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，并进行自定义优化？

MySQL 查询优化器：从 EXPLAIN FORMAT=JSON 逆向推导优化参数与自定义优化

大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 查询优化器，特别是如何利用 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出来逆向工程优化器的成本模型，并进行自定义优化。这是一个高级主题，涉及到对 MySQL 内部机制的理解，但掌握了这些技巧，你就能更好地掌控你的数据库性能。

1. 理解 MySQL 查询优化器及其成本模型

MySQL 查询优化器是数据库的核心组件，它的任务是为给定的 SQL 查询找到最佳的执行计划。这个“最佳”通常意味着执行时间最短，资源消耗最少。为了做出这个决策，优化器依赖于一个成本模型。

成本模型本质上是一系列公式和参数，用于估算不同执行计划的“成本”。成本可以理解为执行计划所需要的资源消耗，比如 CPU 时间、磁盘 I/O、网络带宽等。优化器会比较多个可能的执行计划的成本，选择成本最低的那个。

成本模型的参数主要包括：

• 表统计信息 (Table Statistics): 比如表的行数 (rows)、平均行长度 (avg_row_length)、索引基数 (cardinality) 等。这些信息反映了数据的分布情况。
• 系统变量 (System Variables): 这些变量控制着优化器的行为，比如 optimizer_switch 控制着是否启用某些优化策略，eq_range_index_dive_limit 控制着是否进行索引潜水等。
• 成本常数 (Cost Constants): 这些常数定义了不同操作的相对成本，比如读取一行数据的成本、比较两个值的成本、执行排序的成本等。这些常数在代码中硬编码，很少直接暴露给用户。

优化器的目标是根据这些参数，尽可能准确地估算每个执行计划的成本，从而选择最佳的执行计划。 然而，优化器的估算并非总是完美，它可能会做出错误的判断，导致性能问题。这就是我们需要深入了解成本模型，并进行自定义优化的原因。

2. 使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 获取详细的执行计划

EXPLAIN 命令可以帮助我们了解 MySQL 的执行计划。EXPLAIN FORMAT=JSON 提供了更详细、结构化的输出，包含了优化器选择执行计划的详细信息，包括成本估算、使用的索引、连接类型等。

例如，我们有以下表结构：

CREATE TABLE `users` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `email` varchar(255) NOT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `city` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_email` (`email`),
  KEY `idx_age_city` (`age`,`city`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 插入一些数据，假设已经插入了 10000 行数据

现在我们执行以下查询：

SELECT * FROM users WHERE age = 30 AND city = 'New York';

我们可以使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 来查看执行计划：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE age = 30 AND city = 'New York';

输出的 JSON 结构会非常复杂，但我们可以关注以下几个关键部分：

• query_block: 包含了查询块的信息，比如选择的表、使用的索引、连接类型等。
• cost_info: 包含了成本估算信息，比如 query_cost (查询总成本), read_cost (读取成本), eval_cost (评估成本), prefix_cost (前缀成本), data_read_per_join (每次连接读取的数据量) 等。

• table: 包含了表的信息，比如表名、别名、访问类型 (access type)、使用的索引 (key)、扫描的行数 (rows)、过滤比例 (filtered) 等。

  例如，以下是 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出的一个简化示例：

  {
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "3.41",
      "read_cost": "2.31",
      "eval_cost": "1.10",
      "prefix_cost": "3.41",
      "data_read_per_join": "3410"
    },
    "table": {
      "table_name": "users",
      "access_type": "ref",
      "possible_keys": [
        "idx_age_city"
      ],
      "key": "idx_age_city",
      "used_key_parts": [
        "age",
        "city"
      ],
      "key_length": "8",
      "ref": [
        "const(30)",
        "const('New York')"
      ],
      "rows": 100,
      "filtered": "100.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "2.31",
        "eval_cost": "1.10",
        "prefix_cost": "3.41",
        "data_read_per_join": "3410"
      },
      "attached_condition": "((`test`.`users`.`age` = 30) and (`test`.`users`.`city` = 'New York'))"
    }
  }
  }

  在这个例子中，我们可以看到：

  • 优化器选择了 idx_age_city 索引。
  • 估计扫描了 100 行数据。
  • 过滤比例为 100%，意味着所有扫描的行都满足条件。
  • 查询的总成本为 3.41。

3. 从 EXPLAIN FORMAT=JSON 逆向推导优化参数

现在我们来讨论如何从 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出中逆向推导优化参数。这需要一些数学知识和对 MySQL 内部机制的理解。

