MySQL 调优 | OPTIMIZER_TRACE详解

TIPS

本文基于MySQL 8.0编写，理论支持MySQL 5.6及更高版本。

OPTIMIZER_TRACE是MySQL 5.6引入的一项跟踪功能，它可以跟踪优化器做出的各种决策（比如访问表的方法、各种开销计算、各种转换等），并将跟踪结果记录到 INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE 表中。此功能默认关闭，开启后，可分析如下语句：

• SELECT
• INSERT
• REPLACE
• UPDATE
• DELETE
• EXPLAIN
• SET
• DECLARE
• CASE
• IF
• RETURN
• CALL

OPTIMIZER_TRACE相关参数

TIPS

参考 https://dev.mysql.com/doc/internals/en/system-variables-controlling-trace.html

• optimizer_trace

  • optimizer_trace总开关，默认值：enabled=off,one_line=off
  • enabled：是否开启optimizer_trace；on表示开启，off表示关闭。
  • one_line：是否开启单行存储。on表示开启；off表示关闭，将会用标准的JSON格式化存储。设置成on将会有良好的格式，设置成off可节省一些空间。

• optimizer_trace_features

  • 控制optimizer_trace跟踪的内容，默认值：greedy_search=on,range_optimizer=on,dynamic_range=on,repeated_subselect=on ，表示开启所有跟踪项。

• greedy_search：是否跟踪贪心搜索，有关贪心算法详见 https://blog.csdn.net/weixin_42813521/article/details/105563103

  • range_optimizer：是否跟踪范围优化器

• dynamic_range：是否跟踪动态范围优化

  • repeated_subselect：是否跟踪子查询，如果设置成off，只跟踪第一条Item_subselect的执行

• 详见 https://dev.mysql.com/doc/internals/en/optimizer-features-to-trace.html

• optimizer_trace_limit：控制optimizer_trace展示多少条结果，默认1

• optimizer_trace_max_mem_size：optimizer_trace堆栈信息允许的最大内存，默认1048576

• optimizer_trace_offset：第一个要展示的optimizer trace的偏移量，默认-1。

• end_markers_in_json：如果JSON结构很大，则很难将右括号和左括号配对。为了帮助读者阅读，可将其设置成on，这样会在右括号附近加上注释，默认off。

  参考： https://dev.mysql.com/doc/internals/en/end-markers-in-json-system-variable.html

TIPS

• 以上参数可用SET语句操作，例如，用如下命令即可打开OPTIMIZER TRACE

  >   SET OPTIMIZER_TRACE="enabled=on",END_MARKERS_IN_JSON=on;
  >
  

也可用SET GLOBAL全局开启。但即使全局开启OPTIMIZER_TRACE，每个Session也只能跟踪它自己执行的语句：

>   SET GLOBAL OPTIMIZER_TRACE="enabled=on",END_MARKERS_IN_JSON=on;
>

• optimizer_trace_limit和optimizer_trace_offset这两个参数经常配合使用，例如：

  >   SET optimizer_trace_offset=, optimizer_trace_limit=
  >
  

这两个参数配合使用，有点类似MySQL里面的 limit语句。

默认情况下，由于optimizer_trace_offset=-1，optimizer_trace_limit=1，记录最近的一条SQL语句，展示时，每次展示1条数据；

如果改成 SET optimizer_trace_offset=-2, optimizer_trace_limit=1 ，则会记录倒数第二条SQL语句；

有关 optimizer_trace_offset 、optimizer_trace_limit更多细节，可参考 https://dev.mysql.com/doc/internals/en/tuning-trace-purging.html

OPTIMIZER_TRACE使用

• 开启OPTIMIZER_TRACE功能，并设置要展示的数据条目数：

  SET OPTIMIZER_TRACE="enabled=on",END_MARKERS_IN_JSON=on;
  SET optimizer_trace_offset=-30, optimizer_trace_limit=30;
  

