如 jq）或编程语言（例如Python的 json 模块）来处理和分析JSON数据会更加方便。

例如，使用 jq 可以格式化和提取JSON输出：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700) | jq

二、子查询的类型及其性能影响

了解不同类型的子查询及其性能特性是优化查询的关键。

2.1 标量子查询

标量子查询返回单个值。 它可以出现在任何可以使用表达式的地方。

• 例子：

  SELECT * FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

• 性能影响： 如果标量子查询执行缓慢，它将严重影响整个查询的性能，因为外层查询需要等待子查询完成。
• 优化策略：
  • 确保子查询能够利用索引。
  • 考虑将子查询重写为连接（JOIN）。

2.2 行子查询

行子查询返回单个行。

• 例子：

  SELECT * FROM employees WHERE (department_id, salary) = (SELECT department_id, MAX(salary) FROM employees GROUP BY department_id);

• 性能影响： 与标量子查询类似，行子查询的性能也会直接影响外层查询。

• 优化策略： 与标量子查询类似，考虑索引优化和重写为连接。

2.3 列子查询

列子查询返回一个列的多个值。 通常与 IN, NOT IN, ANY, ALL 等操作符一起使用。

• 例子：

  SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700);

• 性能影响： IN 子查询的性能取决于子查询返回的结果集的大小。 如果结果集很大，MySQL可能会执行全表扫描。 NOT IN 通常比 IN 更慢，因为它需要扫描所有不匹配的值。

• 优化策略：

  • 重写为连接 (JOIN): 这是最常见的优化方法。 将子查询转换为连接通常可以提高性能，因为MySQL可以更好地利用索引。
  • 使用 EXISTS 或 NOT EXISTS: 对于 IN 和 NOT IN， 可以考虑使用 EXISTS 或 NOT EXISTS 来提高性能。
  • 索引优化: 确保子查询和外层查询都能利用索引。
  • 临时表: MySQL可能会将子查询的结果存储在临时表中。 确保临时表能够被有效地索引。

2.4 相关子查询 (Correlated Subquery)

相关子查询依赖于外层查询的值。 对于外层查询的每一行，相关子查询都会被执行一次。

• 例子：

  SELECT * FROM employees e WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM departments d WHERE d.department_id = e.department_id AND d.location_id = 1700);

• 性能影响： 相关子查询通常是性能最差的子查询类型，因为它们需要为外层查询的每一行执行一次。

• 优化策略：

  • 重写为连接 (JOIN): 这是最有效的优化方法。 将相关子查询转换为连接可以避免重复执行子查询。
  • 索引优化: 确保外层查询和子查询都能利用索引。

三、利用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析子查询

现在，我们通过一些具体的例子来演示如何使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析子查询的性能。

3.1 示例1：优化 IN 子查询

假设我们有以下查询：

SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700);

首先，我们使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 来获取执行计划：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700);

分析JSON输出，我们可能会发现以下问题：

• 子查询的 type 是 ALL，表示全表扫描。
• 外层查询的 type 可能是 ALL 或 index，表示全表扫描或索引扫描，但效率不高。

这表明子查询和外层查询都没有有效地利用索引。

优化方案：重写为连接 (JOIN)

将查询重写为连接：

SELECT e.* FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id WHERE d.location_id = 1700;

再次使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析执行计划。 如果 departments.location_id 和 employees.department_id 上都有索引，那么连接的 type 应该为 ref 或 eq_ref， 并且 key 应该显示实际使用的索引。 rows 也会显著减少，表明MySQL只需要扫描更少的行。

3.2 示例2：优化相关子查询

假设我们有以下相关子查询：

SELECT * FROM employees e WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM departments d WHERE d.department_id = e.department_id AND d.location_id = 1700);

使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析执行计划，我们可能会发现子查询的 select_id 较高，并且 rows 的值很大，表明子查询需要扫描大量的行。

优化方案：重写为连接 (JOIN)

同样，将查询重写为连接：

SELECT e.* FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id WHERE d.location_id = 1700;

与 IN 子查询的优化类似，重写为连接可以避免重复执行子查询，并允许MySQL更好地利用索引。

3.3 示例3：索引优化

假设我们有以下查询：

SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700);

如果 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出显示子查询的 type 是 ref，但是 rows 的值仍然很大，并且 filtered 的值很小， 这可能意味着 departments.location_id 上的索引不是最优的。

优化方案：创建复合索引

考虑在 departments 表上创建一个复合索引，包含 location_id 和 department_id 列：

CREATE INDEX idx_location_department ON departments (location_id, department_id);

创建复合索引后，再次使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析执行计划。 如果MySQL能够有效地利用复合索引，rows 的值应该会显著减少，并且 filtered 的值会增加。

3.4 JSON输出示例与分析

以下是一个简化的 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出示例，用于说明如何分析和优化 IN 子查询：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1234.56"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "employees",
          "access_type": "ALL",
          "possible_keys": [
            "idx_department_id"
          ],
          "rows": 1000,
          "filtered": "10.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "100.00",
            "eval_cost": "10.00",
            "prefix_cost": "110.00",
            "data_read_per_join": "10000"
          }
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "departments",
          "access_type": "eq_ref",
          "possible_keys": [
            "PRIMARY",
            "idx_location_id"
          ],
          "key": "PRIMARY",
          "used_key_parts": [
            "department_id"
          ],
          "rows": 1,
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "0.00",
            "eval_cost": "0.20",
            "prefix_cost": "110.20",
            "data_read_per_join": "100"
          },
          "attached_condition": "departments.location_id = 1700"
        }
      }
    ]
  }
}

