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MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：深入分析子查询性能
今天，我们来深入探讨MySQL的EXPLAIN FORMAT=JSON，重点是如何利用它来分析复杂查询，尤其是包含子查询的查询的性能瓶颈。EXPLAIN 语句是MySQL中最重要的性能分析工具之一，而 FORMAT=JSON 则提供了更结构化、更详细的执行计划信息，相比传统的文本格式，更易于程序化分析和理解。
1. EXPLAIN FORMAT=JSON 的基本概念
EXPLAIN 命令用于显示MySQL执行查询语句的执行计划。执行计划会告诉你MySQL如何执行你的查询，包括使用哪些索引、表的连接顺序、扫描的行数等等。FORMAT=JSON 选项指示MySQL以JSON格式输出这些信息。
JSON格式的优点：
- 结构化数据： JSON是一种结构化的数据格式，易于解析和处理。
- 详细信息： 提供了比传统文本格式更详细的执行计划信息，包括成本估算、使用的优化器策略等。
- 程序化分析： 方便编写脚本或程序自动分析执行计划，识别潜在的性能问题。
2. 如何使用 EXPLAIN FORMAT=JSON
使用方式非常简单，只需在 EXPLAIN 关键字后添加 FORMAT=JSON 选项即可：
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);这条语句会返回一个JSON格式的字符串，描述了MySQL如何执行这个包含子查询的查询。
3. JSON 输出的结构和关键字段
EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出是一个复杂的JSON对象。为了理解如何利用它来分析子查询的性能，我们需要了解其主要结构和关键字段。
JSON输出的顶层结构通常包含以下几个部分：
query_block: 代表查询中的一个逻辑块，例如整个查询、子查询、视图等。nested_loop: 代表嵌套循环连接。table: 包含关于查询中涉及的表的详细信息。cost_info: 包含关于查询成本的估算。
在分析子查询时，需要关注以下关键字段：
select_id: 表示查询块的ID，用于区分不同的子查询。主查询的select_id通常为 1，子查询的select_id会递增。table: 表名。type: 连接类型，例如ALL(全表扫描),index(索引扫描),range(范围扫描),ref(非唯一索引扫描),eq_ref(唯一索引扫描),const(常量),system(系统表)。type是评估性能的关键指标，目标是尽可能避免ALL和index类型的扫描。possible_keys: MySQL 可以使用的索引。key: 实际使用的索引。key_len: 索引的长度。rows: MySQL 估计需要扫描的行数。这是一个重要的性能指标，数值越小通常表示查询效率越高。filtered: 表示经过条件过滤后，剩余的行数百分比。cost_info: 包含查询成本的详细信息，包括query_cost(查询的总成本) 和read_cost(读取数据的成本)。attached_condition: 附加的过滤条件，可以帮助理解MySQL如何使用索引。
4. 分析子查询的性能瓶颈：案例分析
让我们通过一个具体的例子来演示如何使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析子查询的性能瓶颈。假设我们有两张表：employees (员工表) 和 departments (部门表)。
CREATE TABLE departments (
department_id INT PRIMARY KEY,
department_name VARCHAR(255)
);
CREATE TABLE employees (
employee_id INT PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR(255),
last_name VARCHAR(255),
department_id INT,
salary DECIMAL(10, 2),
FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(department_id)
);
-- 插入一些示例数据
INSERT INTO departments (department_id, department_name) VALUES
(1, 'Sales'),
(2, 'Marketing'),
(3, 'Engineering');
INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, department_id, salary) VALUES
(101, 'John', 'Doe', 1, 50000.00),
(102, 'Jane', 'Smith', 2, 60000.00),
(103, 'Robert', 'Jones', 1, 55000.00),
(104, 'Michael', 'Brown', 3, 70000.00),
(105, 'Linda', 'Davis', 2, 65000.00),
(106, 'David', 'Wilson', 3, 75000.00);现在，我们想找出所有工资高于平均工资的员工信息。一种常见的写法是使用子查询：
SELECT * FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);让我们使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析这个查询：
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);假设 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出如下（简化版本，实际输出会更长）：
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {
"query_cost": "1.35",
"read_cost": "1.25",
"eval_cost": "0.10",
"prefix_cost": "1.25",
"data_read_per_join": "920"
},
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "employees",
"access_type": "ALL",
"possible_keys": null,
"key": null,
"rows_examined_per_scan": 6,
"rows_produced_per_join": 6,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "0.00",
"eval_cost": "0.05",
"prefix_cost": "0.05",
"data_read_per_join": "920"
},
"attached_condition": "employees.salary > (/* select#2 */ select avg(employees.salary) from `test`.`employees`)"
