Prefácio:
Para o MySQL 5.6 e versões anteriores, o otimizador de consulta é como uma caixa preta, você só pode EXPLAINvisualizar o plano de execução que o otimizador decide usar por meio da instrução, mas não pode saber por que ele tomou essa decisão. Isso é um desastre para alguns amigos que gostam de chegar ao fundo da questão: "Acho que usar outros esquemas de execução é EXPLAINmelhor do que o esquema de saída. Por que o otimizador toma uma decisão diferente da que eu penso? optimizer trace" todo o processo de uso do otimizador de visualização para gerar um plano de execução
A mágica da tabela de rastreamento do otimizador
No MySQL 5.6 e versões posteriores, o tio que projetou o MySQL propôs cuidadosamente uma optimizer tracefunção para esses pequenos parceiros. Essa função nos permite visualizar facilmente todo o processo do otimizador gerando o plano de execução. A abertura dessa função está relacionada a O desligamento é determinado pelas variáveis do sistema optimizer_trace, vamos dar uma olhada:
mysql> show variables like 'optimizer_trace';
+-----------------+--------------------------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+--------------------------+
| optimizer_trace | enabled=off,one_line=off |
+-----------------+--------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
Você pode ver enabledo valor off, indicando que esta função está desativada por padrão.
小提示：
one_lineO valor de é para controlar o formato de saída. Se for definido como ,ontodas as saídas serão exibidas em uma linha, o que não é adequado para leitura humana, então vamos manter seu valor padrão desativado.
Se você deseja habilitar esta função, você deve primeiro alterar o valor de habilitado para on, assim:
mysql> SET optimizer_trace="enabled=on";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Em seguida, podemos inserir a instrução de consulta que desejamos visualizar o processo de otimização. Após a execução da instrução de consulta, podemos visualizar o processo de otimização completo na tabela information_schemaabaixo do banco de dados . OPTIMIZER_TRACEEsta OPTIMIZER_TRACEtabela possui 4 colunas, a saber:
QUERY: Indica nossa instrução de consulta.TRACE: texto formatado em JSON representando o processo de otimização.MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: Como o processo de otimização pode produzir muito, se um determinado limite for excedido, o texto redundante não será exibido. Este campo mostra o número de bytes de texto ignorados.INSUFFICIENT_PRIVILEGES: Indica se não há permissão para visualizar o processo de otimização. O valor padrão é 0, e será 1 apenas em alguns casos especiais. Não nos importamos com o valor deste campo por enquanto.
As etapas completas para usar a função de rastreamento do otimizador são resumidas a seguir:
Etapa 1: ative a função de rastreamento do otimizador (desativada por padrão):
mysql> SET optimizer_trace="enabled=on";
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Etapa 2: insira sua própria consulta aqui
SELECT ...;
Etapa 3: visualize o processo de otimização da consulta anterior na tabela OPTIMIZER_TRACE
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
Etapa 4: você também pode precisar observar o processo de otimização da execução de outra instrução, repita as etapas 2 e 3 acima
Passo 5: Ao parar de visualizar o processo de otimização da instrução, desligue a função de rastreamento do otimizador
mysql> SET optimizer_trace="enabled=off";
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Agora temos uma declaração de consulta com muitas condições de pesquisa, e seu plano de execução é o seguinte:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key2 < 1000000 AND key3 IN ('aa', 'bb', 'cb') AND common_field = 'abc';
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | range | idx_key2,idx_key1,idx_key3 | idx_key1 | 403 | NULL | 1 | 5.00 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
Pode-se ver que existem 3 índices que podem ser usados por esta consulta, então por que o otimizador finalmente escolheu em vez de idx_key1outros índices ou verificação direta da tabela completa? Neste momento, você pode usar otpimzer tracea função para visualizar o processo de trabalho específico do otimizador:
