mysql analyze_技术分享 | MySQL EXPLAIN ANALYZE

ゝ一世哀愁。 2022-10-25 00:56 176阅读 0赞

作者：Norvald H. Ryeng  译：徐轶韬

本文转载自公众号：MySQL解决方案工程师

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MySQL 8.0.18 刚刚发布，它包含一个全新的功能 EXPLAIN ANALYZE，用来分析和理解查询如何执行。\*\*EXPLAIN ANALYZE 是什么？\*\*EXPLAIN ANALYZE 是一个用于查询的分析工具，它向用户显示 MySQL 在查询上花费的时间以及原因。它将产生查询计划，并对其进行检测和执行，同时计算行数并度量执行计划中不同点上花费的时间。执行完成后，EXPLAIN ANALYZE 将输出计划和度量结果，而不是查询结果。这项新功能建立在常规的 EXPLAIN 基础之上，可以看作是 MySQL 8.0 之前添加的 EXPLAIN FORMAT = TREE 的扩展。EXPLAIN 除了输出查询计划和估计成本之外，EXPLAIN ANALYZE 还会输出执行计划中各个迭代器的实际成本。

如何使用？

我们将使用 Sakila 样本数据库中的数据和一个查询举例说明，该查询列出了每个工作人员在 2005 年 8 月累积的总金额。查询非常简单：

mysql>SELECT first\_name, last\_name, SUM(amount) AS total

FROM staff INNER JOIN payment

ON staff.staff\_id = payment.staff\_id

AND

payment\_date LIKE '2005-08%'

GROUP BY first\_name, last\_name;

\+------------+-----------+----------+

| first\_name | last\_name | total |

\+------------+-----------+----------+

| Mike | Hillyer | 11853.65 |

| Jon | Stephens | 12218.48 |

\+------------+-----------+----------+

2 rows in set (0,02 sec)

只有两个人，Mike 和 Jon，我们在 2005 年 8 月获得了他们的总数。

EXPLAIN FORMAT = TREE 将向我们显示查询计划和成本估算：

mysql>EXPLAIN FORMAT=TREE

mysql>SELECT first\_name, last\_name, SUM(amount) AS total

FROM staff INNER JOIN payment

ON staff.staff\_id = payment.staff\_id

AND

payment\_date LIKE '2005-08%'

GROUP BY first\_name, last\_name;

\-> Table scan on

\-> Aggregate using temporary table

\-> Nested loop inner join (cost=1757.30 rows=1787)

\-> Table scan on staff (cost=3.20 rows=2)

\-> Filter: (payment.payment\_date like '2005-08%') (cost=117.43 rows=894)

\-> Index lookup on payment using idx\_fk\_staff\_id (staff\_id=staff.staff\_id) (cost=117.43 rows=8043)

但这并不能表明这些估计是否正确，或者查询计划实际上是在哪些操作上花费的时间。EXPLAIN ANALYZE 将执行以下操作：

mysql>EXPLAIN ANALYZE

mysql>SELECT first\_name, last\_name, SUM(amount) AS total

FROM staff INNER JOIN payment

ON staff.staff\_id = payment.staff\_id

AND

payment\_date LIKE '2005-08%'

GROUP BY first\_name, last\_name;

\-> Table scan on (actual time=0.001..0.001 rows=2 loops=1)

\-> Aggregate using temporary table (actual time=58.104..58.104 rows=2 loops=1)

\-> Nested loop inner join (cost=1757.30 rows=1787) (actual time=0.816..46.135 rows=5687 loops=1)

\-> Table scan on staff (cost=3.20 rows=2) (actual time=0.047..0.051 rows=2 loops=1)

\-> Filter: (payment.payment\_date like '2005-08%') (cost=117.43 rows=894) (actual time=0.464..22.767 rows=2844 loops=2)

\-> Index lookup on payment using idx\_fk\_staff\_id (staff\_id=staff.staff\_id) (cost=117.43 rows=8043) (actual time=0.450..19.988 rows=8024 loops=2)

