从执行计划全方面了解MySQL优化:千万别让性能堵塞了MySQL!

在MySQL中,执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构,它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时,MySQL会自动对其进行优化,并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。

各位精通MySQL的大佬们,像往常一样,我们经常会遇见一堆SQL查询要处理。作为一个优秀的MySQL的操盘手,不能让这些SQL语句任性地在数据库中胡乱扔,必须要好好管管它们!

但是,面对复杂的SQL语句和复杂的数据库架构,我们如何才能快速和准确地分析查询性能?难道要求神通广大的数据库教父出山帮忙?

不要担心!在MySQL世界中,EXPLAIN命令就像是一个小巧而灵活的工具,能够帮助你轻松解决这些问题。使用它,并结合我们自己的经验和智慧,我们就可以像成功解锁小学奥数一样地优化SQL查询,成为MySQL中的一名优秀演员。

废话不多说,现在就让我们开始吧,让我们去通过熟悉每个查询的执行过程,并用一颗豁达的心态理解每个SQL查询的优化分析!

本文将介绍MySQL执行计划的相关知识。首先我们将介绍执行计划的概念以及MySQL优化器是如何生成执行计划的,然后我们将深入探讨执行计划中各种类型的操作符,最后我们将讨论如何通过执行计划来诊断性能问题。

一、什么是执行计划

执行计划是MySQL优化器为了优化查询而生成的一种数据结构,它记录了数据库系统执行查询时所采取的操作流程,即对查询语句的各部分如何进行处理以最终得到查询结果的过程。执行计划通常被表示为一棵树状结构,节点代表不同的操作符(operator),叶子节点代表访问底层数据的方式,例如表扫描或索引查找等。

获取MySQL查询执行计划的方法有多种,下面介绍两种常用的方法:

1. 使用EXPLAIN命令

EXPLAIN命令可以帮助我们分析查询的执行计划,帮助我们发现潜在的性能问题。我们可以通过以下命令来使用:

 
 

sql

复制代码

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

After executing the above command, MySQL will return a table, which contains information such as the index used by the query statement, the number of rows scanned, and the cost of each step.

2. Using PROFILING

MySQL provides a PROFILING tool that can record the operation time of connections and queries on the MySQL server, including the execution time of each SQL statement and resource consumption. We can enable PROFILING with the following command:

 
 

This

copy code

SET profiling = 1;

Then run the query statement we want to analyze.

Finally, we can view the profile information of the query, for example:

 
 

sql

copy code

SHOW PROFILE ALL FOR QUERY n;

Where n represents the ID of the query statement, which can be obtained through the following command:

 
 

This

copy code

SHOW PROFILES;

The above are the two common methods for obtaining MySQL execution plan. You need to choose different methods to obtain and analyze the execution plan according to the specific situation.

2. Execution plan generation process

During a query, the MySQL optimizer must decide the best execution plan for the query. This process is often called query optimization. The goal of query optimization is to choose the execution plan with the least cost, that is, to choose the fastest execution plan among all possible execution plans. Query optimization can be viewed as a search space problem, where the search space includes all possible execution plans.

The following is the general process for the MySQL optimizer to determine the execution plan:

  1. Parse SQL statements and construct syntax trees. MySQL first parses the SQL statement and represents the query using a syntax tree. A syntax tree consists of various operators and expressions.

For example, the following is a syntax tree for a query statement:

 
 

sql

copy code

SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

  1. Generate all possible execution plans. Next, the MySQL optimizer will generate all possible execution plans. It tries all possible sequences of operations and access methods to find the optimal execution plan.
  2. Estimate the cost of each execution plan. For each execution plan, MySQL will estimate its cost and choose the execution plan with the least cost. The cost is usually composed of factors such as disk I/O, memory usage, etc.
  3. Execute the query. Finally, MySQL executes the plan and returns the result.

Three, the operator of the execution plan

The operators in the MySQL execution plan are divided into three categories: query plan operators, join operators, and auxiliary operators. Below we will introduce these three operators separately.

1. Query plan operators

Query plan operators include the following types:

  • Table scan: This is a simple operation that retrieves records by traversing the entire table. MySQL does this when the table does not have an index or the index cannot be used for queries.

Example query:

 
 

sql

copy code

SELECT * FROM employees;

  • 索引查找(Index lookup):当查询条件中包含索引列或者覆盖索引时,MySQL会使用索引查找操作。这个操作通常比表扫描快很多。

查询示例:

 
 

ini

复制代码

SELECT * FROM employees WHERE emp_id = 1001;

  • 范围查找(Range lookup):当查询条件中包含范围操作符(如>、<、BETWEEN、IN等)时,MySQL会采用范围查找操作。

查询示例:

 
 

sql

复制代码

SELECT * FROM employees WHERE salary BETWEEN 40000 AND 60000;

  • 全文搜索(Fulltext search):当需要在全文中搜索某个关键字时,MySQL会采用全文搜索操作。但是它要求表必须有全文索引。

查询示例:

 
 

sql

复制代码

SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title, body) AGAINST ('MySQL');

