EXPLAIN ANALYZE 是 MySQL 8.0.18 引入的一项强大工具，它不仅提供查询计划的估计执行成本和估计的返回行数，还通过实际执行时间、迭代器返回的行数和循环次数等指标，揭示查询计划的实际表现。这项工具对数据库性能调优和查询优化具有重要意义，尤其适用于在开发和生产环境中分析复杂查询的执行效率。
MySQL 8.0.18 引入了 EXPLAIN ANALYZE，这是数据库查询优化领域的一项重大进展。传统的 EXPLAIN 只能提供查询计划的理论估计，而 EXPLAIN ANALYZE 则通过实际执行查询，输出与执行计划相关的实际性能指标，帮助开发者和数据库管理员更好地理解查询行为并进行优化。通过 EXPLAIN ANALYZE，可以获取包括估计执行成本、估计的返回行数、返回第一行的时间、迭代器执行时间以及迭代器返回的行数等关键信息，从而在理论与实践之间建立更紧密的联系。这一功能的引入不仅提升了数据库性能调优的准确性，还为开发者提供了有价值的调试工具。
一、EXPLAIN ANALYZE 的基本功能与作用
EXPLAIN ANALYZE 的核心作用是通过实际执行查询，提供查询执行计划的详细性能统计信息。它不仅输出传统的 EXPLAIN 信息，还增加了一些实际执行的数据，例如：
- 实际执行时间：每一层迭代器的执行时间，包括返回第一行的时间和总执行时间。
- 实际返回的行数：每个迭代器实际返回的行数，帮助判断是否有不必要的数据扫描或过滤。
- 循环次数：某些迭代器（例如嵌套循环）的循环次数，可用于分析查询是否存在性能瓶颈。
- 实际成本：在某些情况下，
EXPLAIN ANALYZE会输出实际成本，与优化器的估计进行对比，揭示优化器的预测是否准确。
通过这些信息，开发者可以更直观地了解查询在真实环境中是如何执行的，从而判断哪些优化措施是真正有效的。
1.1 与传统 EXPLAIN 的区别
传统的 EXPLAIN 提供的是一种理论上的执行计划，它基于 MySQL 优化器的估算，而不是真实执行的结果。这种估算可能会与实际执行情况存在偏差，尤其是在数据分布不均、索引失效或统计信息过时的情况下。而 EXPLAIN ANALYZE 通过执行查询，提供了实际执行数据，使得查询调优更加精准。
1.2 适用的查询类型
EXPLAIN ANALYZE 可以与多种类型的查询一起使用，包括：
- SELECT 查询：用于分析查询计划的执行效率。
- 多表 UPDATE 和 DELETE 查询：可以分析更新或删除操作的执行过程和性能表现。
- 从 MySQL 8.0.19 开始，还可以用于TABLE 查询。
1.3 实际执行时间的含义
EXPLAIN ANALYZE 输出的 actual time 反映了查询执行过程中每个迭代器的实际运行时间。这个时间包括从开始执行到完成所有行的总时间，以及返回第一行的时间。例如：
actual time=0.032..0.035表示查询执行的总时间是 0.035 毫秒，返回第一行的时间是 0.032 毫秒。- 如果某个迭代器的
actual time明显高于优化器的估计时间，可能意味着该迭代器的执行效率较低，需要进一步优化。
二、EXPLAIN ANALYZE 的输出结构
EXPLAIN ANALYZE 的输出采用 TREE 格式，其中每个节点代表一个迭代器。输出结果中包含了估计值和实际值两部分，共同构成了查询执行计划的完整视图。
2.1 估计值 vs 实际值
- 估计值：表示优化器对查询执行成本的预测，包括估计的执行成本、估计的返回行数和估计的迭代器成本。
- 实际值：表示在实际执行过程中，查询的真实执行时间、实际返回行数和实际循环次数。
这种对比有助于识别查询计划中预测与实际不符的部分，从而进行针对性的优化。
2.2 示例分析
以下是一个典型的 EXPLAIN ANALYZE 输出，它展示了查询执行计划的详细信息：
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON (t1.c1 = t2.c2)\G
输出如下：
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Inner hash join (t2.c2 = t1.c1) (cost=4.70 rows=6)
(actual time=0.032..0.035 rows=6 loops=1)
-> Table scan on t2 (cost=0.06 rows=6)