• 发送你想要分析的SQL语句，例如：

  select *
  from salaries
  where from_date = '1986-06-26'
    and to_date = '1987-06-26';
  

• 使用如下语句分析，即可获得类似如下的结果：

    mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE limit 30 \G;
    *************************** 1. row ***************************
                              QUERY: select *
    from salaries
  where from_date = '1986-06-26'
      and to_date = '1987-06-26'
                                TRACE: {
      "steps": [
        {
          "join_preparation": {
            "select#": 1,
            "steps": [
              {
                "expanded_query": "/* select#1 */ select `salaries`.`emp_no` AS `emp_no`,`salaries`.`salary` AS `salary`,`salaries`.`from_date` AS `from_date`,`salaries`.`to_date` AS `to_date` from `salaries` where ((`salaries`.`from_date` = '1986-06-26') and (`salaries`.`to_date` = '1987-06-26'))"
              }
            ] /* steps */
          } /* join_preparation */
        },
        {
          "join_optimization": {
            "select#": 1,
            "steps": [
              {
                "condition_processing": {
                  "condition": "WHERE",
                  "original_condition": "((`salaries`.`from_date` = '1986-06-26') and (`salaries`.`to_date` = '1987-06-26'))",
                  "steps": [
                    {
                      "transformation": "equality_propagation",
                      "resulting_condition": "(multiple equal('1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal('1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
                    },
                    {
                      "transformation": "constant_propagation",
                      "resulting_condition": "(multiple equal('1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal('1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
                    },
                    {
                      "transformation": "trivial_condition_removal",
                      "resulting_condition": "(multiple equal(DATE'1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal(DATE'1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
                    }
                  ] /* steps */
                } /* condition_processing */
              },
              {
                "substitute_generated_columns": {
                } /* substitute_generated_columns */
              },
              {
                "table_dependencies": [
                  {
                    "table": "`salaries`",
                    "row_may_be_null": false,
                    "map_bit": 0,
                    "depends_on_map_bits": [
                    ] /* depends_on_map_bits */
                  }
                ] /* table_dependencies */
              },
              {
                "ref_optimizer_key_uses": [
                  {
                    "table": "`salaries`",
                    "field": "from_date",
                    "equals": "DATE'1986-06-26'",
                    "null_rejecting": false
                  },
                  {
                    "table": "`salaries`",
                    "field": "to_date",
                    "equals": "DATE'1987-06-26'",
                    "null_rejecting": false
                  }
                ] /* ref_optimizer_key_uses */
              },
              {
                "rows_estimation": [
                  {
                    "table": "`salaries`",
                    "range_analysis": {
                      "table_scan": {
                        "rows": 2838216,
                        "cost": 286799
                      } /* table_scan */,
                      "potential_range_indexes": [
                        {
                          "index": "PRIMARY",
                          "usable": false,
                          "cause": "not_applicable"
                        },
                        {
                          "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                          "usable": true,
                          "key_parts": [
                            "from_date",
                            "to_date",
                            "emp_no"
                          ] /* key_parts */
                        }
                      ] /* potential_range_indexes */,
                      "setup_range_conditions": [
                      ] /* setup_range_conditions */,
                      "group_index_range": {
                        "chosen": false,
                        "cause": "not_group_by_or_distinct"
                      } /* group_index_range */,
                      "skip_scan_range": {
                        "potential_skip_scan_indexes": [
                          {
                            "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                            "usable": false,
                            "cause": "query_references_nonkey_column"
                          }
