汉字魔法师
118.67M · 2026-02-04
前面的章节(社区专栏《SQL调优》)我们已经写了很多篇幅关于 MySQL 执行计划的解读,今天我们来继续延伸介绍执行计划的链路跟踪功能,也就是 MySQL 的 Optimizer Trace。
在这之前,先来回顾下 EXPLAIN 的结果:
mysql:ytt>explain select * from t1 a left join y1 b on a.id = b.id where a.r1<100 order by a.r2 desc;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------+--------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------+--------+----------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | a | NULL | ALL | idx_r1 | NULL | NULL | NULL | 998222 | 50.00 | Using where; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | b | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | ytt.a.id | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------+--------+----------+-----------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
EXPLAIN 展示出来的核心数据有:
explain format=tree / explain format=json)展示出来的额外成本数据如果想快速对于 SQL 进行优化,基于以上的结果完全可以满足。但是想深入了解 MySQL 优化器为什么选择这样的执行计划,基于以上的结果就无法满足。
举例说明:
a 来讲,为什么有索引 idx_r1,但是实际却没有使用,而走的全表扫?a 驱动表 b,而不是表 b 驱动表 a?r2 有索引,但是依然要走排序?带着这些疑问,我们来介绍 MySQL 的 Optimizer Trace 功能。
简单来讲,Optimizer Trace 是一个 SQL 执行计划的链路跟踪器,跟踪 SQL 的解析、优化、执行等过程,并且把结果记录到 MySQL 元数据表(information_schema.optimizer_trace),之后可以对这张表分析得到很多个执行计划的“为什么?”!
要使用 Optimizer Trace 功能,首先得打开控制开关。谨记:这个功能非常耗费资源,默认关闭的,可以通过调整以下变量开启:
mysql:ytt>show variables like 'optimizer_trace%';
+------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+
| optimizer_trace | enabled=off,one_line=off |
| optimizer_trace_features | greedy_search=on,range_optimizer=on,dynamic_range=on,repeated_subselect=on |
| optimizer_trace_limit | 1 |
| optimizer_trace_max_mem_size | 1048576 |
| optimizer_trace_offset | -1 |
+------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+
5 rows in set (0.00 sec)
以上几个参数详细解释下:
enabled=on/off 启用/禁用 Optmizer Trace 功能;one_line=on/off 启用/禁用 json 格式化存储,一般不需改动。LIMIT 子句一样,用来最终展示 Trace 的 SQL 条数。展示的条数越多,对内存消耗越大,默认展示最近的一条记录。比如设置 optimizer_trace_limit 为 10,optimizer_trace_offset 为 -10,就可以最多展示 10 条 Trace 记录。mysql:ytt>desc information_schema.optimizer_trace;
+-----------------------------------+----------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------------------------------+----------------+------+-----+---------+-------+
| QUERY | varchar(65535) | NO | | | |
| TRACE | varchar(65535) | NO | | | |
| MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE | int | NO | | | |
| INSUFFICIENT_PRIVILEGES | tinyint(1) | NO | | | |
+-----------------------------------+----------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
end_markers_in_json 来控制)optimizer_trace_max_mem_size 设置的值后,截断的大小(BYTE)mysql:ytt>set optimizer_trace='enabled=on';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql:ytt>set optimizer_trace_limit=10;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql:ytt>set optimizer_trace_offset=-10;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql:ytt>set end_markers_in_json=on;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
这里要注意的是,修改任何一个 Optimizer Trace 相关参数,元数据表 information_schema 表都会被清空。
mysql:ytt>select count(*) from information_schema.optimizer_trace;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql:ytt>set optimizer_trace_offset=-2;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql:ytt>select count(*) from information_schema.optimizer_trace;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 0 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
我们用一个最简单的例子来看看 Optimizer Trace 的大致结构:do 语句非常简单,只用来验证是否语法正确,不出结果。
mysql:ytt>do 1+1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
下面是 Optimizer Trace 结果:
mysql:ytt>select query,trace from information_schema.optimizer_traceG
*************************** 1. row ***************************
query: do 1+1
trace: {
"steps": [
{
"join_preparation": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"expanded_query": "/* select#1 */ select (1 + 1) AS `1+1`"
}
]
}
},
{
"join_optimization": {
"select#": 1,
"steps": [
]
}
},
{
"join_execution": {
"select#": 1,
"steps": [
]
}
}
]
}
1 row in set (0.00 sec)
可以看到,Optimizer Trace 结果是一个 JSON 串,key 为 steps,value 是一个数组,数组有三个 key,分别为:
expanded_query 对应的值即为 SQL 语句被改写后的内部 SQL。本篇是 Optimizer Trace 的开端,由于内容太多,我特地拆分为几篇来写,欢迎继续订阅。
