MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON：如何利用它分析CTE（Common Table Expressions）的性能？

MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：CTE 性能分析深度解析

大家好，今天我们来深入探讨如何利用 MySQL 的 EXPLAIN FORMAT=JSON 命令来分析 Common Table Expressions (CTE) 的性能。 CTE，也称为公共表表达式，是一种在单个查询中定义的临时命名结果集。它们可以提高查询的可读性和可维护性，并且有时还能提升性能。然而，不当使用 CTE 也可能导致性能问题。EXPLAIN FORMAT=JSON 为我们提供了 CTE 执行计划的详细信息，帮助我们识别和解决这些问题。

1. CTE 的基本概念与应用场景

首先，我们简单回顾一下 CTE 的基本概念。CTE 本质上是一个命名的子查询，它可以在主查询或其他 CTE 中被多次引用。它只在当前查询的执行上下文中存在，查询结束后自动销毁。

CTE 的常见应用场景包括：

• 简化复杂查询： 将复杂逻辑分解成多个易于理解的 CTE。
• 递归查询： 处理层级结构数据，例如组织架构或家谱。
• 避免重复子查询： 在多个地方使用相同的结果集，提高代码复用性。
• 窗口函数预处理： 先在 CTE 中计算窗口函数，然后在主查询中使用结果。

下面是一个简单的 CTE 示例：

WITH
  high_value_customers AS (
    SELECT
      customer_id,
      SUM(order_total) AS total_spent
    FROM
      orders
    GROUP BY
      customer_id
    HAVING
      SUM(order_total) > 1000
  )
SELECT
  c.customer_name,
  hvc.total_spent
FROM
  customers c
  JOIN high_value_customers hvc ON c.customer_id = hvc.customer_id
ORDER BY
  hvc.total_spent DESC;

在这个例子中，high_value_customers 是一个 CTE，用于找出总消费超过 1000 的客户。主查询则使用这个 CTE 来显示这些客户的姓名和总消费额。

2. EXPLAIN FORMAT=JSON 的基本用法与结构

EXPLAIN 命令用于显示 MySQL 查询的执行计划。 FORMAT=JSON 选项指示 MySQL 以 JSON 格式输出执行计划。 JSON 格式的执行计划包含了比传统文本格式更多的信息，例如成本估算、访问方法和使用的索引等。

使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 的基本语法如下：

EXPLAIN FORMAT=JSON <your_query>;

执行上述命令后，MySQL 会返回一个 JSON 字符串，其中包含了查询的详细执行计划。这个 JSON 字符串的结构比较复杂，通常包含以下几个主要部分：

• query_block： 代表查询的一个逻辑块，例如主查询、子查询或 CTE。每个 query_block 包含其自身的执行计划。
• select_id： 用于标识 query_block 的唯一 ID。
• cost_info： 包含查询块的成本估算，例如读取成本、评估成本和总成本。
• table： 描述查询涉及的表，包括表名、访问方法和使用的索引。
• nested_loop： 描述嵌套循环连接的结构。
• materialized_from_subquery： 标识物化的子查询（包括 CTE）。

3. 利用 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。我们需要关注以下几个关键点：

• 物化 (Materialization)： MySQL 在执行包含 CTE 的查询时，可以选择将 CTE 的结果物化（即将结果存储在一个临时表中），或者将 CTE 的定义内联到主查询中。物化会带来额外的 I/O 开销，但可以避免重复计算。我们需要判断 MySQL 是否物化了 CTE，以及物化是否真的有益。
• 索引使用情况： CTE 内部的查询是否使用了索引？如果没有，可能会导致全表扫描，从而降低性能。
• 连接类型： CTE 与其他表之间的连接使用了哪种连接类型？理想情况下，我们希望看到使用索引的连接类型，例如 ref 或 eq_ref。避免使用 ALL 连接类型，因为它表示全表扫描。
• 成本估算： EXPLAIN FORMAT=JSON 提供了每个查询块的成本估算。我们可以比较 CTE 的成本与其他部分的成本，找出性能瓶颈。

4. 案例分析：CTE 物化的影响

让我们通过一个案例来分析 CTE 物化的影响。假设我们有一个 products 表和一个 categories 表，我们想要找出每个类别中价格最高的三个产品。

CREATE TABLE categories (
    category_id INT PRIMARY KEY,
    category_name VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(255),
    category_id INT,
    price DECIMAL(10, 2),
    FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES categories(category_id)
);