3.1 理解成本计算公式

MySQL 的成本模型是基于公式的，但这些公式并没有完全公开。我们可以通过阅读 MySQL 的源代码，或者通过实验来推导出这些公式。

例如，对于一个简单的索引查找，成本可以大致分解为以下几个部分：

• 索引查找成本 (Index Lookup Cost): 找到索引条目的成本。这取决于索引的类型 (B-Tree, Hash 等) 和索引的深度。
• 数据读取成本 (Data Read Cost): 从磁盘读取数据的成本。这取决于读取的数据量和磁盘的 I/O 性能。
• CPU 成本 (CPU Cost): 执行比较、过滤等操作的成本。这取决于 CPU 的性能和操作的复杂度。

总成本可以表示为：

Total Cost = Index Lookup Cost + Data Read Cost + CPU Cost

3.2 推导成本常数

成本常数是影响成本估算的关键因素。我们可以通过以下方法来推导成本常数：

1. 构建简单的测试用例: 创建一个包含少量数据的小表，并执行简单的查询。
2. 使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 获取成本信息: 查看优化器对这些查询的成本估算。
3. 修改表统计信息: 使用 ANALYZE TABLE 命令修改表的统计信息，比如 rows 和 cardinality。
4. 观察成本变化: 再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON，观察成本的变化。
5. 根据公式推导常数: 根据成本变化和表统计信息的修改，推导出成本常数。

例如，假设我们创建了一个名为 test_table 的表，包含一个整数类型的列 id，并插入了 1000 行数据。我们创建了一个索引在 id 列上。

CREATE TABLE `test_table` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

INSERT INTO `test_table` (`id`) VALUES
(1),(2),(3),...,(1000);

ANALYZE TABLE test_table;

现在我们执行以下查询：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM test_table WHERE id = 500;

假设 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出的 read_cost 为 0.5，rows 为 1。这意味着优化器认为读取一行数据的成本为 0.5。

现在我们修改表的 rows 统计信息为 10000：

ANALYZE TABLE test_table;

UPDATE mysql.innodb_index_stats SET stat_value = 10000 WHERE table_name = 'test_table' AND index_name = 'PRIMARY';
UPDATE mysql.innodb_table_stats SET rows = 10000 WHERE table_name = 'test_table';
FLUSH TABLES test_table;
ANALYZE TABLE test_table; --再次 analyze 修复潜在的 inconsistent 统计

再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON，假设 read_cost 变为 0.6。这意味着优化器认为读取一行数据的成本增加了 0.1，因为表的行数增加了。

我们可以根据这些信息，推导出读取一行数据的成本常数，并进一步推导出其他成本常数。当然，这个过程需要多次实验和调整，才能得到相对准确的结果。

3.3 分析 filtered 列

filtered 列表示优化器估计的满足查询条件的行数比例。如果 filtered 值偏离实际情况，会导致优化器选择错误的执行计划。

例如，如果 filtered 值为 10%，但实际上只有 1% 的行满足条件，优化器可能会选择全表扫描，而不是使用索引。

我们可以通过以下方法来解决这个问题：

1. 更新统计信息: 使用 ANALYZE TABLE 命令更新表的统计信息。这可以帮助优化器更准确地估算 filtered 值。
2. 使用 STRAIGHT_JOIN 强制连接顺序: 如果查询涉及到多个表，可以使用 STRAIGHT_JOIN 强制连接顺序，避免优化器选择错误的连接顺序。
3. 使用 FORCE INDEX 强制使用索引: 可以使用 FORCE INDEX 强制使用特定的索引，避免优化器选择错误的索引。
4. 重写查询: 可以尝试重写查询，使其更易于优化器优化。

4. 自定义优化：调整优化参数与 SQL 重写

了解了成本模型后，我们就可以进行自定义优化了。自定义优化主要有两种方式：

1. 调整优化参数 (Optimizer Hints and Variables): 修改系统变量，或者使用优化器提示 (Optimizer Hints) 来影响优化器的行为。
2. SQL 重写 (SQL Rewriting): 修改 SQL 语句，使其更易于优化器优化。

4.1 调整优化参数

MySQL 提供了大量的系统变量和优化器提示，可以用来控制优化器的行为。

• 系统变量: 系统变量可以全局或会话级别进行设置，影响所有查询的优化。常用的系统变量包括 optimizer_switch、eq_range_index_dive_limit、join_buffer_size 等。