mysql> SET optimizer_trace="enabled=on";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key2 < 1000000 AND key3 IN ('aa', 'bb', 'cb') AND common_field = 'abc';
Empty set (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE\G
Vamos olhar diretamente para OPTIMIZER_TRACEa saída obtida através da tabela de consulta (eu #expliquei alguns dos pontos mais importantes no processo de otimização para você na forma de comentários seguidos de uso, e você deve prestar atenção a isso):
*************************** 1. row ***************************
# 分析的查询语句是什么
QUERY: SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key2 < 1000000 AND key3 IN ('aa', 'bb', 'cb') AND common_field = 'abc'
# 优化的具体过程
TRACE: {
"steps": [
{
"join_preparation": { # prepare阶段
"select#": 1,
"steps": [
{
"IN_uses_bisection": true
},
{
"expanded_query": "/* select#1 */ select `s1`.`id` AS `id`,`s1`.`key1` AS `key1`,`s1`.`key2` AS `key2`,`s1`.`key3` AS `key3`,`s1`.`key_part1` AS `key_part1`,`s1`.`key_part2` AS `key_part2`,`s1`.`key_part3` AS `key_part3`,`s1`.`common_field` AS `common_field` from `s1` where ((`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')) and (`s1`.`common_field` = 'abc'))"
}
]
}
},
{
"join_optimization": { # optimize阶段
"select#": 1,
"steps": [
{
"condition_processing": { # 处理搜索条件
"condition": "WHERE",
# 原始搜索条件
"original_condition": "((`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')) and (`s1`.`common_field` = 'abc'))",
"steps": [
{
# 等值传递转换
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "((`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')) and multiple equal('abc', `s1`.`common_field`))"
},
{
# 常量传递转换
"transformation": "constant_propagation",
"resulting_condition": "((`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')) and multiple equal('abc', `s1`.`common_field`))"
},
{
# 去除没用的条件
"transformation": "trivial_condition_removal",
"resulting_condition": "((`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')) and multiple equal('abc', `s1`.`common_field`))"
}
]
}
},
{
# 替换虚拟生成列
"substitute_generated_columns": {
}
},
{
# 表的依赖信息
"table_dependencies": [
{
"table": "`s1`",
"row_may_be_null": false,
"map_bit": 0,
"depends_on_map_bits": [
]
}
]
},
{
"ref_optimizer_key_uses": [
]
},
{
# 预估不同单表访问方法的访问成本
"rows_estimation": [
{
"table": "`s1`",
"range_analysis": {
"table_scan": {
"rows": 20250,
"cost": 2051.35
},
# 分析可能使用的索引
"potential_range_indexes": [
{
"index": "PRIMARY", # 主键不可用
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
},
{
"index": "idx_key2",# idx_key2可能被使用
"usable": true,
"key_parts": [
"key2"
]
},
{
"index": "idx_key1", # idx_key1可能被使用
"usable": true,
"key_parts": [
"key1",
"id"
]
},
{
"index": "idx_key3", # idx_key3可能被使用
"usable": true,
"key_parts": [
"key3",
"id"
]
},
{
"index": "idx_key_part", # idx_key_part不可用
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
}
],
"setup_range_conditions": [
],
"group_index_range": {
"chosen": false,
"cause": "not_group_by_or_distinct"
},
"skip_scan_range": {
"potential_skip_scan_indexes": [
{
"index": "idx_key2",
"usable": false,
"cause": "query_references_nonkey_column"
},
{
"index": "idx_key1",
"usable": false,
"cause": "query_references_nonkey_column"
},
{
"index": "idx_key3",
"usable": false,
"cause": "query_references_nonkey_column"
}
]
},
# 分析各种可能使用的索引的成本
"analyzing_range_alternatives": {
"range_scan_alternatives": [
{
# 使用idx_key2的成本分析
"index": "idx_key2",
# 使用idx_key2的范围区间
"ranges": [
"NULL < key2 < 1000000"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,# 是否使用index dive
"rowid_ordered": false,# 使用该索引获取的记录是否按照主键排序
"using_mrr": false, # 是否使用mrr
"index_only": false, # 是否是索引覆盖访问
"in_memory": 1,
"rows": 10125,# 使用该索引获取的记录条数
"cost": 3544.01,# 使用该索引的成本
"chosen": false, # 使用该索引的成本
"cause": "cost" # 因为成本太大所以不选择该索引
},
{
# 使用idx_key1的成本分析
"index": "idx_key1",
# 使用idx_key1的范围区间
"ranges": [
"'z' < key1"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,# 同上
"rowid_ordered": false,# 同上
"using_mrr": false,# 同上
"index_only": false,# 同上
"in_memory": 1,
"rows": 1,# 同上
"cost": 0.61,# 同上
"chosen": true# 是否选择该索引
},
{
# 使用idx_key3的成本分析
"index": "idx_key3",