• 分析:
  • select_id: 1 表示这是主查询块。
  • employees.access_type: ALL 表示 employees 表进行了全表扫描。
  • departments.access_type: eq_ref 表示使用索引进行等值查找，但attached_condition显示departments.location_id = 1700，说明这个条件没有使用到索引，仍然需要对每个department_id进行过滤，效率不高。
  • query_cost: 1234.56 表示整个查询的成本较高。
• 优化:
  • 创建 departments.location_id 上的索引，或者创建包含 location_id 和 department_id 的复合索引。
  • 将 employees 表上的 department_id 列加入索引，以避免全表扫描。
  • 考虑将查询重写为连接，以更好地利用索引。

四、子查询优化的一般原则

• 始终使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析查询的执行计划。 了解MySQL如何执行查询是优化的第一步。
• 优先考虑将子查询重写为连接 (JOIN)。 这是最常见的也是最有效的优化方法。
• 确保所有相关的列都有索引。 索引能够显著提高查询的速度。
• 避免在 WHERE 子句中使用函数。 这会阻止MySQL使用索引。
• 限制子查询返回的结果集的大小。 返回大量结果集的子查询会降低性能。
• 定期分析和优化查询。 随着数据量的增长，查询的性能可能会下降。

五、高级技巧

• 使用 STRAIGHT_JOIN 强制MySQL使用特定的连接顺序。 这在某些情况下可以提高性能。
• 使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 和 FOUND_ROWS() 获取分页查询的总行数。 但这可能会影响性能，所以需要谨慎使用。
• 了解MySQL的查询优化器的工作原理。 这可以帮助你更好地理解执行计划，并制定更有效的优化策略。

六、代码示例：Python 处理 JSON 输出

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

import json
import subprocess

def explain_query(query):
    """
    使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析查询，并返回 JSON 对象。
    """
    try:
        process = subprocess.run(
            ["mysql", "-u", "user", "-p'password'", "-e", f"EXPLAIN FORMAT=JSON {query}"],  # 替换 user 和 password
            capture_output=True,
            text=True,
            check=True
        )
        json_output = process.stdout
        # Remove any warning messages from the output before parsing JSON
        start_index = json_output.find("{")
        if start_index != -1:
            json_output = json_output[start_index:]
        else:
            print("Error: No JSON data found in the output.")
            return None

        data = json.loads(json_output)
        return data
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"Error executing EXPLAIN: {e}")
        print(f"Stderr: {e.stderr}")
        return None
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"Error decoding JSON: {e}")
        print(f"Output causing error: {json_output}")
        return None

def analyze_query_block(query_block):
    """
    分析查询块，并打印关键信息。
    """
    if "select_id" in query_block:
        print(f"Select ID: {query_block['select_id']}")

    if "table" in query_block:
        table_info = query_block["table"]
        print(f"  Table: {table_info['table_name']}")
        print(f"  Access Type: {table_info['access_type']}")
        if "possible_keys" in table_info:
            print(f"  Possible Keys: {table_info['possible_keys']}")
        if "key" in table_info:
            print(f"  Key Used: {table_info['key']}")
        print(f"  Rows: {table_info['rows']}")
        if "filtered" in table_info:
            print(f"  Filtered: {table_info['filtered']}")
        if "cost_info" in table_info:
            print(f"  Cost: {table_info['cost_info']['query_cost']}")
        if "attached_condition" in table_info:
            print(f"  Attached Condition: {table_info['attached_condition']}")
    elif "union_result" in query_block:
        print("  Union Result")

def main():
    query = "SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700);"
    data = explain_query(query)

    if data and "query_block" in data:
        if isinstance(data["query_block"], list):
            for block in data["query_block"]:
                analyze_query_block(block)
        else:
            analyze_query_block(data["query_block"])
    elif data and "steps" in data:
      # Handle new format for MySQL 8.0.22 and later
      for step in data["steps"]:
        print("--- Step ---")
        if 'table' in step:
          analyze_query_block(step)
    else:
        print("Could not analyze the query.")

if __name__ == "__main__":
    main()

注意：

• 你需要将 user 和 password 替换为你的MySQL用户名和密码。
• 确保你的Python环境安装了 json 模块。
• 这个示例只是一个简单的演示，你可以根据需要扩展它来分析更复杂的查询。
• MySQL 8.0.22 及更高版本的 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出格式略有不同，需要根据实际情况调整代码。

七、总结与最佳实践

EXPLAIN FORMAT=JSON 是一个强大的工具，可以帮助我们深入了解MySQL查询的执行计划，并找出性能瓶颈。 通过分析JSON输出，我们可以识别慢查询，优化索引，重写子查询，并最终提高数据库的性能。 记住，优化是一个持续的过程，需要不断地分析和调整查询。 使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 作为你的得力助手，让你的MySQL数据库跑得更快，更稳定。

八、重要提醒

• 在生产环境中进行任何更改之前，请务必在测试环境中进行验证。
• 不要盲目地应用优化策略。 始终使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 验证你的更改是否真的提高了性能。
• 监控你的数据库的性能，并定期进行优化。

九、快速参考

子查询类型	常见问题	优化策略
标量子查询	执行缓慢，影响外层查询	索引优化，重写为连接
行子查询	执行缓慢，影响外层查询	索引优化，重写为连接
列子查询 (IN)	结果集过大，导致全表扫描	重写为连接，使用 EXISTS，索引优化，限制结果集大小
列子查询 (NOT IN)	通常比 IN 更慢，需要扫描所有不匹配的值	重写为连接，使用 NOT EXISTS，索引优化
相关子查询	需要为外层查询的每一行执行一次，性能最差	重写为连接，索引优化

十、持续提升性能，优化永无止境

掌握EXPLAIN FORMAT=JSON是数据库优化的重要一步。记住，性能优化不是一蹴而就的，需要持续学习和实践，针对具体场景选择合适的优化策略。