-- 插入一些示例数据
INSERT INTO categories (category_id, category_name) VALUES
(1, 'Electronics'),
(2, 'Clothing'),
(3, 'Books');

INSERT INTO products (product_id, product_name, category_id, price) VALUES
(1, 'Laptop', 1, 1200.00),
(2, 'Smartphone', 1, 800.00),
(3, 'Tablet', 1, 300.00),
(4, 'T-shirt', 2, 25.00),
(5, 'Jeans', 2, 60.00),
(6, 'Sweater', 2, 40.00),
(7, 'Novel', 3, 15.00),
(8, 'Textbook', 3, 50.00),
(9, 'Cookbook', 3, 30.00);

我们可以使用以下 CTE 查询来实现这个目标：

WITH
  ranked_products AS (
    SELECT
      product_name,
      category_id,
      price,
      RANK() OVER (
        PARTITION BY
          category_id
        ORDER BY
          price DESC
      ) AS product_rank
    FROM
      products
  )
SELECT
  p.product_name,
  c.category_name,
  p.price
FROM
  ranked_products p
  JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id
WHERE
  p.product_rank <= 3;

现在，我们使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 来分析这个查询的执行计划：

EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH
  ranked_products AS (
    SELECT
      product_name,
      category_id,
      price,
      RANK() OVER (
        PARTITION BY
          category_id
        ORDER BY
          price DESC
      ) AS product_rank
    FROM
      products
  )
SELECT
  p.product_name,
  c.category_name,
  p.price
FROM
  ranked_products p
  JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id
WHERE
  p.product_rank <= 3;

分析 JSON 输出，我们可以看到以下关键信息：

• ranked_products CTE 是否被物化了？ 查找 materialized_from_subquery 字段。如果存在并且指向 ranked_products，则表示 CTE 被物化了。
• 物化策略: 如果物化，看它是否使用了临时表。

如果 ranked_products CTE 被物化了，并且查询性能不佳，我们可以尝试禁用物化，看看是否能提高性能。 MySQL 提供了一个优化器提示 NO_MATERIALIZATION 来禁用 CTE 的物化。

WITH
  ranked_products AS (
    SELECT
      /*+ NO_MATERIALIZATION */
      product_name,
      category_id,
      price,
      RANK() OVER (
        PARTITION BY
          category_id
        ORDER BY
          price DESC
      ) AS product_rank
    FROM
      products
  )
SELECT
  p.product_name,
  c.category_name,
  p.price
FROM
  ranked_products p
  JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id
WHERE
  p.product_rank <= 3;

再次使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析查询计划，我们可以看到 ranked_products CTE 不再被物化，而是被内联到主查询中。 比较两种执行计划的成本估算，可以确定禁用物化是否提高了性能。

5. 案例分析：CTE 中索引的使用

假设我们有一个 users 表和一个 orders 表，我们想要找出所有下过订单的用户的信息。

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(255),
    email VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    order_date DATE,
    total_amount DECIMAL(10, 2),
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id)
);

-- 插入一些示例数据
INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES
(1, 'john_doe', '[email protected]'),
(2, 'jane_smith', '[email protected]'),
(3, 'peter_jones', '[email protected]');

INSERT INTO orders (order_id, user_id, order_date, total_amount) VALUES
(1, 1, '2023-01-15', 100.00),
(2, 2, '2023-02-20', 250.00),
(3, 1, '2023-03-10', 50.00);

我们可以使用以下 CTE 查询来实现这个目标：

WITH
  ordering_users AS (
    SELECT DISTINCT
      user_id
    FROM
      orders
  )
SELECT
  u.user_id,
  u.username,
  u.email
FROM
  users u
  JOIN ordering_users ou ON u.user_id = ou.user_id;

使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析这个查询的执行计划：

EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH
  ordering_users AS (
    SELECT DISTINCT
      user_id
    FROM
      orders
  )
SELECT
  u.user_id,
  u.username,
  u.email
FROM
  users u
  JOIN ordering_users ou ON u.user_id = ou.user_id;

分析 JSON 输出，我们需要关注以下几点：

• ordering_users CTE 内部的查询是否使用了索引？ 查找 ordering_users 对应的 query_block，检查 table 部分的 key 字段。如果 key 字段为空，表示没有使用索引。
• 主查询中的连接是否使用了索引？ 检查 users 表和 ordering_users 表之间的连接的 table 部分的 key 字段。