# 使用idx_key3的范围区间
"ranges": [
"key3 = 'aa'",
"key3 = 'bb'",
"key3 = 'cb'"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,# 同上
"rowid_ordered": false,# 同上
"using_mrr": false,# 同上
"index_only": false,# 同上
"in_memory": 1,
"rows": 3,# 同上
"cost": 1.81,# 同上
"chosen": false,# 同上
"cause": "cost"# 同上
}
],
# 分析使用索引合并的成本
"analyzing_roworder_intersect": {
"usable": false,
"cause": "too_few_roworder_scans"
}
},
# 对于上述单表查询s1最优的访问方法
"chosen_range_access_summary": {
"range_access_plan": {
"type": "range_scan",
"index": "idx_key1",
"rows": 1,
"ranges": [
"'z' < key1"
]
},
"rows_for_plan": 1,
"cost_for_plan": 0.61,
"chosen": true
}
}
}
]
},
{
# 分析各种可能的执行计划
#（对多表查询这可能有很多种不同的方案，单表查询的方案上边已经分析过了，直接选取idx_key1就好）
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [
],
"table": "`s1`",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"rows_to_scan": 1,
"access_type": "range",
"range_details": {
"used_index": "idx_key1"
},
"resulting_rows": 1,
"cost": 0.71,
"chosen": true
}
]
},
"condition_filtering_pct": 100,
"rows_for_plan": 1,
"cost_for_plan": 0.71,
"chosen": true
}
]
},
{
"attaching_conditions_to_tables": {
"original_condition": "((`s1`.`common_field` = 'abc') and (`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')))",
"attached_conditions_computation": [
],
"attached_conditions_summary": [
{
"table": "`s1`",
"attached": "((`s1`.`common_field` = 'abc') and (`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')))"
}
]
}
},
{
# 尝试给查询添加一些其他的查询条件
"finalizing_table_conditions": [
{
"table": "`s1`",
"original_table_condition": "((`s1`.`common_field` = 'abc') and (`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')))",
"final_table_condition ": "((`s1`.`common_field` = 'abc') and (`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')))"
}
]
},
{
# 再稍稍的改进一下执行计划
"refine_plan": [
{
"table": "`s1`",
"pushed_index_condition": "(`s1`.`key1` > 'z')",
"table_condition_attached": "((`s1`.`common_field` = 'abc') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')))"
}
]
}
]
}
},
{
"join_execution": { # execute阶段
"select#": 1,
"steps": [
]
}
}
]
}
# 因优化过程文本太多而丢弃的文本字节大小，值为0时表示并没有丢弃
MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 0
# 权限字段
INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 0
1 row in set (0.01 sec)
ERROR:
No query specified
Quando você vê esta saída, sua primeira impressão é que este texto é muito. Na verdade, esta é apenas uma pequena parte do processo de execução do otimizador. O MySQL pode adicionar mais informações sobre o processo de otimização em versões posteriores. No entanto, o caos é bastante regular. O processo de otimização é dividido em três etapas:
- preparar palco
- estágio otimizado
- executar estágio
A otimização baseada em custo de que estamos falando se concentra principalmente no optimizeestágio. Para consulta de tabela única, focamos principalmente neste processo optimizede estágio "rows_estimation". Esse processo analisa profundamente o custo de vários esquemas de execução para consulta de tabela única; para várias tabelas consulta de junção Em geral, precisamos prestar mais atenção a "considered_execution_plans"esse processo, que descreverá os custos correspondentes aos vários métodos de conexão. De qualquer forma, o otimizador acabará escolhendo o plano de menor custo como plano de execução final, que é o EXPLAINtipo de plano que usamos a declaração para mostrar.
Se alguns amigos EXPLAINnão entenderem o plano de execução de uma determinada consulta exibida pela declaração, você pode tentar usar optimizer tracea função para saber mais sobre o custo correspondente a cada plano de execução. Acredito que esta função pode lhe dar uma compreensão mais profunda das consultas do MySQL . otimizador.
Até agora, o estudo de hoje acabou, espero que você se torne um eu indestrutível
~~~
Você não pode ligar os pontos olhando para frente; você só pode conectá-los olhando para trás. Portanto, você precisa confiar que os pontos de alguma forma se conectarão em seu futuro. Você precisa confiar em algo - seu instinto, destino, vida, karma, seja o que for. Essa abordagem nunca me decepcionou e fez toda a diferença na minha vida
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