新特性解读 | MySQL 8.0:explain analyze 分析 SQL 执行过程

作者:胡呈清

爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95...,欢迎讨论。

本文来源:原创投稿

*爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。


介绍

MySQL 8.0.16 引入一个实验特性:explain format=tree ,树状的输出执行过程,以及预估成本和预估返回行数。在 MySQL8.0.18 又引入了 EXPLAIN ANALYZE,在 format=tree 基础上,使用时,会执行 SQL ,并输出迭代器(感觉这里用“算子”更容易理解)相关的实际信息,比如执行成本、返回行数、执行时间,循环次数。

文档链接:https://dev.mysql.com/doc/ref...

示例:

mysql> explain format=tree SELECT * FROM t1 WHERE t1.a IN (SELECT t2.b FROM t2 WHERE id < 10);
*************************** 1. row ***************************
  -> Nested loop inner join  (cost=4.95 rows=9)
    -> Filter: (``.b is not null)  (cost=2.83..1.80 rows=9)
        -> Table scan on   (cost=0.29..2.61 rows=9)
            -> Materialize with deduplication  (cost=3.25..5.58 rows=9)
                -> Filter: (t2.b is not null)  (cost=2.06 rows=9)
                    -> Filter: (t2.id < 10)  (cost=2.06 rows=9)
                        -> Index range scan on t2 using PRIMARY  (cost=2.06 rows=9)
    -> Index lookup on t1 using a (a=``.b)  (cost=2.35 rows=1)
1 row in set (0.01 sec)

mysql> explain analyze SELECT * FROM t1 WHERE t1.a IN (SELECT t2.b FROM t2 WHERE id < 10)\G
*************************** 1. row ***************************
  -> Nested loop inner join  (cost=4.95 rows=9) (actual time=0.153..0.200 rows=9 loops=1)
    -> Filter: (``.b is not null)  (cost=2.83..1.80 rows=9) (actual time=0.097..0.100 rows=9 loops=1)
        -> Table scan on   (cost=0.29..2.61 rows=9) (actual time=0.001..0.002 rows=9 loops=1)
            -> Materialize with deduplication  (cost=3.25..5.58 rows=9) (actual time=0.090..0.092 rows=9 loops=1)
                -> Filter: (t2.b is not null)  (cost=2.06 rows=9) (actual time=0.037..0.042 rows=9 loops=1)
                    -> Filter: (t2.id < 10)  (cost=2.06 rows=9) (actual time=0.036..0.040 rows=9 loops=1)
                        -> Index range scan on t2 using PRIMARY  (cost=2.06 rows=9) (actual time=0.035..0.038 rows=9 loops=1)
    -> Index lookup on t1 using a (a=``.b)  (cost=2.35 rows=1) (actual time=0.010..0.010 rows=1 loops=9)
1 row in set (0.01 sec)

可以看出 explain format=tree 与传统的执行计划相比,展示了比较清晰的执行过程。而 explain analyze 则会在此基础上多输出实际的执行时间、返回行数和循环次数。

阅读顺序

  1. 从右到左:没有遇到并列的迭代器之前,都是从右边开始执行;
  2. 从上到下:遇到并列的迭代器,都是上边的先开始执行

上述示例阅读顺序如下图(注意最好不要\G输出,否则第一行的缩进不准确),SQL 的执行顺序为:

  1. 使用 Nested loop inner join 算法;
  2. t2 先取数据(Index range scan)、筛选(Filter)、物化成临时表(Materialize),作为驱动表;
  3. 将驱动表数据带入到 t1 进行查询(Index lookup on t1),循环执行 9 次。

新特性解读 | MySQL 8.0:explain analyze 分析 SQL 执行过程_第1张图片

重要信息

以下面为例:

Index lookup on t1 using a (a=``.b)  (cost=2.35 rows=1) (actual time=0.015..0.017 rows=1 loops=9)

cost

预估的成本信息,计算比较复杂。如果想了解,可以查看:explain format=json 详解

rows

第一个 rows 是预估值,第二个 rows 是实际返回行数。

actual time

“0.015..0.017”,注意这里有两个值,第一个值是获取第一行的实际时间,第二个值获取所有行的时间,如果循环了多次就是平均时间,单位毫秒。

loops

因为这里使用了 Nested loop inner join 算法,按照阅读顺序,t2 是驱动表,先进行查询被物化成临时表;t1 表做为被驱动表,循环查询的次数是 9 次,即 loops=9。

你可能感兴趣的