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一文了解MySQL Optimizer Trace的神奇功能

 更新時間:2023年06月19日 11:18:56   作者:愛可生云數(shù)據(jù)庫  
這篇文章主要為大家介紹了一文了解MySQL Optimizer Trace的神奇功能詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪

前言

作者:Mutlis

CSDN & 阿里云 & 知乎 等平臺優(yōu)質(zhì)作者,擅長Oracle & MySQL等主流數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的維護和管理等

對于 MySQL 5.6 以及之前的版本來說,查詢優(yōu)化器就像是一個黑盒子一樣,你只能通過 EXPLAIN 語句查看到最后優(yōu)化器決定使用的執(zhí)行計劃,卻無法知道它為什么做這個決策。

這對于一部分喜歡刨根問底的?伙伴來說簡直是災難:“我就覺得使用其他的執(zhí)行方案? EXPLAIN 輸出的這種方案強,憑什么優(yōu)化器做的決定和我想的不一樣呢?”這篇文章主要介紹使用 optimizer trace 查看優(yōu)化器生成執(zhí)行計劃的整個過程。

optimizer trace 表的神奇功效

在 MySQL 5.6 以及之后的版本中,設(shè)計 MySQL 的大叔貼?的為這部分小伙伴提出了一個 optimizer trace 的功能,這個功能可以讓我們方便的查看優(yōu)化器生成執(zhí)行計劃的整個過程,這個功能的開啟與關(guān)閉由系統(tǒng)變量 optimizer_trace 決定,我們看一下:

mysql> show variables like 'optimizer_trace';
+-----------------+--------------------------+
| Variable_name   | Value                    |
+-----------------+--------------------------+
| optimizer_trace | enabled=off,one_line=off |
+-----------------+--------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

可以看到 enabled 值為 off,表明這個功能默認是關(guān)閉的。

小提示:

one_line 的值是控制輸出格式的,如果為 on 那么所有輸出都將在一行中展示,不適合?閱讀,所以我們就保持其默認值為 off 吧。

如果想打開這個功能,必須?先把 enabled 的值改為 on,就像這樣:

mysql> SET optimizer_trace="enabled=on";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

然后我們就可以輸入我們想要查看優(yōu)化過程的查詢語句,當該查詢語句執(zhí)行完成后,就可以到 information_schema 數(shù)據(jù)庫下的 OPTIMIZER_TRACE 表中查看完整的優(yōu)化過程。

這個 OPTIMIZER_TRACE 表有 4 個列,分別是:

  • QUERY:表示我們查詢的語句;
  • TRACE:表示優(yōu)化過程的 JSON 格式?本;
  • MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE:由于優(yōu)化過程可能會輸出很多,如果超過某個限制時,多余的?本將不會被顯示,這個字段展示了被忽略的?本字節(jié)數(shù);
  • INSUFFICIENT_PRIVILEGES:表示是否沒有權(quán)限查看優(yōu)化過程,默認值是 0,只有某些特殊情況下才會是 1,我們暫時不關(guān)心這個字段的值。

完整的使用 optimizer trace 功能的步驟總結(jié)

步驟一: 打開 optimizer trace 功能 (默認情況下它是關(guān)閉的)。

mysql> SET optimizer_trace="enabled=on";
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

步驟二: 輸入查詢語句。

SELECT    ...;

步驟三: 從 optimizer_trace 表中查看上一個查詢的優(yōu)化過程。

SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;

步驟四: 可能你還要觀察其他語句執(zhí)行的優(yōu)化過程,重復上邊的第 2、3步。

步驟五: 當你停?查看語句的優(yōu)化過程時,把 optimizer trace 功能關(guān)閉。

mysql> SET optimizer_trace="enabled=off";
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

現(xiàn)在我們有一個搜索條件比較多的查詢語句,它的執(zhí)行計劃如下:

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)

可以看到該查詢可能使用到的索引有3個,那么為什么優(yōu)化器最終選擇了idx_key1而不選擇其他的索引或者直接全表掃描呢?這時候就可以通過otpimzer trace 功能來查看優(yōu)化器的具體工作過程:

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

MySQL 可能會在之后的版本中添加更多的優(yōu)化過程信息。不過雜亂之中其實還是蠻有規(guī)律的,優(yōu)化過程大致分為了三個階段:

  • prepare 階段
  • optimize 階段
  • execute 階段

我們所說的基于成本的優(yōu)化主要集中在 optimize 階段,對于單表查詢來說,我們主要關(guān)注 optimize 階段的 "rows_estimation" 這個過程。這個過程深入分析了對單表查詢的各種執(zhí)行方案的成本,對于多表連接查詢來說,我們更多需要關(guān)注 "considered_execution_plans" 這個過程,這個過程里會寫明各種不同的連接方式所對應(yīng)的成本。反正優(yōu)化器最終會選擇成本最低的那種方案來作為最終的執(zhí)行計劃,也就是我們使用 EXPLAIN 語句所展現(xiàn)出的那種方案。

