MySQL查询优化器：如何从EXPLAIN FORMAT=JSON的成本模型（Cost Model）逆向推导优化参数？ - 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 查询优化器：从 EXPLAIN FORMAT=JSON 的成本模型逆向推导优化参数

大家好，今天我们来聊聊 MySQL 查询优化器，以及如何利用 EXPLAIN FORMAT=JSON 提供的成本模型，反向推导出可能影响查询执行计划的关键优化参数。这是一个比较高级的话题，需要对 MySQL 优化器的工作原理有一定的了解。

一、理解 MySQL 查询优化器的成本模型

MySQL 查询优化器的核心目标是找到执行 SQL 查询的最有效方式。为了实现这个目标，它会评估多种可能的执行计划，并选择成本最低的那个。这里的“成本”并非单纯指时间，而是包含 CPU、内存、IO 等各种资源的综合消耗。

成本模型的关键在于它如何量化这些资源消耗。MySQL 使用一些预定义的参数来估算不同操作的成本，比如：

row_evaluate_cost: 评估一行数据的成本，主要涉及 CPU 消耗。
key_compare_cost: 比较两个键值的成本，影响索引查找的效率。
memory_temptable_create_cost: 创建内存临时表的成本。
memory_temptable_row_cost: 向内存临时表插入一行的成本。
disk_temptable_create_cost: 创建磁盘临时表的成本。
disk_temptable_row_cost: 向磁盘临时表插入一行的成本。
join_buffer_size: Join Buffer 的大小，直接影响 Join 的性能。
read_rnd_buffer_size: 用于存储排序结果的缓冲区大小，影响排序的效率。

这些参数的值会影响优化器对不同执行计划的评估结果。例如，如果 disk_temptable_create_cost 很高，优化器会尽量避免使用磁盘临时表。

二、利用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析成本模型

EXPLAIN FORMAT=JSON 提供了查询执行计划的详细信息，包括优化器选择每个操作的成本估算。通过分析这些成本估算，我们可以推断出哪些优化参数可能对查询的性能产生重大影响。

下面是一个例子：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 ORDER BY order_date DESC LIMIT 10;

执行结果（简化）：

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "12.34",
      "sort_cost": "5.67",
      "read_cost": "6.67"
    },
    "table": {
      "table_name": "orders",
      "access_type": "ref",
      "possible_keys": [
        "customer_id_index",
        "order_date_index"
      ],
      "key": "customer_id_index",
      "rows_examined_per_scan": 100,
      "cost_info": {
        "read_cost": "5.00",
        "eval_cost": "1.67",
        "prefix_cost": "6.67",
        "data_read_per_join": "800"
      }
    },
    "sort_info": {
      "filesort_key": [
        "order_date"
      ],
      "direction": "desc",
      "cost": "5.67"
    }
  }
}

在这个例子中，我们可以看到：

query_cost: 查询的总成本。
sort_cost: 排序的成本。
read_cost: 读取数据的成本。
rows_examined_per_scan: 扫描的行数。
data_read_per_join: 每次 Join 读取的数据量。

如果 sort_cost 很高，可能意味着排序操作成为了瓶颈。这时，我们可以考虑以下优化参数：

sort_buffer_size: 增加 sort_buffer_size 可以让更多的排序数据在内存中完成，减少磁盘 IO。
read_rnd_buffer_size: 增加 read_rnd_buffer_size 也能提高排序效率。
创建索引: 创建 order_date 上的索引，避免 filesort。

如果 read_cost 很高，可能意味着全表扫描或者索引效率不高。这时，我们可以考虑以下优化参数：

key_buffer_size: 增加 key_buffer_size 可以提高索引缓存的命中率。
优化索引: 检查索引是否正确使用，是否需要创建新的索引。
统计信息: 确保表的统计信息是准确的，可以使用 ANALYZE TABLE 命令更新统计信息。

三、逆向推导优化参数的步骤和案例

现在我们来详细讲解如何从 EXPLAIN FORMAT=JSON 的结果中逆向推导优化参数。

步骤：

执行 EXPLAIN FORMAT=JSON: 针对你想要优化的查询，执行 EXPLAIN FORMAT=JSON 命令。
分析 JSON 输出: 仔细阅读 JSON 输出，重点关注 cost_info、rows_examined_per_scan、access_type 等字段。
识别瓶颈: 找出成本最高的环节，例如全表扫描、filesort、临时表等。
推导可能相关的优化参数: 根据瓶颈的类型，推导出可能相关的优化参数。
测试和验证: 修改优化参数，再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON，并对比查询性能。
迭代优化: 重复步骤 4 和 5，直到找到最佳的优化参数配置。

案例 1：优化 filesort

假设我们有一个查询：

SELECT * FROM products ORDER BY price DESC LIMIT 10;

EXPLAIN FORMAT=JSON 的结果显示 sort_cost 很高，并且使用了 filesort。这意味着 MySQL 需要将所有数据读取到内存或者磁盘进行排序。

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1000.00",
      "sort_cost": "800.00",
      "read_cost": "200.00"
    },
    "table": {
      "table_name": "products",
      "access_type": "ALL",
      "rows_examined_per_scan": 10000,
      "cost_info": {
        "read_cost": "200.00",
        "eval_cost": "100.00",
        "prefix_cost": "300.00",
        "data_read_per_join": "80000"
      }
    },
    "sort_info": {
      "filesort_key": [
        "price"
      ],
      "direction": "desc",
      "cost": "800.00"
    }
  }
}