                        ] /* potential_skip_scan_indexes */
                      } /* skip_scan_range */,
                      "analyzing_range_alternatives": {
                        "range_scan_alternatives": [
                          {
                            "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                            "ranges": [
                              "0xda840f <= from_date <= 0xda840f AND 0xda860f <= to_date <= 0xda860f"
                            ] /* ranges */,
                            "index_dives_for_eq_ranges": true,
                            "rowid_ordered": true,
                            "using_mrr": false,
                            "index_only": false,
                            "rows": 86,
                            "cost": 50.909,
                            "chosen": true
                          }
                        ] /* range_scan_alternatives */,
                        "analyzing_roworder_intersect": {
                          "usable": false,
                          "cause": "too_few_roworder_scans"
                        } /* analyzing_roworder_intersect */
                      } /* analyzing_range_alternatives */,
                      "chosen_range_access_summary": {
                        "range_access_plan": {
                          "type": "range_scan",
                          "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                          "rows": 86,
                          "ranges": [
                            "0xda840f <= from_date <= 0xda840f AND 0xda860f <= to_date <= 0xda860f"
                          ] /* ranges */
                        } /* range_access_plan */,
                        "rows_for_plan": 86,
                        "cost_for_plan": 50.909,
                        "chosen": true
                      } /* chosen_range_access_summary */
                    } /* range_analysis */
                  }
                ] /* rows_estimation */
              },
              {
                "considered_execution_plans": [
                  {
                    "plan_prefix": [
                    ] /* plan_prefix */,
                    "table": "`salaries`",
                    "best_access_path": {
                      "considered_access_paths": [
                        {
                          "access_type": "ref",
                          "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                          "rows": 86,
                          "cost": 50.412,
                          "chosen": true
                        },
                        {
                          "access_type": "range",
                          "range_details": {
                            "used_index": "salaries_from_date_to_date_index"
                          } /* range_details */,
                          "chosen": false,
                          "cause": "heuristic_index_cheaper"
                        }
                      ] /* considered_access_paths */
                    } /* best_access_path */,
                    "condition_filtering_pct": 100,
                    "rows_for_plan": 86,
                    "cost_for_plan": 50.412,
                    "chosen": true
                  }
                ] /* considered_execution_plans */
              },
              {
                "attaching_conditions_to_tables": {
                  "original_condition": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))",
                  "attached_conditions_computation": [
                  ] /* attached_conditions_computation */,
                  "attached_conditions_summary": [
                    {
                      "table": "`salaries`",
                      "attached": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))"
                    }
                  ] /* attached_conditions_summary */
                } /* attaching_conditions_to_tables */
              },
              {
                "finalizing_table_conditions": [
                  {
                    "table": "`salaries`",
                    "original_table_condition": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))",
                    "final_table_condition   ": null
                  }
                ] /* finalizing_table_conditions */
              },
              {
                "refine_plan": [
                  {
                    "table": "`salaries`"
                  }
                ] /* refine_plan */
              }
            ] /* steps */
          } /* join_optimization */
        },
        {
          "join_execution": {
            "select#": 1,
            "steps": [
            ] /* steps */
          } /* join_execution */
        }
      ] /* steps */
    }
    MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 0
              INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 0
    1 row in set (0.00 sec)
  