• 优化器提示: 优化器提示可以在 SQL 语句中指定，只影响当前查询的优化。常用的优化器提示包括 USE INDEX、IGNORE INDEX、FORCE INDEX、STRAIGHT_JOIN 等。

例如，如果优化器没有选择我们期望的索引，我们可以使用 FORCE INDEX 提示：

SELECT * FROM users FORCE INDEX (idx_age_city) WHERE age = 30 AND city = 'New York';

如果优化器选择了错误的连接顺序，我们可以使用 STRAIGHT_JOIN 提示：

SELECT * FROM table1 STRAIGHT_JOIN table2 ON table1.id = table2.table1_id WHERE table1.column1 = 'value';

需要注意的是，过度使用优化器提示可能会导致性能问题。只有在真正了解优化器行为的情况下，才能有效地使用优化器提示。

4.2 SQL 重写

SQL 重写是指修改 SQL 语句，使其更易于优化器优化。常见的 SQL 重写技巧包括：

• *避免使用 `SELECT `:** 只选择需要的列，减少数据读取量。
• *使用 EXISTS 代替 `COUNT():** 在只需要判断是否存在的情况下，使用EXISTS比COUNT(*)` 更高效。
• 使用 UNION ALL 代替 UNION: 如果不需要去重，使用 UNION ALL 比 UNION 更高效。
• 分解复杂的查询: 将复杂的查询分解为多个简单的查询，可以提高优化器的优化能力。
• 使用索引覆盖 (Covering Index): 如果查询只需要访问索引中的列，可以使用索引覆盖，避免回表查询。

例如，以下查询使用 SELECT *：

SELECT * FROM users WHERE age = 30 AND city = 'New York';

我们可以将其重写为：

SELECT id, name, email FROM users WHERE age = 30 AND city = 'New York';

这样可以减少数据读取量，提高查询性能。

5. 案例分析：解决慢查询问题

假设我们遇到一个慢查询问题，查询以下表 orders:

CREATE TABLE `orders` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(11) NOT NULL,
  `order_date` datetime NOT NULL,
  `amount` decimal(10,2) NOT NULL,
  `status` varchar(20) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_user_id` (`user_id`),
  KEY `idx_order_date` (`order_date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

查询语句如下：

SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' AND status = 'shipped';

我们首先使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 查看执行计划：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' AND status = 'shipped';

假设 EXPLAIN FORMAT=JSON 输出显示：

• 优化器选择了 idx_user_id 索引。
• 估计扫描了 1000 行数据。
• filtered 值为 10%。

这意味着优化器认为 idx_user_id 索引可以有效地过滤数据，但实际上只有 10% 的行满足 order_date 和 status 条件。

我们可以尝试以下优化方法：

1. 创建联合索引: 创建一个包含 user_id、order_date 和 status 列的联合索引。

   ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id_order_date_status (user_id, order_date, status);

2. 使用 FORCE INDEX: 强制使用新创建的联合索引。

   SELECT * FROM orders FORCE INDEX (idx_user_id_order_date_status) WHERE user_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' AND status = 'shipped';

3. 更新统计信息: 使用 ANALYZE TABLE 命令更新表的统计信息。

   ANALYZE TABLE orders;

再次执行 EXPLAIN FORMAT=JSON，如果优化器选择了新创建的联合索引，并且扫描的行数大大减少，那么我们就成功地解决了慢查询问题。

优化方法	描述	预期效果
创建联合索引	创建一个包含 user_id、order_date 和 status 列的联合索引。	优化器可以直接使用索引来过滤数据，避免回表查询。
使用 FORCE INDEX	强制使用新创建的联合索引。	确保优化器选择最佳的索引。
更新统计信息	使用 ANALYZE TABLE 命令更新表的统计信息。	帮助优化器更准确地估算成本，选择最佳的执行计划。

6. 总结优化器的行为

MySQL 查询优化器是一个复杂的系统，它依赖于成本模型和统计信息来选择最佳的执行计划。通过使用 EXPLAIN FORMAT=JSON，我们可以深入了解优化器的行为，并进行自定义优化。自定义优化主要有两种方式：调整优化参数和 SQL 重写。

7. 持续监控与调优

优化是一个持续的过程，我们需要定期监控数据库的性能，并根据实际情况进行调整。 使用诸如 Percona Monitoring and Management (PMM) 或 Prometheus + Grafana 这类监控工具，可以帮助我们更好地了解数据库的运行状态，并及时发现潜在的性能问题。 记住，理解成本模型，熟悉优化工具，才是解决性能问题的关键。