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

作者：胡呈清

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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: (`<subquery2>`.b is not null)  (cost=2.83..1.80 rows=9)
        -> Table scan on <subquery2>  (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=`<subquery2>`.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: (`<subquery2>`.b is not null)  (cost=2.83..1.80 rows=9) (actual time=0.097..0.100 rows=9 loops=1)
        -> Table scan on <subquery2>  (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=`<subquery2>`.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。

重要信息

以下面为例：

Index lookup on t1 using a (a=`<subquery2>`.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。