• 分析完成，关闭OPTIMIZER_TRACE

  SET optimizer_trace="enabled=off";
  

OPTIMIZER_TRACE结果分析

由上面的结果可知，OPTIMIZER_TRACE有四个字段：

• QUERY：查询语句
• TRACE：QUERY字段对应语句的跟踪信息
• MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE：跟踪信息过长时，被截断的跟踪信息的字节数。
• INSUFFICIENT_PRIVILEGES：执行跟踪语句的用户是否有查看对象的权限。当不具有权限时，该列信息为1且TRACE字段为空，一般在调用带有SQL SECURITY DEFINER的视图或者是存储过程的情况下，会出现此问题。

TIPS

参考： https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/optimizer-trace-table.html

最核心的是TRACE字段的内容。我们逐段分析：

join_preparation

join_preparation段落展示了准备阶段的执行过程。

{
  "join_preparation": {
    "select#": 1,
    "steps": [
      {
        -- 对比下原始语句，可以知道，这一步做了个格式化。
        "expanded_query": "/* select#1 */ select `salaries`.`emp_no` AS `emp_no`,`salaries`.`salary` AS `salary`,`salaries`.`from_date` AS `from_date`,`salaries`.`to_date` AS `to_date` from `salaries` where ((`salaries`.`from_date` = '1986-06-26') and (`salaries`.`to_date` = '1987-06-26'))"
      }
    ]
    /* steps */
  }
  /* join_preparation */
}

join_optimization

join_optimization展示了优化阶段的执行过程，是分析OPTIMIZER TRACE的重点。这段内容超级长，而且分了好多步骤，不妨按照步骤逐段分析：

condition_processing

该段用来做条件处理，主要对WHERE条件进行优化处理。

"condition_processing": {
  "condition": "WHERE",
  "original_condition": "((`salaries`.`from_date` = '1986-06-26') and (`salaries`.`to_date` = '1987-06-26'))",
  "steps": [
    {
      "transformation": "equality_propagation",
      "resulting_condition": "(multiple equal('1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal('1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
    },
    {
      "transformation": "constant_propagation",
      "resulting_condition": "(multiple equal('1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal('1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
    },
    {
      "transformation": "trivial_condition_removal",
      "resulting_condition": "(multiple equal(DATE'1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal(DATE'1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
    }
  ] /* steps */
} /* condition_processing */

其中：

• condition：优化对象类型。WHERE条件句或者是HAVING条件句
• original_condition：优化前的原始语句
• steps：主要包括三步，分别是quality_propagation（等值条件句转换），constant_propagation（常量条件句转换），trivial_condition_removal（无效条件移除的转换）
  • transformation：转换类型句
  • resulting_condition：转换之后的结果输出

substitute_generated_columns

substitute_generated_columns用于替换虚拟生成列

"substitute_generated_columns": {
} /* substitute_generated_columns */

table_dependencies

分析表之间的依赖关系

{
  "table_dependencies": [
    {
      "table": "`salaries`",
      "row_may_be_null": false,
      "map_bit": 0,
      "depends_on_map_bits": [
      ] /* depends_on_map_bits */
    }
  ] /* table_dependencies */
}

其中：

• table：涉及的表名，如果有别名，也会展示出来
• row_may_be_null：行是否可能为NULL，这里是指JOIN操作之后，这张表里的数据是不是可能为NULL。如果语句中使用了LEFT JOIN，则后一张表的row_may_be_null会显示为true
• map_bit：表的映射编号，从0开始递增
• depends_on_map_bits：依赖的映射表。主要是当使用STRAIGHT_JOIN强行控制连接顺序或者LEFT JOIN/RIGHT JOIN有顺序差别时，会在depends_on_map_bits中展示前置表的map_bit值。

ref_optimizer_key_uses

列出所有可用的ref类型的索引。如果使用了组合索引的多个部分（例如本例，用到了index(from_date, to_date) 的多列索引），则会在ref_optimizer_key_uses下列出多个元素，每个元素中会列出ref使用的索引及对应值。

{
  "ref_optimizer_key_uses": [
    {
      "table": "`salaries`",
      "field": "from_date",
      "equals": "DATE'1986-06-26'",
      "null_rejecting": false
    },
    {
      "table": "`salaries`",
      "field": "to_date",
      "equals": "DATE'1987-06-26'",
      "null_rejecting": false
    }
  ] /* ref_optimizer_key_uses */
}