最后,我們?yōu)楦信d趣的小伙伴展示一下通過查詢 OPTIMIZER_TRACE 表得到的輸出(我使用#后跟隨注釋的形式為大家解釋了優(yōu)化過程中的一些比較重要的點,建議用電腦屏幕觀看):

*************************** 1. row ***************************
# 分析的查詢語句是什么
QUERY: SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND  key2 < 1000000 AND key3 IN ('aa', 'bb', 'cb') AND   common_field = 'abc'
# 優(yōu)化的具體過程
TRACE: {
  "steps": [
    {
      "join_preparation": {    # prepare階段
        "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階段
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "condition_processing": { # 處理搜索條件
              "condition": "WHERE",
              # 原始搜索條件
              "original_condition": "((`s1`.`key1` > 'z') and (`s1`.`key2` < 1000000) and (`s1`.`key3` in ('aa','bb','cb')) and (`s1`.`common_field` = 'abc'))",
              "steps": [
                {
                # 等值傳遞轉(zhuǎn)換
                  "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`))"
                },
                {
                # 常量傳遞轉(zhuǎn)換
                  "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`))"
                },
                {
                # 去除沒用的條件
                  "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`))"
                }
              ]
            }
          },
          {
          # 替換虛擬生成列
            "substitute_generated_columns": {
            }
          },
          {
          # 表的依賴信息
            "table_dependencies": [
              {
                "table": "`s1`",
                "row_may_be_null": false,
                "map_bit": 0,
                "depends_on_map_bits": [
                ]
              }
            ]
          },
          {
            "ref_optimizer_key_uses": [
            ]
          },
          {
          # 預估不同單表訪問方法的訪問成本
            "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", # 主鍵不可用
                      "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"
                      }
                    ]
                  },
                  # 分析各種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的范圍區(qū)間
                        "ranges": [
                          "NULL < key2 < 1000000"
                        ],
                        "index_dives_for_eq_ranges": true,# 是否使用index dive
                        "rowid_ordered": false,# 使用該索引獲取的記錄是否按照主鍵排序
                        "using_mrr": false, # 是否使用mrr
                        "index_only": false, # 是否是索引覆蓋訪問
                        "in_memory": 1,
                        "rows": 10125,# 使用該索引獲取的記錄條數(shù)
                        "cost": 3544.01,# 使用該索引的成本
                        "chosen": false,  # 使用該索引的成本
                        "cause": "cost" # 因為成本太大所以不選擇該索引
                      },
                      {
                      # 使用idx_key1的成本分析
                        "index": "idx_key1",
                         # 使用idx_key1的范圍區(qū)間
                        "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# 是否選擇該索引
                      },
                      {
                       # 使用idx_key3的成本分析
                        "index": "idx_key3",
                          # 使用idx_key3的范圍區(qū)間
                        "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"
                    }
                  },
                  # 對于上述單表查詢s1最優(yōu)的訪問方法
                  "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
                  }
                }
              }
            ]
          },
          {
            # 分析各種可能的執(zhí)行計劃
            #(對多表查詢這可能有很多種不同的方案,單表查詢的方案上邊已經(jīng)分析過了,直接選取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')))"
                }
              ]
            }
          },
          {
          # 嘗試給查詢添加一些其他的查詢條件
            "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')))"
              }
            ]
          },
          {
           # 再稍稍的改進一下執(zhí)行計劃
            "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階段
        "select#": 1,
        "steps": [
        ]
      }
    }
  ]
}
# 因優(yōu)化過程文本太多而丟棄的文本字節(jié)大小,值為0時表示并沒有丟棄
MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 0
# 權(quán)限字段
INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 0
1 row in set (0.01 sec)
ERROR: 
No query specified

大家看到這個輸出的第一感覺就是這文本也太多了點吧,其實這只是優(yōu)化器執(zhí)行過程中的一小部分。

如果有小伙伴對使用 EXPLAIN 語句展示出的對某個查詢的執(zhí)行計劃很不理解,大家可以嘗試使用 optimizer trace 功能來詳細了解每一種執(zhí)行方案對應(yīng)的成本,相信這個功能能讓大家更深入的了解 MySQL 查詢優(yōu)化器。

關(guān)于 SQLE

愛可生開源社區(qū)的 SQLE 是一款面向數(shù)據(jù)庫使用者和管理者,支持多場景審核,支持標準化上線流程,原生支持 MySQL 審核且數(shù)據(jù)庫類型可擴展的 SQL 審核工具。

SQLE 獲取

類型地址
版本庫https://github.com/actiontech/sqle
文檔https://actiontech.github.io/sqle-docs-cn/
發(fā)布信息https://github.com/actiontech/sqle/releases
數(shù)據(jù)審核插件開發(fā)文檔https://actiontech.github.io/sqle-docs-cn/3.modules/3.7_audit...

以上就是一文了解MySQL Optimizer Trace的神奇功能的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于MySQL Optimizer Trace功能的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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