(actual time=0.003..0.005 rows=6 loops=1)
-> Hash
-> Table scan on t1 (cost=0.85 rows=6)
(actual time=0.018..0.022 rows=6 loops=1)
在这个例子中：
- Inner hash join 是查询的主要执行操作，总估计成本是 4.70，实际执行时间是 0.035 毫秒。
- Table scan on t2 是一个全表扫描，估计成本为 0.06，实际执行时间是 0.005 毫秒。
- Table scan on t1 同样是一个全表扫描，估计成本为 0.85，实际执行时间为 0.022 毫秒。
可以看出，EXPLAIN ANALYZE 提供的详细信息可以帮助我们判断哪些表扫描操作是不必要的，从而优化查询性能。
三、EXPLAIN ANALYZE 的实际应用场景
3.1 查询性能调优
EXPLAIN ANALYZE 是数据库性能调优的有力工具。通过分析实际执行时间，可以判断哪些查询操作是性能瓶颈，例如：
- 是否存在全表扫描？
- 是否使用了合适的索引？
- 是否存在不必要的排序或连接操作？
3.2 优化器评估
EXPLAIN ANALYZE 还可以帮助开发者评估 MySQL 优化器的预测是否准确。例如，在一个复杂的查询中，优化器可能会低估或高估某个操作的成本，导致生成的执行计划不够高效。通过 EXPLAIN ANALYZE 的输出，可以对比估计值和实际值，从而判断优化器的表现。
3.3 调试复杂查询
对于复杂的多表连接查询，EXPLAIN ANALYZE 提供了详细的执行计划信息，有助于发现查询中的潜在问题。例如：
- 某个连接操作是否使用了合适的索引？
- 某个子查询是否执行了不必要的操作？
- 某个聚合操作是否导致了性能下降？
3.4 分析慢查询
在实际生产环境中，慢查询是常见的性能问题之一。通过 EXPLAIN ANALYZE，可以快速定位慢查询的执行路径，例如：
- 是否存在全表扫描？
- 是否在某个迭代器上花费了过多时间？
- 是否存在不必要的排序或过滤操作？
这些信息可以帮助开发者优化慢查询，提高数据库的整体性能。
四、EXPLAIN ANALYZE 的输出详解
4.1 估计执行成本（cost）
cost 表示优化器对查询执行的理论成本估算，通常以CPU和I/O操作的综合成本来衡量。cost 越小，表示查询越高效。
例如：
cost=4.70 rows=6表示预计执行成本为 4.70，预计返回 6 行。
4.2 实际执行时间（actual time）
actual time 表示查询实际执行的时间，分为两个部分：
- 返回第一行的时间：从查询开始到返回第一行所需的时间。
- 总执行时间：从查询开始到完成所有行的总时间。
例如：
actual time=0.032..0.035表示从查询开始到返回第一行的时间是 0.032 毫秒，总执行时间为 0.035 毫秒。
4.3 迭代器返回的行数（rows）
rows 表示每个迭代器实际返回的行数。这一信息可以帮助判断查询是否在不必要的行数上执行。
例如：
rows=6 loops=1表示该迭代器返回了 6 行，且只执行了一次循环。
4.4 循环次数（loops）
loops 表示迭代器的循环次数，例如嵌套循环的次数。这一信息可以帮助判断查询是否存在重复操作或不必要的复杂度。
例如：
loops=1表示该迭代器只执行了一次循环。
五、EXPLAIN ANALYZE 的使用限制
尽管 EXPLAIN ANALYZE 是一项非常强大的工具，但它也有一些使用限制，需要注意：
5.1 仅适用于部分查询类型
EXPLAIN ANALYZE 仅适用于：
SELECT查询- 多表
UPDATE和DELETE查询 TABLE查询（从 MySQL 8.0.19 开始）
5.2 无法与 FOR CONNECTION 一起使用
EXPLAIN ANALYZE 不能与 FOR CONNECTION 一起使用，因为 FOR CONNECTION 是用于终止正在执行的查询，而不是分析查询执行计划。
5.3 无法中断查询
在某些版本中，EXPLAIN ANALYZE 无法被 KILL QUERY 或 CTRL-C 中断，因为它是通过实际执行查询来获取信息的。
六、EXPLAIN ANALYZE 的实际使用示例
6.1 示例 1：全表扫描
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t3 WHERE i > 8\G