rows_estimation

顾名思义，用于估算需要扫描的记录数。

{
  "rows_estimation": [
    {
      "table": "`salaries`",
      "range_analysis": {
        "table_scan": {
          "rows": 2838216,
          "cost": 286799
        } /* table_scan */,
        "potential_range_indexes": [
          {
            "index": "PRIMARY",
            "usable": false,
            "cause": "not_applicable"
          },
          {
            "index": "salaries_from_date_to_date_index",
            "usable": true,
            "key_parts": [
              "from_date",
              "to_date",
              "emp_no"
            ] /* key_parts */
          }
        ] /* potential_range_indexes */,
        "setup_range_conditions": [
        ] /* setup_range_conditions */,
        "group_index_range": {
          "chosen": false,
          "cause": "not_group_by_or_distinct"
        } /* group_index_range */,
        "skip_scan_range": {
          "potential_skip_scan_indexes": [
            {
              "index": "salaries_from_date_to_date_index",
              "usable": false,
              "cause": "query_references_nonkey_column"
            }
          ] /* potential_skip_scan_indexes */
        } /* skip_scan_range */,
        "analyzing_range_alternatives": {
          "range_scan_alternatives": [
            {
              "index": "salaries_from_date_to_date_index",
              "ranges": [
                "0xda840f <= from_date <= 0xda840f AND 0xda860f <= to_date <= 0xda860f"
              ] /* ranges */,
              "index_dives_for_eq_ranges": true,
              "rowid_ordered": true,
              "using_mrr": false,
              "index_only": false,
              "rows": 86,
              "cost": 50.909,
              "chosen": true
            }
          ] /* range_scan_alternatives */,
          "analyzing_roworder_intersect": {
            "usable": false,
            "cause": "too_few_roworder_scans"
          } /* analyzing_roworder_intersect */
        } /* analyzing_range_alternatives */,
        "chosen_range_access_summary": {
          "range_access_plan": {
            "type": "range_scan",
            "index": "salaries_from_date_to_date_index",
            "rows": 86,
            "ranges": [
              "0xda840f <= from_date <= 0xda840f AND 0xda860f <= to_date <= 0xda860f"
            ] /* ranges */
          } /* range_access_plan */,
          "rows_for_plan": 86,
          "cost_for_plan": 50.909,
          "chosen": true
        } /* chosen_range_access_summary */
      } /* range_analysis */
    }
  ] /* rows_estimation */
}

其中：

• table：表名

• range_analysis：

  • table_scan：如果全表扫描的话，需要扫描多少行（row，2838216），以及需要的代价（cost，286799）

  • potential_range_indexes：列出表中所有的索引并分析其是否可用。如果不可用的话，会列出不可用的原因是什么；如果可用会列出索引中可用的字段；

  • setup_range_conditions：如果有可下推的条件，则带条件考虑范围查询

  • group_index_range：当使用了GROUP BY或DISTINCT时，是否有合适的索引可用。当未使用GROUP BY或DISTINCT时，会显示chosen=false, cause=not_group_by_or_distinct；如使用了GROUP BY或DISTINCT，但是多表查询时，会显示chosen=false，cause =not_single_table。其他情况下会尝试分析可用的索引（potential_group_range_indexes）并计算对应的扫描行数及其所需代价

  • skip_scan_range：是否使用了skip scan

    TIPS

    skip_scan_range是MySQL 8.0的新特性，感兴趣的可详见 https://blog.csdn.net/weixin_43970890/article/details/89494915

  • analyzing_range_alternatives：分析各个索引的使用成本

    • range_scan_alternatives：range扫描分析
      • index：索引名
      • ranges：range扫描的条件范围
      • index_dives_for_eq_ranges：是否使用了index dive，该值会被参数eq_range_index_dive_limit变量值影响。
      • rowid_ordered：该range扫描的结果集是否根据PK值进行排序
      • using_mrr：是否使用了mrr
      • index_only：表示是否使用了覆盖索引
      • rows：扫描的行数
      • cost：索引的使用成本
      • chosen：表示是否使用了该索引
    • analyzing_roworder_intersect：分析是否使用了索引合并（index merge），如果未使用，会在cause中展示原因；如果使用了索引合并，会在该部分展示索引合并的代价。

  • chosen_range_access_summary：在前一个步骤中分析了各类索引使用的方法及代价，得出了一定的中间结果之后，在summary阶段汇总前一阶段的中间结果确认最后的方案