}
},
{
"query_block": {
"select_id": 2,
"cost_info": {
"query_cost": "0.25",
"read_cost": "0.25",
"eval_cost": "0.00",
"prefix_cost": "0.25",
"data_read_per_join": "920"
},
"table": {
"table_name": "employees",
"access_type": "ALL",
"possible_keys": null,
"key": null,
"rows_examined_per_scan": 6,
"rows_produced_per_join": 1,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "0.25",
"eval_cost": "0.00",
"prefix_cost": "0.25",
"data_read_per_join": "920"
}
}
}
}
]
}
}分析：
select_id = 1：表示主查询。select_id = 2：表示子查询SELECT AVG(salary) FROM employees。access_type = ALL：主查询和子查询都使用了全表扫描。这意味着MySQL需要扫描整个employees表来找到平均工资，然后再扫描整个employees表来找到高于平均工资的员工。
性能瓶颈：
子查询使用了全表扫描，导致查询效率低下。对于每个员工，MySQL都需要重新计算一次平均工资，即使平均工资是不变的。
优化方案：
-
将子查询转换为连接：
可以使用连接来避免重复计算平均工资。例如，可以先计算出平均工资，然后将其与
employees表连接，筛选出高于平均工资的员工。SELECT e.* FROM employees e JOIN (SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM employees) AS avg_sal ON e.salary > avg_sal.avg_salary;再次使用
EXPLAIN FORMAT=JSON分析这个查询：EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT e.* FROM employees e JOIN (SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM employees) AS avg_sal ON e.salary > avg_sal.avg_salary;（简化后的JSON输出）
{ "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "1.35", "read_cost": "1.25", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "1.25", "data_read_per_join": "920" }, "nested_loop": [ { "table": { "table_name": "employees", "alias": "e", "access_type": "ALL", "possible_keys": null, "key": null, "rows_examined_per_scan": 6, "rows_produced_per_join": 6, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "0.00", "eval_cost": "0.05", "prefix_cost": "0.05", "data_read_per_join": "920" }, "attached_condition": "e.salary > (/* select#2 */ select avg(employees.salary) from `test`.`employees`)" } }, { "query_block": { "select_id": 2, "cost_info": { "query_cost": "0.25", "read_cost": "0.25", "eval_cost": "0.00", "prefix_cost": "0.25", "data_read_per_join": "920" }, "table": { "table_name": "employees", "access_type": "ALL", "possible_keys": null, "key": null, "rows_examined_per_scan": 6, "rows_produced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "0.25", "eval_cost": "0.00", "prefix_cost": "0.25", "data_read_per_join": "920" } } } } ] } }尽管这个看起来和原来的子查询没有太大区别，但是MySQL可能会更好地优化这个查询。
-
将子查询结果物化：
在某些情况下，MySQL会自动将子查询的结果物化为一个临时表。但是，我们可以显式地使用临时表来达到同样的效果。
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_avg_salary AS SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM employees; SELECT e.* FROM employees e, tmp_avg_salary t WHERE e.salary > t.avg_salary; DROP TEMPORARY TABLE tmp_avg_salary;这种方法可以确保平均工资只计算一次。 使用
EXPLAIN FORMAT=JSON验证优化效果。EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT e.* FROM employees e, (SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM employees) t WHERE e.salary > t.avg_salary;(简化后的JSON输出)
