MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON：深入剖析 CTE 性能
大家好！今天我们来深入探讨如何利用 MySQL 的 EXPLAIN FORMAT=JSON 来分析 Common Table Expressions (CTEs) 的性能。CTEs，也就是通用表达式，是一种非常有用的 SQL 特性，可以让我们在查询中定义临时的、命名的结果集。它们可以提高查询的可读性和可维护性，尤其是在处理复杂的逻辑时。然而，不恰当的使用 CTE 也会导致性能问题。因此，我们需要掌握分析 CTE 性能的工具和方法。
EXPLAIN FORMAT=JSON 提供了关于 MySQL 查询执行计划的详细信息，以 JSON 格式呈现。相比于传统的 EXPLAIN 输出，它提供了更多细节，使得我们可以更精确地定位性能瓶颈。在涉及到 CTE 时，EXPLAIN FORMAT=JSON 可以帮助我们理解 CTE 是如何被物化（materialized）或者内联（inlined），以及这些决策对整体查询性能的影响。
1. CTE 的基本概念与性能影响
首先，让我们快速回顾一下 CTE 的基本概念。一个 CTE 是一个在 WITH 子句中定义的命名查询，它可以在主查询或其他 CTE 中被引用。
WITH
customer_orders AS (
SELECT
customer_id,
COUNT(*) AS order_count
FROM
orders
GROUP BY
customer_id
)
SELECT
c.customer_id,
c.name,
co.order_count
FROM
customers c
JOIN
customer_orders co ON c.customer_id = co.customer_id
WHERE
co.order_count > 5;在这个例子中，customer_orders 就是一个 CTE，它计算了每个客户的订单数量。
CTEs 对性能的影响主要体现在以下几个方面：
- 物化 (Materialization): MySQL 可以选择将 CTE 的结果物化，也就是创建一个临时表来存储 CTE 的结果。这需要额外的磁盘 I/O 和内存资源。如果 CTE 的结果集很大，物化可能会成为性能瓶颈。
- 内联 (Inlining): 另一种选择是将 CTE 的定义内联到主查询中。这意味着 CTE 的逻辑会被直接嵌入到主查询的执行计划中。内联可以避免物化的开销，但可能会导致更复杂的查询计划，增加优化器的负担。
- 重复计算: 如果同一个 CTE 在查询中被多次引用，优化器可能会选择多次计算它，这显然会浪费资源。
2. 使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 分析 CTE 的物化与内联
EXPLAIN FORMAT=JSON 可以帮助我们确定 MySQL 如何处理 CTE，是物化还是内联。为了演示这一点，我们创建一个简单的测试表：
CREATE TABLE customers (
customer_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255)
);
CREATE TABLE orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
customer_id INT,
order_date DATE,
FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);
INSERT INTO customers (customer_id, name) VALUES
(1, 'Alice'),
(2, 'Bob'),
(3, 'Charlie');
INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date) VALUES
(1, 1, '2023-01-01'),
(2, 1, '2023-01-05'),
(3, 2, '2023-01-10'),
(4, 1, '2023-01-15'),
(5, 2, '2023-01-20'),
(6, 1, '2023-01-25'),
(7, 3, '2023-02-01'),
(8, 3, '2023-02-05');现在，我们使用之前的 CTE 查询，并执行 EXPLAIN FORMAT=JSON：
EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH
customer_orders AS (
SELECT
customer_id,
COUNT(*) AS order_count
FROM
orders
GROUP BY
customer_id
)
SELECT
c.customer_id,
c.name,
co.order_count
FROM
customers c
JOIN
customer_orders co ON c.customer_id = co.customer_id
WHERE
co.order_count > 1;执行后，你会得到一个 JSON 格式的输出。这个输出可能很长，我们需要关注其中的关键部分。寻找与 CTE 相关的节点。通常，你会看到类似这样的结构：
{
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {
"query_cost": "2.60"
},
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "c",
"access_type": "ALL",
"rows_examined_per_scan": 3,
"cost_info": {
"read_cost": "1.15",
"eval_cost": "0.20",
"prefix_cost": "1.35",
"data_read_per_join": "768"
},
"used_columns": [
"customer_id",
"name"
]
}
},
{
"table": {
"table_name": "<derived2>",
"alias": "co",
"access_type": "ALL",
"rows_examined_per_scan": 3,
"cost_info": {
"read_cost": "1.00",
"eval_cost": "0.20",
"prefix_cost": "2.55",