分析：

sort_cost 很高，占总成本的 80%。
access_type 是 ALL，表示全表扫描。
filesort 表明使用了文件排序。

推导：

优化参数： sort_buffer_size、read_rnd_buffer_size，以及创建 price 上的索引。

优化：

创建索引：

CREATE INDEX idx_price ON products (price);

调整 sort_buffer_size (可选):
```
SET GLOBAL sort_buffer_size = 2M;
```
注意： 调整全局参数需要谨慎，确保有足够的内存资源。
再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON: 查看执行计划是否发生了变化。如果索引生效，access_type 应该变为 index 或者 range，sort_cost 应该大幅降低。

案例 2：优化 JOIN 操作

假设我们有两个表：orders 和 customers，并且执行以下查询：

SELECT o.*, c.name FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE o.order_date > '2023-01-01';

EXPLAIN FORMAT=JSON 的结果显示 JOIN 操作的成本很高，并且使用了 Block Nested Loop Join (BNL)。

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "5000.00",
      "read_cost": "4000.00",
      "join_cost": "1000.00"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "o",
          "access_type": "range",
          "key": "order_date_index",
          "rows_examined_per_scan": 1000,
          "cost_info": {
            "read_cost": "1000.00",
            "eval_cost": "100.00",
            "prefix_cost": "1100.00",
            "data_read_per_join": "8000"
          }
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "c",
          "access_type": "ALL",
          "rows_examined_per_scan": 10000,
          "cost_info": {
            "read_cost": "3000.00",
            "eval_cost": "1000.00",
            "prefix_cost": "4000.00",
            "data_read_per_join": "80000"
          },
          "using_join_buffer": "Block Nested Loop"
        }
      }
    ]
  }
}

分析：

query_cost 很高。
using_join_buffer 是 Block Nested Loop，说明使用了 BNL Join。
customers 表的 access_type 是 ALL，表示全表扫描。

推导：

优化参数： join_buffer_size，以及在 customers.id 上创建索引。

优化：

创建索引：

CREATE INDEX idx_customer_id ON customers (id);

调整 join_buffer_size (可选):
```
SET GLOBAL join_buffer_size = 2M;
```
注意： 调整全局参数需要谨慎，确保有足够的内存资源。
再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON: 查看执行计划是否发生了变化。如果索引生效，customers 表的 access_type 应该变为 eq_ref 或者 ref，并且不再使用 BNL Join。

案例 3：优化临时表

假设我们有一个查询：

SELECT customer_id, SUM(amount) FROM orders GROUP BY customer_id;

EXPLAIN FORMAT=JSON 的结果显示使用了临时表。

{
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "2000.00",
      "read_cost": "1500.00",
      "temporary_table_cost": "500.00"
    },
    "table": {
      "table_name": "orders",
      "access_type": "ALL",
      "rows_examined_per_scan": 10000,
      "cost_info": {
        "read_cost": "1500.00",
        "eval_cost": "500.00",
        "prefix_cost": "2000.00",
        "data_read_per_join": "80000"
      }
    },
    "temporary_table_info": {
      "type": "MEMORY",
      "cost": "500.00"
    }
  }
}

分析：

temporary_table_cost 表示创建和使用临时表的成本。
temporary_table_info 的 type 是 MEMORY，表示使用了内存临时表。

推导：

优化参数： tmp_table_size、max_heap_table_size，以及创建 customer_id 上的索引。

优化：

创建索引：

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);

调整 tmp_table_size 和 max_heap_table_size (可选):
```
SET GLOBAL tmp_table_size = 64M;
SET GLOBAL max_heap_table_size = 64M;
```
注意： 调整全局参数需要谨慎，确保有足够的内存资源。较大的 tmp_table_size 和 max_heap_table_size 允许更大的内存临时表，但如果数据量超过这些限制，仍然会使用磁盘临时表。
再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON: 查看执行计划是否发生了变化。如果索引生效，并且临时表足够大，可能不再需要临时表，或者使用的是更高效的临时表。

四、注意事项

硬件环境: 成本模型依赖于硬件环境。在不同的硬件上，相同的查询可能产生不同的成本。
数据量: 数据量会影响优化器的选择。小数据量时，全表扫描可能比使用索引更快。
统计信息: 确保表的统计信息是准确的。可以使用 ANALYZE TABLE 命令更新统计信息。
全局参数: 修改全局参数需要谨慎，因为这会影响整个 MySQL 实例的性能。
版本差异: 不同版本的 MySQL，成本模型可能有所不同。
不要过度优化: 过度优化可能会导致代码难以维护，并且在数据量变化时，优化效果可能下降。

五、总结

通过分析 EXPLAIN FORMAT=JSON 的成本模型，我们可以更深入地理解 MySQL 查询优化器的工作原理，并根据查询的特点，调整相关的优化参数，从而提高查询性能。记住，优化是一个迭代的过程，需要不断地测试和验证。

六、总结

成本模型驱动优化： 深入理解成本模型是优化查询的基础。
EXPLAIN FORMAT=JSON 是利器： 它是分析和诊断查询性能瓶颈的关键工具。
迭代优化，持续验证： 通过不断测试和调整参数来找到最佳配置。

希望今天的分享对大家有所帮助！

MySQL 查询优化器：从 EXPLAIN FORMAT=JSON 的成本模型逆向推导优化参数

发表回复 取消回复

发表回复取消回复