MySQL性能分析利器之optimizer_trace使用详解

1. 什么是optimizer_trace？

EXPLAIN命令可以展示SQL语句的最终执行计划，包括是否使用索引、表连接顺序等信息，但它有一个明显的局限性：只展示结果，不解释原因。当我们遇到执行计划不是最优的情况时，仅凭EXPLAIN的结果很难分析优化器为何会做出这样的选择。

optimizer_trace是MySQL提供的一项执行计划跟踪功能，它可以跟踪优化器做出的各种决策（包括表访问方式、开销计算、各种转换等），并将跟踪结果以JSON格式记录在INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE表中。这使得我们能够深入了解优化器的工作机制，理解为什么选择某个查询计划，查看替代计划及其估计成本。

2. optimizer_trace的基本使用

2.1 启用与配置

optimizer_trace默认是关闭的，因为它会产生一些额外开销。不过，它是轻量级工具，开启关闭简便，且支持会话级别设置，对系统影响很小。

基本启用方法：

-- 在会话中开启optimizer_trace:cite[1]:cite[2]
SET SESSION optimizer_trace = "enabled=on";

-- 如果需要，还可以设置JSON格式和内存大小:cite[4]:cite[8]
SET optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;
SET optimizer_trace_max_mem_size=1000000;

参数说明：

• optimizer_trace：控制是否开启跟踪功能

• end_markers_in_json：在JSON输出中添加结束标记，便于阅读

• optimizer_trace_max_mem_size：设置跟踪结果的最大内存使用量，防止输出过大被截断

2.2 收集跟踪信息

启用optimizer_trace后，执行需要分析的SQL语句，然后查询优化器跟踪信息：

-- 执行需要分析的SQL
SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND salary < 50000;

-- 查看跟踪结果:cite[1]:cite[2]
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE\G

2.3 关闭跟踪

完成分析后，建议关闭optimizer_trace以避免不必要的性能开销：

SET optimizer_trace = "enabled=off";

3. optimizer_trace输出结构详解

optimizer_trace的输出是一个庞大的JSON结构，主要包含三个关键阶段：

3.1 join_preparation（准备阶段）

这一阶段主要进行语法解析与检测，包括：

• 将外连接转换成内连接

• 合并视图或派生表

• 处理子查询转换

• 消除常量和冗余表达式

示例输出：

"join_preparation": {
  "select#": 1,
  "steps": [
    {
      "expanded_query": "/* select#1 */ select `users`.`id` AS `id`,`users`.`name` AS `name` from `users` where ((`users`.`age` > 25) and (`users`.`salary` < 50000))"
    }
  ]
}

此阶段会将SQL语句中的*扩展为具体列，并添加对应的表信息。

3.2 join_optimization（优化阶段）

这是优化过程的核心阶段，包含了查询优化的主要逻辑。此阶段通过以下步骤生成高效的查询执行计划(QEP)：

• 逻辑等价的查询重写(Query Rewrite)

• 基于成本的连接优化(Cost-Based Join Optimization)

• 规则驱动的访问路径选择(Rule-Based Access Path Selection)

此阶段包含的关键子阶段：

• condition_processing：条件处理，优化WHERE和JOIN条件

• table_dependencies：分析表依赖关系

• ref_optimizer_key_uses：考虑ref类型索引使用

• rows_estimation：行数估算和成本分析

3.3 join_execution（执行阶段）

这是SQL语句的实际执行阶段，记录执行过程中的相关信息。

4. 关键分析部分：rows_estimation

在优化阶段，rows_estimation是最值得关注的部分之一，它深入分析了单表查询的各种执行方案的成本。

4.1 表扫描分析

"range_analysis": {www.ausxx.com

  "table_scan": {
    "rows": 10000,
    "cost": 2045.25
  },
  "potential_range_indexes": [m.ausxx.com

    {
      "index": "PRIMARY",
      "usable": false,
      "cause": "not_applicable"
    },
    {
      "index": "idx_age",
      "usable": true,
      "key_parts": ["age", "id"]
    }
  ],
  "best_covering_index_scan": {wap.ausxx.com

    "index": "idx_age",
    "cost": 1256.45,
    "chosen": falsetsl.ausxx.com

  }
}

4.2 索引选择分析

优化器会对比不同索引的成本，选择最优方案：

"analyzing_range_alternatives": {
  "range_scan_alternatives": [
    {
      "index": "idx_age",
      "ranges": ["25 < age"],
      "index_dives_for_eq_ranges": true,
      "rowid_ordered": false,
      "using_mrr": false,
      "index_only": false,
      "rows": 3500,
      "cost": 4201.5,
      "chosen": false,gov.ausxx.com

      "cause": "cost"govzb.ausxx.com

    }
  ]
}

5. 实际应用案例

5.1 为什么查询未使用索引？

一个常见的疑问是：为什么有索引但查询没有使用？ 通过optimizer_trace，我们可以看到优化器基于成本评估做出的决策。

示例分析：假设有一个表，其中val列有索引，但查询时未使用该索引。通过optimizer_trace的range_analysis部分，可以看到MySQL对比了全表扫描和使用val索引两个方案的成本。

在这种情况下，即使使用索引可以减少扫描行数，优化器可能仍然选择全表扫描，原因通常是回表代价过高。当查询需要返回的列不在索引中时，使用索引查找需要额外的回表操作，如果回表数据量较大（通常超过表中约1/5的记录），成本可能会超过全表扫描。

5.2 多表连接顺序选择

对于多表连接查询，optimizer_trace的considered_execution_plans部分会展示各种连接顺序和算法的成本比较，帮助理解优化器为何选择特定的连接顺序。

6. 进阶使用技巧

6.1 处理大型跟踪结果

当跟踪结果很大时，可以将其导出到文件进行分析：

-- 将跟踪结果导出到文件:cite[4]
SELECT TRACE INTO DUMPFILE "/tmp/test.trace" FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE;

6.2 权限考虑

optimizer_trace表有一个INSUFFICIENT_PRIVILEGES字段，表示是否有权限查看完整的优化过程，通常为0，特殊情况下为1。

6.3 测试环境中的快捷使用

在测试环境中，可以使用特定的快捷方式启用optimizer_trace，这相当于手动存储当前值、开启跟踪、运行查询、查看结果和恢复原值的过程。

7. 注意事项与最佳实践

• 性能影响：虽然optimizer_trace是轻量级工具，但在生产环境中仍应谨慎使用，分析完成后及时关闭

• 结果完整性：设置足够的optimizer_trace_max_mem_size，避免结果因大小限制被截断

• 统计信息准确性：优化器的决策依赖于统计信息的准确性，定期更新统计信息可以获得更可靠的跟踪分析

• 结合其他工具：optimizer_trace应与EXPLAIN、性能模式(Performance Schema)等工具结合使用，形成完整的性能分析体系

8. 总结

optimizer_trace是MySQL性能分析的强大工具，它揭开了查询优化器的神秘面纱，让我们能够：

• ✅ 深入理解优化器的工作机制和决策过程

• ✅ 诊断执行计划选择不合理的原因

• ✅ 验证索引设计和查询重写的效果

• ✅ 学习优化器如何权衡不同执行计划的成本

通过掌握optimizer_trace的使用方法和分析技巧，数据库开发和管理人员可以更加精准地定位和解决SQL性能问题，提升数据库整体性能。

无论是调优复杂查询，还是理解MySQL优化器的行为，optimizer_trace都是一个不可或缺的工具。下次当你对MySQL的执行计划有疑问时，不妨打开optimizer_trace，深入探索优化器的思考过程。

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