"data_read_per_join": "768"
},
"used_columns": [
"customer_id",
"order_count"
],
"materialized_from_subquery": "customer_orders"
}
}
]
}
}关键在于 "materialized_from_subquery": "customer_orders" 这行。它明确地表明 CTE customer_orders 被物化了。<derived2> 表示一个派生表，也就是物化后的 CTE 结果。
如果你没有看到 materialized_from_subquery 属性，那么很可能 CTE 被内联了。内联通常发生在 CTE 比较简单，并且没有被多次引用时。
3. 控制 CTE 的物化行为： MATERIALIZE 和 NO_MATERIALIZE 优化器提示
MySQL 8.0.19 引入了 MATERIALIZE 和 NO_MATERIALIZE 优化器提示，允许我们显式地控制 CTE 的物化行为。这在某些情况下可以显著改善性能。
MATERIALIZE(cte_name): 强制 MySQL 物化指定的 CTE。NO_MATERIALIZE(cte_name): 阻止 MySQL 物化指定的 CTE，尝试进行内联。
让我们尝试使用 MATERIALIZE 提示：
EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH
customer_orders AS (
SELECT /*+ MATERIALIZE(customer_orders) */
customer_id,
COUNT(*) AS order_count
FROM
orders
GROUP BY
customer_id
)
SELECT
c.customer_id,
c.name,
co.order_count
FROM
customers c
JOIN
customer_orders co ON c.customer_id = co.customer_id
WHERE
co.order_count > 1;即使 MySQL 优化器原本可能会选择内联 customer_orders，MATERIALIZE 提示也会强制它物化。
同样，我们可以使用 NO_MATERIALIZE 提示：
EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH
customer_orders AS (
SELECT /*+ NO_MATERIALIZE(customer_orders) */
customer_id,
COUNT(*) AS order_count
FROM
orders
GROUP BY
customer_id
)
SELECT
c.customer_id,
c.name,
co.order_count
FROM
customers c
JOIN
customer_orders co ON c.customer_id = co.customer_id
WHERE
co.order_count > 1;使用 NO_MATERIALIZE 提示后，再次检查 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出，看看是否 customer_orders CTE 确实被内联了。
何时使用 MATERIALIZE 和 NO_MATERIALIZE？
MATERIALIZE:- 当 CTE 的计算成本很高，并且被多次引用时。物化可以避免重复计算。
- 当 CTE 的结果集相对较小，并且可以被有效地索引时。
- 当优化器错误地选择了内联，导致性能下降时。
NO_MATERIALIZE:- 当 CTE 的结果集很大，物化会消耗大量资源时。
- 当 CTE 只被引用一次，内联不会导致明显的性能问题时。
- 当优化器错误地选择了物化，导致性能下降时。
4. 分析更复杂的 CTE 查询
现在，让我们考虑一个更复杂的 CTE 查询，其中包含多个 CTE 和递归 CTE。
CREATE TABLE employees (
employee_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
manager_id INT,
FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(employee_id)
);
INSERT INTO employees (employee_id, name, manager_id) VALUES
(1, 'Alice', NULL),
(2, 'Bob', 1),
(3, 'Charlie', 2),
(4, 'David', 1),
(5, 'Eve', 4);现在，我们使用一个递归 CTE 来查找所有员工的层级结构：
EXPLAIN FORMAT=JSON
WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
SELECT
employee_id,
name,
manager_id,
1 AS level
FROM
employees
WHERE
manager_id IS NULL
UNION ALL
SELECT
e.employee_id,
e.name,
e.manager_id,
eh.level + 1
FROM
employees e
JOIN
employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
)
SELECT
employee_id,
name,
level
FROM
employee_hierarchy;对于递归 CTE，EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出可能会更加复杂。你需要仔细分析每个查询块，特别是那些与递归部分相关的查询块。注意观察是否有任何全表扫描或者低效的连接操作。
递归 CTE 的性能优化通常涉及到以下策略：
- 限制递归深度: 使用
LIMIT子句或者在递归 CTE 中添加条件来限制递归的深度，避免无限循环。 - 使用索引: 确保相关列上存在索引，以加速连接操作。
- 重写查询: 尝试使用其他的 SQL 技术来替代递归 CTE，例如使用存储过程或者应用程序代码来处理层级结构。
5. 优化 CTE 的一些通用技巧
除了使用 MATERIALIZE 和 NO_MATERIALIZE 提示外，还有一些其他的技巧可以帮助你优化 CTE 的性能：
