MySQL的Query Execution Pipeline：如何通过trace文件（Optimizer Trace）深入理解执行过程？ - 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 Query Execution Pipeline：通过 Optimizer Trace 深入理解执行过程

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 的查询执行流程，特别是如何利用 Optimizer Trace 来理解和优化查询。MySQL 的查询执行过程是一个复杂的过程，涉及多个阶段，理解这些阶段对于编写高效的 SQL 语句至关重要。

1. 查询执行流程概述

在 MySQL 中，一个查询从提交到返回结果，大致经历以下几个主要阶段：

连接器 (Connector): 负责客户端的连接请求，进行身份验证和权限校验。
查询缓存 (Query Cache): (MySQL 5.7 及之前版本) 检查是否存在缓存的查询结果。
解析器 (Parser): 将 SQL 语句解析成抽象语法树 (AST)。
预处理器 (Preprocessor): 检查语法和语义错误，解析对象名称，并进行权限验证。
查询优化器 (Optimizer): 负责选择最佳的执行计划，包括选择索引、连接顺序等。
执行器 (Executor): 按照优化器生成的执行计划执行查询，从存储引擎中检索数据。
存储引擎 (Storage Engine): 负责数据的存储和检索，例如 InnoDB, MyISAM 等。

其中，查询优化器是整个过程中最复杂和关键的部分。它会考虑各种因素，例如表的大小、索引的存在情况、数据分布等，来选择最合适的执行计划。

2. Optimizer Trace 的作用

Optimizer Trace 是 MySQL 提供的一个强大的工具，可以记录查询优化器的决策过程。它可以帮助我们理解优化器是如何选择执行计划的，以及为什么选择了某个特定的执行计划。通过分析 Optimizer Trace，我们可以识别潜在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。

Optimizer Trace 提供了以下信息：

优化器的各个阶段: 例如 prepare, rowid_estimation, condition_processing, cost_based_best_plan 等。
每个阶段的决策: 优化器在每个阶段都做了哪些决策，例如选择哪个索引、选择哪种连接方式。
成本估算: 优化器对不同执行计划的成本估算。
最终选择的执行计划: 优化器最终选择了哪个执行计划。

3. 启用和使用 Optimizer Trace

要使用 Optimizer Trace，需要先启用它。可以通过以下步骤进行：

设置 optimizer_trace 参数:

SET GLOBAL optimizer_trace="enabled=on,categories='ALL',options='format=json,trace=join_cache_cost'";
SET GLOBAL max_connections=1000; -- 避免并发查询导致trace信息混乱

enabled=on: 启用 Optimizer Trace。
categories='ALL': 记录所有类别的跟踪信息。也可以指定特定的类别，例如 optimizer, join, condition_processing 等。
options='format=json': 指定输出格式为 JSON。这使得分析更容易。也可以选择format=traditional。
options='trace=join_cache_cost': (可选) 添加额外的跟踪选项，例如 join_cache_cost，可以提供更详细的连接缓存成本信息。这取决于你具体想了解的优化过程。

执行需要分析的 SQL 查询:

SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.order_date > '2023-01-01' AND c.city = 'New York';

从 information_schema.OPTIMIZER_TRACE 表中获取跟踪信息:

SELECT trace FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE WHERE query LIKE '%SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.order_date > '2023-01-01' AND c.city = 'New York'%';

注意: query LIKE 子句用于匹配查询语句，请根据实际情况修改。特别注意转义单引号。为了避免匹配到其他相似的查询，建议尽量使用完整的查询语句。

禁用 Optimizer Trace:

SET GLOBAL optimizer_trace="enabled=off";

4. 分析 Optimizer Trace 输出

Optimizer Trace 的输出是一个 JSON 字符串，包含了查询优化过程的详细信息。下面是一个简化的示例，展示了如何解析和理解这些信息。

假设我们执行了以下查询：

SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000 AND department_id = 10;