{ "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "9.65", "read_cost": "9.30", "eval_cost": "0.35", "prefix_cost": "9.30", "data_read_per_join": "12K" }, "nested_loop": [ { "table": { "table_name": "e", "access_type": "ALL", "possible_keys": null, "key": null, "rows_examined_per_scan": 6, "rows_produced_per_join": 6, "filtered": "33.33", "cost_info": { "read_cost": "9.00", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "9.10", "data_read_per_join": "920" }, "attached_condition": "e.salary > `test`.`tmp_avg_salary`.`avg_salary`" } }, { "table": { "table_name": "tmp_avg_salary", "access_type": "ALL", "possible_keys": null, "key": null, "rows_examined_per_scan": 1, "rows_produced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "0.30", "eval_cost": "0.25", "prefix_cost": "0.55", "data_read_per_join": "12K" } } } ] } }请注意，具体的优化效果取决于MySQL的版本和配置。在实际应用中，应该使用
EXPLAIN FORMAT=JSON验证每种优化方案的效果。
5. 更复杂的子查询：相关子查询
相关子查询是指子查询的执行依赖于外部查询的行。相关子查询通常性能较差，因为对于外部查询的每一行，都需要执行一次子查询。
例如，找出每个部门工资最高的员工：
SELECT e.*
FROM employees e
WHERE e.salary = (SELECT MAX(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id);使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析这个查询：
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT e.* FROM employees e WHERE e.salary = (SELECT MAX(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id);（简化后的JSON输出）
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {
"query_cost": "48.20",
"read_cost": "47.90",
"eval_cost": "0.30",
"prefix_cost": "47.90",
"data_read_per_join": "8K"
},
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "e",
"access_type": "ALL",
"possible_keys": null,
"key": null,
"rows_examined_per_scan": 6,
"rows_produced_per_join": 1,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "0.00",
"eval_cost": "0.10",
"prefix_cost": "0.10",
"data_read_per_join": "920"
},
"attached_condition": "e.salary = (/* select#2 */ select max(employees.salary) from `test`.`employees` where employees.department_id = e.department_id)"
}
},
{
"query_block": {
"select_id": 2,
"cost_info": {
"query_cost": "7.95",
"read_cost": "7.60",
"eval_cost": "0.35",
"prefix_cost": "7.60",
"data_read_per_join": "12K"
},
"table": {
"table_name": "employees",
"access_type": "ALL",
"possible_keys": [
"department_id"
],
"key": null,
"rows_examined_per_scan": 6,
"rows_produced_per_join": 1,
"filtered": "16.66",
"cost_info": {
"read_cost": "7.60",
"eval_cost": "0.10",
"prefix_cost": "7.70",
"data_read_per_join": "920"
},
"attached_condition": "employees.department_id = e.department_id"
}
}
}
]
}
}分析：
select_id = 1：表示主查询。select_id = 2：表示相关子查询。access_type = ALL：子查询使用了全表扫描，这意味着对于employees表的每一行，都需要扫描整个employees表来找到该部门的最高工资。
性能瓶颈：
相关子查询导致子查询被执行多次，性能极差。
优化方案：
-
使用连接和
GROUP BY：可以使用连接和
GROUP BY子句来避免相关子查询。SELECT e.* FROM employees e JOIN (SELECT department_id, MAX(salary) AS max_salary FROM employees GROUP BY department_id) AS dept_max ON e.department_id = dept_max.department_id AND e.salary = dept_max.max_salary;这个查询首先使用
GROUP BY子句计算每个部门的最高工资，然后将其与employees表连接，筛选出工资等于该部门最高工资的员工。使用
EXPLAIN FORMAT=JSON验证优化效果。 -
使用窗口函数：
MySQL 8.0 引入了窗口函数，可以更简洁地实现这个查询。
SELECT e.* FROM ( SELECT *, RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS rank_num FROM employees ) e WHERE e.rank_num = 1;这个查询使用
RANK()窗口函数计算每个部门内员工的工资排名，然后筛选出排名为 1 的员工。使用
EXPLAIN FORMAT=JSON验证优化效果。
6. 总结
EXPLAIN FORMAT=JSON 是一个强大的工具，可以帮助我们深入了解MySQL如何执行查询，识别性能瓶颈，并选择合适的优化方案。通过分析JSON输出中的关键字段，我们可以了解查询的执行计划、成本估算和使用的索引。对于包含子查询的复杂查询，EXPLAIN FORMAT=JSON 尤其有用，可以帮助我们识别子查询导致的性能问题，并选择合适的优化策略，例如将子查询转换为连接、物化子查询结果或使用窗口函数。 重点关注access_type, rows, filtered以及cost_info这些字段。
分析工具，熟练运用
掌握EXPLAIN FORMAT=JSON的使用，结合实际案例，不断积累经验，才能在面对复杂的SQL查询时，迅速定位问题，并给出有效的优化建议。