如果 ordering_users CTE 内部的查询没有使用索引，我们可以考虑在 orders 表的 user_id 列上创建一个索引：

CREATE INDEX idx_user_id ON orders (user_id);

创建索引后，再次使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析查询计划，我们可以看到 ordering_users CTE 内部的查询使用了索引，并且主查询中的连接也使用了索引。这应该会显著提高查询性能。

6. 案例分析：递归 CTE 的性能优化

递归 CTE 用于处理层级结构数据。 递归 CTE 的性能优化通常比较复杂，需要仔细分析执行计划，找出瓶颈所在。

假设我们有一个 employees 表，用于存储员工的层级关系。

CREATE TABLE employees (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    employee_name VARCHAR(255),
    manager_id INT,
    FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(employee_id)
);

-- 插入一些示例数据
INSERT INTO employees (employee_id, employee_name, manager_id) VALUES
(1, 'John Doe', NULL),
(2, 'Jane Smith', 1),
(3, 'Peter Jones', 1),
(4, 'Alice Brown', 2),
(5, 'Bob Green', 2);

我们可以使用以下递归 CTE 查询来获取所有员工及其上级领导的层级关系：

WITH RECURSIVE
  employee_hierarchy AS (
    SELECT
      employee_id,
      employee_name,
      manager_id,
      1 AS level
    FROM
      employees
    WHERE
      manager_id IS NULL
    UNION ALL
    SELECT
      e.employee_id,
      e.employee_name,
      e.manager_id,
      eh.level + 1
    FROM
      employees e
      JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
  )
SELECT
  *
FROM
  employee_hierarchy;

使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析这个查询的执行计划。 递归 CTE 的执行计划通常比较复杂，需要仔细分析每个步骤的成本和访问方法。我们需要关注以下几点：

• 递归 CTE 的基本情况: 递归的深度，每次递归的成本。
• 索引使用情况： 递归 CTE 内部的查询是否使用了索引？
• 临时表的使用： 递归 CTE 是否使用了临时表来存储中间结果？

如果递归 CTE 的性能不佳，我们可以考虑以下优化方法：

• 创建索引： 在 employees 表的 manager_id 列上创建一个索引，可以提高递归 CTE 的连接性能。
• 限制递归深度： 使用 LIMIT 子句来限制递归的深度，避免无限递归。
• 优化递归条件： 仔细检查递归条件，确保它能够正确终止递归。
• 考虑其他解决方案： 如果递归 CTE 的性能无法满足要求，可以考虑使用其他解决方案，例如预先计算层级关系并存储在一个额外的表中。

7. EXPLAIN ANALYZE：更进一步的性能分析

MySQL 8.0.18 引入了 EXPLAIN ANALYZE 命令，它不仅显示查询的执行计划，还会实际执行查询并收集执行统计信息。这为我们提供了更准确的性能分析数据。

使用 EXPLAIN ANALYZE 的基本语法如下：

EXPLAIN ANALYZE <your_query>;

EXPLAIN ANALYZE 的输出包含了每个执行步骤的实际执行时间、返回的行数等信息。这可以帮助我们更准确地识别性能瓶颈，并验证优化措施的效果。 对于复杂查询，特别是包含 CTE 的查询，EXPLAIN ANALYZE 是一个非常有用的工具。

8. 其他优化技巧

除了上述方法外，还有一些其他的优化技巧可以提高 CTE 的性能：

• 避免不必要的 DISTINCT 操作： DISTINCT 操作会增加查询的成本，只有在必要时才使用。
• 使用 WHERE 子句过滤数据： 在 CTE 中尽早使用 WHERE 子句过滤数据，可以减少后续操作的数据量。
• 重写查询： 有时候，可以通过重写查询来避免使用 CTE，从而提高性能。但这需要具体情况具体分析，并不是所有情况下都适用。

总结

EXPLAIN FORMAT=JSON 是分析 MySQL CTE 性能的强大工具。 通过仔细分析 JSON 输出，我们可以了解 CTE 的执行计划、索引使用情况、物化策略和成本估算，从而识别和解决性能问题。 结合 EXPLAIN ANALYZE 命令，我们可以获得更准确的性能分析数据。掌握这些技术，可以帮助我们编写更高效的 SQL 查询。