    • range_access_plan：range扫描最终选择的执行计划。
      • type：展示执行计划的type，如果使用了索引合并，则会显示index_roworder_intersect
      • index：索引名
      • rows：扫描的行数
      • ranges：range扫描的条件范围
    • rows_for_plan：该执行计划的扫描行数
    • cost_for_plan：该执行计划的执行代价
    • chosen：是否选择该执行计划

considered_execution_plans

负责对比各可行计划的开销，并选择相对最优的执行计划。

{
  "considered_execution_plans": [
    {
      "plan_prefix": [
      ] /* plan_prefix */,
      "table": "`salaries`",
      "best_access_path": {
        "considered_access_paths": [
          {
            "access_type": "ref",
            "index": "salaries_from_date_to_date_index",
            "rows": 86,
            "cost": 50.412,
            "chosen": true
          },
          {
            "access_type": "range",
            "range_details": {
              "used_index": "salaries_from_date_to_date_index"
            } /* range_details */,
            "chosen": false,
            "cause": "heuristic_index_cheaper"
          }
        ] /* considered_access_paths */
      } /* best_access_path */,
      "condition_filtering_pct": 100,
      "rows_for_plan": 86,
      "cost_for_plan": 50.412,
      "chosen": true
    }
  ] /* considered_execution_plans */
}

其中：

• plan_prefix：当前计划的前置执行计划。
• table：涉及的表名，如果有别名，也会展示出来
• best_access_path：通过对比considered_access_paths，选择一个最优的访问路径
  • considered_access_paths：当前考虑的访问路径
    • access_type：使用索引的方式，可参考explain中的type字段
    • index：索引
    • rows：行数
    • cost：开销
    • chosen：是否选用这种执行路径
• condition_filtering_pct：类似于explain的filtered列，是一个估算值
• rows_for_plan：执行计划最终的扫描行数，由considered_access_paths.rows X condition_filtering_pct计算获得。
• cost_for_plan：执行计划的代价，由considered_access_paths.cost相加获得
• chosen：是否选择了该执行计划

attaching_conditions_to_tables

基于considered_execution_plans中选择的执行计划，改造原有where条件，并针对表增加适当的附加条件，以便于单表数据的筛选。

TIPS

• 这部分条件的增加主要是为了便于ICP（索引条件下推），但ICP是否开启并不影响这部分内容的构造。
• ICP参考文档：https://www.cnblogs.com/Terry-Wu/p/9273177.html

{
  "attaching_conditions_to_tables": {
    "original_condition": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))",
    "attached_conditions_computation": [
    ] /* attached_conditions_computation */,
    "attached_conditions_summary": [
      {
        "table": "`salaries`",
        "attached": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))"
      }
    ] /* attached_conditions_summary */
  } /* attaching_conditions_to_tables */
}

其中：

• original_condition：原始的条件语句
• attached_conditions_computation：使用启发式算法计算已使用的索引，如果已使用的索引的访问类型是ref，则计算用range能否使用组合索引中更多的列，如果可以，则用range的方式替换ref。
• attached_conditions_summary：附加之后的情况汇总
  • table：表名
  • attached：附加的条件或原语句中能直接下推给单表筛选的条件。

finalizing_table_conditions

最终的、经过优化后的表条件。

{
  "finalizing_table_conditions": [
    {
      "table": "`salaries`",
      "original_table_condition": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))",
      "final_table_condition   ": null
    }
  ] /* finalizing_table_conditions */
}

refine_plan

改善执行计划：

{
  "refine_plan": [
    {
      "table": "`salaries`"
    }
  ] /* refine_plan */
}

其中：

• table：表名及别名

join_execution

join_execution段落展示了执行阶段的执行过程。

"join_execution": {
  "select#": 1,
  "steps": [
  ] /* steps */
}

参考文档

• Tracing the Optimizer
• 手把手教你认识OPTIMIZER_TRACE
• MYSQL sql执行过程的一些跟踪分析(二.mysql优化器追踪分析)
• 使用 Trace 进行执行计划分析

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