- 尽早过滤: 在 CTE 中尽早地应用过滤条件，减少需要处理的数据量。
- 避免不必要的计算: 只在 CTE 中计算需要的列，避免进行不必要的计算。
- 使用索引: 确保 CTE 中使用的列上存在索引，以加速查询。
- 简化 CTE: 尽量保持 CTE 的简洁和易于理解。复杂的 CTE 可能会导致优化器难以找到最佳的执行计划。
- 考虑临时表: 在某些情况下，使用临时表代替 CTE 可能会获得更好的性能。临时表可以提供更多的控制权，例如可以显式地创建索引。
6. 案例分析：优化一个性能不佳的 CTE 查询
假设我们有一个查询，使用 CTE 来计算每个部门的平均工资，并找出高于平均工资的员工：
CREATE TABLE departments (
department_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255)
);
CREATE TABLE employee_salaries (
employee_id INT PRIMARY KEY,
department_id INT,
salary DECIMAL(10, 2),
FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(department_id)
);
INSERT INTO departments (department_id, name) VALUES
(1, 'Sales'),
(2, 'Marketing'),
(3, 'Engineering');
INSERT INTO employee_salaries (employee_id, department_id, salary) VALUES
(1, 1, 50000),
(2, 1, 60000),
(3, 2, 70000),
(4, 2, 80000),
(5, 3, 90000),
(6, 3, 100000);WITH
department_avg_salaries AS (
SELECT
department_id,
AVG(salary) AS avg_salary
FROM
employee_salaries
GROUP BY
department_id
)
SELECT
e.employee_id,
e.department_id,
e.salary
FROM
employee_salaries e
JOIN
department_avg_salaries d ON e.department_id = d.department_id
WHERE
e.salary > d.avg_salary;假设这个查询的性能很差，我们可以使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 来分析它。通过分析执行计划，我们发现 department_avg_salaries CTE 被物化了，并且在连接操作中使用了全表扫描。
为了优化这个查询，我们可以尝试以下方法：
-
添加索引: 在
employee_salaries表的department_id列上添加索引：CREATE INDEX idx_department_id ON employee_salaries(department_id); -
使用
NO_MATERIALIZE提示: 尝试阻止 CTE 的物化：WITH department_avg_salaries AS ( SELECT /*+ NO_MATERIALIZE(department_avg_salaries) */ department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employee_salaries GROUP BY department_id ) SELECT e.employee_id, e.department_id, e.salary FROM employee_salaries e JOIN department_avg_salaries d ON e.department_id = d.department_id WHERE e.salary > d.avg_salary;
通过这些优化，我们可以显著提高查询的性能。 再次使用 EXPLAIN FORMAT=JSON 来验证优化效果，并确保查询使用了索引，并且 CTE 被内联了 (如果使用了 NO_MATERIALIZE 提示)。
7. 表格总结: CTE 优化策略
| 策略 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
使用 MATERIALIZE(cte_name) |
强制物化 CTE。 | CTE 计算成本高，被多次引用；CTE 结果集小，可以高效索引；优化器错误地选择了内联。 |
使用 NO_MATERIALIZE(cte_name) |
阻止物化 CTE，尝试内联。 | CTE 结果集大，物化消耗资源；CTE 只被引用一次；优化器错误地选择了物化。 |
| 尽早过滤 | 在 CTE 中尽早应用过滤条件。 | 适用于任何 CTE，可以减少需要处理的数据量。 |
| 避免不必要的计算 | 只在 CTE 中计算需要的列。 | 适用于任何 CTE，可以减少计算开销。 |
| 使用索引 | 确保 CTE 中使用的列上存在索引。 | 适用于任何 CTE，可以加速查询。 |
| 简化 CTE | 尽量保持 CTE 的简洁和易于理解。 | 适用于任何 CTE，可以帮助优化器找到最佳执行计划。 |
| 考虑临时表 | 在某些情况下，使用临时表代替 CTE。 | 当需要更多的控制权，例如显式创建索引时。 |
| 限制递归深度 (针对递归 CTE) | 使用 LIMIT 子句或者在递归 CTE 中添加条件来限制递归的深度。 |
适用于递归 CTE，避免无限循环。 |
| 重写查询 (针对递归 CTE) | 尝试使用其他的 SQL 技术来替代递归 CTE，例如使用存储过程或者应用程序代码来处理层级结构。 | 适用于递归 CTE，当递归 CTE 的性能无法优化时。 |
总结：理解 CTE 行为并优化性能
掌握 EXPLAIN FORMAT=JSON 是分析和优化 CTE 性能的关键。通过理解 CTE 的物化和内联行为，并结合 MATERIALIZE 和 NO_MATERIALIZE 提示，我们可以更好地控制查询执行计划，从而提高查询效率。 记住，没有万能的优化策略，你需要根据具体的查询和数据情况，选择最合适的优化方法。实践是检验真理的唯一标准，多做实验，才能真正掌握 CTE 的优化技巧。