  • 排序(Sort):当查询需要按照指定的排序规则显示结果时,MySQL采用排序操作。

查询示例:

 
 

sql

复制代码

SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC;

  • 分组(Group):当需要对结果集分组时,MySQL会采用分组操作符。

查询示例:

 
 

sql

复制代码

SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;

  • 聚合(Aggregation):当需要对整个表或者某一部分进行聚合操作时,MySQL采用聚合操作符。

查询示例:

 
 

sql

复制代码

SELECT COUNT(*) FROM employees;

2. 连接操作符

连接操作符用于将不同数据源的数据进行连接。MySQL支持以下几种连接操作符:

  • 等值连接(Equal join):当两个表中包含相同的关键字(也就是外键)时,MySQL会使用等值连接操作符实现连接操作。

查询示例:

 
 

vbnet

复制代码

SELECT * FROM employees JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;

  • 非等值连接(Non-equal join):当连接条件使用非等于运算符时(如>、<、BETWEEN等),MySQL会使用非等值连接操作符。

查询示例:

 
 

vbnet

复制代码

SELECT * FROM employees JOIN salaries ON employees.emp_id = salaries.emp_id AND salaries.salary > 50000;

  • 自连接(Self join):也称为自连接操作,它将一个表与其自身进行连接。

查询示例:

 
 

css

复制代码

SELECT a.emp_name AS name1, b.emp_name AS name2 FROM employees a, employees b WHERE a.manager_id = b.emp_id;

  • 外连接(Outer join):当我们需要查询两个表的记录时,无论这两个表是否存在相同的关键字,我们都可以使用外连接操作符进行连接。

查询示例:

 
 

sql

复制代码

SELECT * FROM employees LEFT JOIN salaries ON employees.emp_id = salaries.emp_id;

3. 辅助操作符

辅助操作符是MySQL执行计划中的其他操作。这些操作通常用于优化性能,包括以下几种类型:

  • 索引合并(Index merge):当查询涉及多个索引时,MySQL会将这些索引进行合并来提高性能。

查询示例:

 
 

ini

复制代码

SELECT * FROM employees WHERE emp_id = 1001 AND salary > 50000;

  • 子查询(Subquery):当一个查询需要嵌套在另一个查询之内时,MySQL会使用子查询操作符。

查询示例:

 
 

sql

复制代码

SELECT * FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

  • 临时表(Temporary table):当查询涉及到大量数据或者存在复杂的连接关系时,MySQL会在磁盘上创建一个临时表来处理查询。

查询示例:

 
 

vbnet

复制代码

SELECT * FROM employees JOIN salaries JOIN departments ON employees.emp_id = salaries.emp_id AND employees.department_id = departments.department_id;

以上就是MySQL执行计划中各种操作符的介绍。这些操作符在执行计划生成和性能优化中都会扮演重要的角色。

四、执行计划的诊断分析

当我们发现MySQL的性能有问题时,我们可以通过执行计划来诊断性能问题。下面是一些常用的技巧:

1. 使用EXPLAIN命令

EXPLAIN命令可以帮助我们分析查询的执行计划,帮助我们发现潜在的性能问题。我们可以通过以下命令来使用:

 
 

sql

复制代码

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

输出结果将告诉我们MySQL所采取的操作顺序和访问方式以及每个操作的代价。

2. 检查索引

在许多情况下,我们可以通过添加适当的索引来提高查询性能。我们可以使用以下命令检查表上的索引:

 
 

sql

复制代码

SHOW INDEXES FROM employees;

输出结果将告诉我们索引的名称,类型,所包含的列等信息。

3. 分析查询日志

我们可以通过查看MySQL的查询日志来分析查询的执行情况。我们可以使用以下命令启用查询日志:

 
 

ini

复制代码

SET GLOBAL general_log = 'ON';

然后,我们可以查看查询日志文件,例如:

 
 

bash

复制代码

tail -f /var/log/mysql/general.log

以上就是使用执行计划诊断MySQL性能问题的基本技巧。在实际工作中,我们可以根据具体情况采用不同的方法来分析执行计划并优化查询性能。

五、如何分析 EXPLAIN 结果?

在使用EXPLAIN命令获取MySQL查询执行计划后,我们需要对结果进行分析,以便识别潜在的性能问题。以下是一些常用的分析方法:

1. 扫描类型

扫描类型(Scan Type)是显示在查询计划耗时列中的一项指标。通过这个指标,我们可以了解MySQL是否使用了索引或者全表扫描来访问数据。通常情况下,如果出现 ALL、index 和 range 等扫描类型,就意味着性能可能受到影响。其中:

  • ALL 表示全表扫描,即扫描了整个表的数据。
  • index 表示使用了索引扫描,但需要在索引中查找需要的记录。
  • range 表示使用了索引范围查找,即使用了部分索引进行查找。

2. 关联类型

关联类型是指在连接操作中使用的算法。如果查询计划中出现了 Equa Join、Ref、Index Merge 等关联类型,说明MySQL在执行查询时能够充分利用索引,这通常能提高查询性能。其中:

  • Equa Join表示MySQL使用等值连接(内连接),处理两张表中相同键值的行。
  • Ref表示MySQL使用非等值连接,处理两张表中不同键值的行。
  • Index Merge表示MySQL使用了索引合并算法,将多个索引合并来加速查询。

3. 访问类型

访问类型(Access Type) 是指 MySQL 在执行查询时,如何获取数据的方式。常见的访问类型包括:

  • Index: 表示使用了覆盖索引来访问表中的数据,即只需要使用索引就可以获取所需的数据。
  • Index-full scan: 表示使用了全表扫描索引的方式来获取数据,但只访问了索引部分的数据。
  • Full-text: 表示使用了全文搜索来获取数据。

4. 行数估算

查询计划中的 rows 列表示执行某个步骤时,MySQL 估算的行数。如果进行查询的表很大或者存在大量的数据,则行数估算可能会存在偏差。这种情况下,我们需要特别关注具体的查询步骤和访问类型,以确定是否存在性能问题。

5. 性能优化

根据查询执行计划,我们可以判断是否有性能瓶颈,需要对 SQL 查询语句进行优化。优化建议取决于具体的查询计划,例如:

  • 在查询计划中使用了索引,请确保使用正确的索引并创建合适的索引来支持查询。
  • 如果查询计划使用了全表扫描,请尝试减少查询的数据量以避免全表扫描。
  • 如果查询计划中出现了文件排序或临时表操作,请考虑通过更改查询语句或优化表结构来避免这些操作。

6. 场景分析

给大家举一个具体的示例来详细说明如何分析 EXPLAIN 结果。

假设我们有以下查询语句:

 
 

sql

复制代码

EXPLAIN SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.order_date >= '2022-01-01' AND c.address LIKE '%Beijing%';

得到的查询计划结果如下:

 
 

sql

复制代码

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-----------------------------+------+----------+----------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-----------------------------+------+----------+----------------+ | 1 | SIMPLE | c | NULL | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 1000 | 100.00 | Using where | | 1 | SIMPLE | o | NULL | ref | customer_id | customer_id | 4 | worldsql.c.customer_id | 2 | 11.11 | Using index | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-----------------------------+------+----------+----------------+

我们将根据这个查询计划结果可以进行如下分析:

(1)扫描类型

在这个查询计划中,第一行表示 customers 表的扫描类型是 ALL,即执行了全表扫描。这通常会降低MySQL查询性能,因此我们应该检查是否在表上创建了适当的索引来优化查询。

(2)关联类型

关联类型是 SIMPLE,表示这是一个简单的非子查询。同时,我们还可以看到这里使用了 Equa Join 算法,即使用内连接处理两张表中相同键值的行。这通常是MySQL执行联接操作时的最佳算法之一。

(3)访问类型

在这个查询计划中,我们还可以看到,orders 表使用了 ref 访问类型,即使用了索引扫描来获取所需数据。这通常比全表扫描更加高效,因此这是一个好的访问类型。

(4) 行数估算

在这个查询计划中,rows 行数估算列显示为 1000,而实际上 customers 表中只有 1000 行。这意味着MySQL执行了全表扫描并扫描了整个表的所有行。这通常会影响查询性能,因此我们应该检查表上是否存在适当的索引。

(5)性能优化

针对以上分析结果,我们可以考虑以下优化策略:

  • 创建索引:为 customers 表上的 address 列创建索引,以避免全表扫描。
  • 设计合适的索引:为 orders 表上的 order_date 和 customer_id 列创建复合索引来支持查询,可以进一步提高查询性能。

实际sql查询执行,借助通过分析 EXPLAIN 的结果,我们可以确定如何针对性地优化查询语句以提高性能。

六、小结一下

EXPLAIN 命令就像是一个卧虎藏龙的武林秘籍,使用它能够让MySQL查询变得轻松愉快。在这里,我们可以看到每个查询都是一场表演,有着自己的角色和特点。

扫描类型就像是一个吃货,它会吃遍整个表才能满足胃口;而关联类型就像是一个心机婊,它总是喜欢暗示你要去找另外的表玩耍。而访问类型则是一个聪明的程序员,它总是想方设法通过索引快速获取所需数据。

然而,行数估算却像是一个嘴巴不太靠谱的推销员,它总是高估自己的能力,并且喜欢随意地浪费时间和精力。

幸运的是,在这个MySQL世界中,你永远不会孤单。通过使用 EXPLAIN 命令并对查询计划结果进行分析,我们可以更好地理解MySQL执行查询的过程,找到性能瓶颈,并采取相应的优化措施。

Finally, remember: Optimizing MySQL queries requires not only skill, but also patience and perseverance. However, when you see that the query plan is significantly optimized, you will feel full of strength and confidence!

Without further ado, MySQL is a powerful database system that can be used in many different scenarios. In order to realize its maximum performance potential, we need a deep understanding of MySQL's execution plan and query optimization techniques, and use this knowledge to diagnose and optimize query performance.

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