并且 Optimizer Trace 的输出如下 (简化版)：

{
  "steps": [
    {
      "join_preparation": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "transformations": {
              "select#": 1,
              "steps": [
                {
                  "transformation": "equality_propagation",
                  "resulting_plan": {
                    "table": {
                      "table_name": "employees",
                      "access_type": "ALL"
                    }
                  }
                },
                {
                  "transformation": "constant_propagation",
                  "resulting_plan": {
                    "table": {
                      "table_name": "employees",
                      "access_type": "ALL"
                    }
                  }
                },
                {
                  "transformation": "subquery_to_derived",
                  "resulting_plan": {
                    "table": {
                      "table_name": "employees",
                      "access_type": "ALL"
                    }
                  }
                }
              ]
            }
          }
        ]
      }
    },
    {
      "condition_processing": {
        "select#": 1,
        "resulting_conditions": [
          {
            "condition": "AND",
            "original_condition": "(`employees`.`salary` > 50000) and (`employees`.`department_id` = 10)",
            "resulting_condition": "(`employees`.`salary` > 50000) and (`employees`.`department_id` = 10)"
          }
        ],
        "affected_tables": [
          "employees"
        ]
      }
    },
    {
      "table_dependencies": [
        {
          "table": "employees",
          "row_may_be_null": false
        }
      ]
    },
    {
      "rowid_estimation": [
        {
          "table": "employees",
          "row_estimate_method": "table_scan",
          "rows": 1000,
          "cost": 100.0
        }
      ]
    },
    {
      "considered_execution_plans": [
        {
          "plan": {
            "table": {
              "table_name": "employees",
              "access_type": "ALL",
              "rows": 1000,
              "cost": 100.0,
              "chosen": true
            }
          }
        }
      ]
    },
    {
      "attaching_conditions_to_tables": {
        "original_condition": "(`employees`.`salary` > 50000) and (`employees`.`department_id` = 10)",
        "attached_conditions_summary": [
          {
            "table": "employees",
            "attached": "(`employees`.`salary` > 50000) and (`employees`.`department_id` = 10)"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "final_execution_plan": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "table": {
              "table_name": "employees",
              "access_type": "ALL",
              "rows": 1000,
              "cost": 100.0,
              "chosen": true
            }
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

这个 JSON 输出可以分解为以下几个部分进行理解：

join_preparation: 准备阶段，包括语法转换和优化。在这个例子中，可以看到进行了 equality_propagation (等值传递), constant_propagation (常量传递) 和 subquery_to_derived (子查询转换为派生表) 等转换，但最终的执行计划仍然是全表扫描。
condition_processing: 条件处理阶段，优化器处理 WHERE 子句中的条件。可以看到原始条件和处理后的条件相同。
rowid_estimation: 行估计阶段，优化器估计每个表需要扫描的行数。在这个例子中，使用了 table_scan (全表扫描) 方法，估计需要扫描 1000 行。
considered_execution_plans: 考虑的执行计划，优化器会考虑多个执行计划，并选择成本最低的那个。在这个例子中，只有一个执行计划，即全表扫描。chosen: true 表示这个计划被选中。
attaching_conditions_to_tables: 将条件附加到表，将 WHERE 子句中的条件附加到相应的表上。
final_execution_plan: 最终执行计划，优化器最终选择的执行计划。在这个例子中，最终选择了全表扫描。

分析结果:

从这个 Optimizer Trace 的输出可以看出，优化器最终选择了全表扫描。原因可能是：

表中数据量较小，全表扫描的成本不高。
没有合适的索引可以使用。即使有 salary 或 department_id 的索引，优化器也可能认为全表扫描更有效，尤其是当 salary > 50000 和 department_id = 10 的条件过滤掉的行数不多时。

优化建议:

如果表数据量较大，可以考虑创建 salary 和 department_id 的组合索引，或者单独的索引。
可以使用 ANALYZE TABLE employees 命令更新表的统计信息，以便优化器做出更准确的成本估算。

5. 实际案例分析与优化

下面我们通过一个更复杂的案例，来演示如何使用 Optimizer Trace 来优化查询。

案例:

假设我们有一个 orders 表和一个 customers 表，我们需要查询所有在 ‘2023-01-01’ 之后下单，且居住在 ‘New York’ 的客户的订单信息。

SELECT o.*
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.order_date > '2023-01-01' AND c.city = 'New York';

初始状态:

orders 表有 100 万行数据， customers 表有 10 万行数据。
orders 表有 customer_id 和 order_date 索引。
customers 表有 customer_id 和 city 索引。

分析:

启用 Optimizer Trace:

SET GLOBAL optimizer_trace="enabled=on,categories='ALL',options='format=json'";

执行查询:

SELECT o.*
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.order_date > '2023-01-01' AND c.city = 'New York';

获取 Optimizer Trace 信息:

SELECT trace FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE WHERE query LIKE '%SELECT o.* FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.order_date > '2023-01-01' AND c.city = 'New York'%';

分析 Trace (简化版):

假设 Optimizer Trace 显示，优化器选择了以下执行计划：
- 首先使用 customers 表的 city 索引，找到所有居住在 ‘New York’ 的客户。
- 然后使用 orders 表的 customer_id 索引，找到这些客户的所有订单。
- 最后，对这些订单进行 order_date 的过滤。
但是，Optimizer Trace 还显示，customers 表中居住在 ‘New York’ 的客户数量很多，导致需要扫描大量的 orders 表的 customer_id 索引。

优化:

根据 Optimizer Trace 的分析，我们可以考虑以下优化方案：

方案 1：强制优化器先扫描 orders 表的 order_date 索引。
```
SELECT o.*
FROM orders o FORCE INDEX (order_date)
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.order_date > '2023-01-01' AND c.city = 'New York';
```
通过 FORCE INDEX 提示，强制优化器先扫描 orders 表的 order_date 索引，过滤掉大部分不需要的订单，然后再连接 customers 表。
方案 2：创建组合索引 (order_date, customer_id) 在 orders 表上。
```
CREATE INDEX idx_order_date_customer_id ON orders (order_date, customer_id);
```
这个组合索引可以同时满足 order_date 和 customer_id 的过滤条件，避免了先扫描 customers 表的 city 索引，再扫描 orders 表的 customer_id 索引。

验证:

在应用优化方案后，再次执行查询，并重新获取 Optimizer Trace 信息。比较优化前后的执行计划和成本估算，确认优化方案是否有效。

6. 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：

性能开销: 启用 Optimizer Trace 会带来一定的性能开销，因为它需要记录查询优化过程的详细信息。因此，不建议在生产环境中长时间启用 Optimizer Trace。
输出信息量大: Optimizer Trace 的输出信息量非常大，需要花费一定的时间来分析和理解。
不能完全预测执行时间: Optimizer Trace 主要用于理解优化器的决策过程，不能完全预测查询的实际执行时间。实际执行时间还会受到其他因素的影响，例如硬件资源、并发连接数等。
版本差异: 不同版本的 MySQL 的 Optimizer Trace 的输出格式和内容可能会有所不同。

7. 其他优化工具

除了 Optimizer Trace，MySQL 还提供了其他一些优化工具，例如：

EXPLAIN: 可以查看查询的执行计划，包括使用的索引、连接方式等。
Performance Schema: 可以监控 MySQL 服务器的性能指标，例如 CPU 使用率、磁盘 I/O 等。
慢查询日志: 可以记录执行时间超过指定阈值的 SQL 查询。

这些工具可以相互配合使用，帮助我们更全面地了解和优化 MySQL 查询性能。

8. 最佳实践

只在需要时启用 Optimizer Trace: 避免在生产环境中长时间启用 Optimizer Trace，以免影响性能。
指定合适的 categories: 只记录需要分析的类别的跟踪信息，以减少输出信息量。
使用 JSON 格式输出: JSON 格式输出更易于解析和分析。
结合 EXPLAIN 和 Performance Schema 使用: 结合其他优化工具，可以更全面地了解和优化 MySQL 查询性能。
定期更新统计信息: 使用 ANALYZE TABLE 命令定期更新表的统计信息，以便优化器做出更准确的成本估算。
了解 MySQL 版本差异: 不同版本的 MySQL 的 Optimizer Trace 的输出格式和内容可能会有所不同。

查询优化流程的关键

理解 MySQL 的查询执行流程，特别是优化器的决策过程，对于编写高效的 SQL 语句至关重要。 Optimizer Trace 是一个强大的工具，可以帮助我们深入理解优化器的决策过程，识别潜在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。结合其他优化工具，可以更全面地了解和优化 MySQL 查询性能，最终提升应用的整体性能。

MySQL Query Execution Pipeline：通过 Optimizer Trace 深入理解执行过程

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