这里有几个新的度量：

获取第一行的实际时间(以毫秒为单位)

获取所有行的实际时间(以毫秒为单位)

实际读取的行数

实际循环数

让我们看一个具体的示例，使用过滤条件的迭代器成本估算和实际度量，该迭代器过滤 2005 年 8 月的数据(上面 EXPLAIN ANALYZE 输出中的第 13 行)。

Filter: (payment.payment\_date like '2005-08%')

(cost=117.43 rows=894)

(actual time=0.464..22.767 rows=2844 loops=2)

我们的过滤器的估计成本为 117.43，并且估计返回 894 行。这些估计是由查询优化器根据可用统计信息在执行查询之前进行的。该信息也会在 EXPLAIN FORMAT = TREE 输出中。

我们将从最后面的循环数开始。此过滤迭代器的循环数为 2。这是什么意思？要了解此数字，我们必须查看查询计划中过滤迭代器上方的内容。在第 11 行上，有一个嵌套循环联接，在第 12 行上，是在staff 表上进行表扫描。这意味着我们正在执行嵌套循环连接，在其中扫描 staff 表，然后针对该表中的每一行，使用索引查找和过滤的付款日期来查找 payment 表中的相应条目。由于 staff 表中有两行(Mike 和 Jon)，因此我们在第 14 行的索引查找上获得了两个循环迭代。对于许多人来说，EXPLAIN ANALYZE 提供的最有趣的新信息是实际时间“ 0.464..22.767”，这意味着平均花费 0.464 毫秒读取第一行，而花费 22.767 毫秒读取所有行。平均时间？是的，由于存在循环，我们必须对该迭代器进行两次计时，并且报告的数字是所有循环迭代的平均值。这意味着过滤的实际执行时间是这些数字的两倍。如果我们看一下在嵌套循环迭代器(第 11 行)中上一级接收所有行的时间，为 46.135 毫秒，这是运行一次过滤迭代器的时间的两倍多。这个时间反映了整个子树在执行过滤操作时的根部时间，即，使用索引查找迭代器读取行，然后评估付款日期为 2005 年 8 月的时间。如果我们查看索引循环迭代器(第 14 行)，我们看到相应的数字分别为 0.450 和 19.988ms。这意味着大部分时间都花在了使用索引查找来读取行上，并且与读取数据相比，实际的过滤成本相对低廉。实际读取的行数为 2844，而估计为 894 行。优化器错过了 3 倍的因素。同样，由于循环，估计值和实际值都是所有循环迭代的平均值。如果我们查看 schema，发现 payment\_date 列上没有索引或直方图，因此提供给优化器的统计信息是有限的。如果使用更好的统计信息可以得出更准确的估计值，我们可以再次查看索引查找迭代器。我们看到该索引提供了更加准确的统计信息：估计 8043 行与 8024 实际读取行。发生这种情况是因为索引附带了额外的统计信息，而这些数据对于非索引列是不存在的。

那么用户可以使用这些信息做什么？需要一定的练习，用户才可以分析查询并理解为什么它们表现不佳。但是，这里有一些帮助入门的简单提示：

如果疑惑为何花费这么长时间，请查看时间。执行时间花在哪里？

如果您想知道为什么优化器选择了该计划，请查看行计数器。如果估计的行数与实际的行数之间存在较大差异(即，几个数量级或更多)，需要仔细看一下。优化器根据估算值选择计划，但是查看实际执行情况可能会告诉您，另一个计划会更好。

EXPLAIN ANALYZE 是 MySQL 查询分析工具里面的一个新工具：

检查查询计划：EXPLAIN FORMAT = TREE

分析查询执行：EXPLAIN ANALYZE

了解计划选择：OPTIMIZER TRACE

希望您喜欢这个新功能，EXPLAIN ANALYZE 将帮助您分析和了解缓慢的查询。

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