输出如下：
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Filter: (t3.i > 8) (cost=1.75 rows=5)
(actual time=0.019..0.021 rows=6 loops=1)
-> Table scan on t3 (cost=1.75 rows=15)
(actual time=0.017..0.019 rows=15 loops=1)
在这个示例中，t3 表的全表扫描返回了 15 行，但实际在过滤后只返回了 6 行。这表明，i > 8 的过滤条件并未有效减少扫描的行数。
6.2 示例 2：索引扫描
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t3 WHERE pk > 17\G
输出如下：
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Filter: (t3.pk > 17) (cost=1.26 rows=5)
(actual time=0.013..0.016 rows=5 loops=1)
-> Index range scan on t3 using PRIMARY (cost=1.26 rows=5)
(actual time=0.012..0.014 rows=5 loops=1)
在这个示例中，使用了主键索引进行扫描，实际执行时间较短，且返回的行数与估计值基本一致。这表明，使用索引可以显著提高查询性能。
6.3 示例 3：多表连接
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON (t1.c1 = t2.c2)\G
输出如下：
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Inner hash join (t2.c2 = t1.c1) (cost=4.70 rows=6)
(actual time=0.032..0.035 rows=6 loops=1)
-> Table scan on t2 (cost=0.06 rows=6)
(actual time=0.003..0.005 rows=6 loops=1)
-> Hash
-> Table scan on t1 (cost=0.85 rows=6)
(actual time=0.018..0.022 rows=6 loops=1)
在这个示例中，t2 表的全表扫描和 t1 表的全表扫描被用于构建哈希连接。虽然实际执行时间较短，但全表扫描仍然表明查询可能没有使用有效的索引。
七、EXPLAIN ANALYZE 的优化建议
7.1 优化索引使用
从 EXPLAIN ANALYZE 的输出中可以看出，如果某个查询使用了全表扫描，则说明该查询可能没有使用有效的索引。可以通过以下方式进行优化：
- 创建合适的索引：为经常用于查询条件的字段创建索引，例如
i字段在t3表中。 - 分析索引使用情况：使用
SHOW INDEX命令查看索引的使用情况，判断是否需要调整索引策略。 - 避免过度索引：虽然索引可以提高查询性能，但过多的索引会增加写操作的开销，因此需要在读写之间进行权衡。
7.2 优化连接操作
EXPLAIN ANALYZE 的输出可以帮助我们判断连接操作是否使用了合适的算法，例如哈希连接、嵌套循环等。可以通过以下方式进行优化：
- 调整连接顺序：优化器可能会选择一个效率较低的连接顺序，可以通过手动指定连接顺序来优化。
- 使用合适的连接类型：例如，对于大表之间的连接，哈希连接通常比嵌套循环更高效。
- 减少连接的字段数量：避免在连接条件中使用过多字段，以减少连接的复杂度。
7.3 优化过滤操作
EXPLAIN ANALYZE 的输出可以揭示查询中是否存在不必要的过滤操作，例如：
- 过滤条件是否有效：如果某个过滤条件没有减少查询的行数，则说明该条件可能不适用，或者需要使用更精确的索引。
- 避免使用函数对索引字段进行操作：例如，
WHERE i + 1 > 8会导致索引失效，因为表达式改变了索引字段的值。
7.4 优化聚合操作
对于涉及聚合函数的查询，EXPLAIN ANALYZE 可以帮助判断聚合操作是否执行得高效。例如：
- 是否使用了索引：如果聚合操作没有使用索引，则可能导致全表扫描，影响性能。
- 是否需要减少数据量：在聚合操作之前，可以通过过滤条件减少需要处理的数据量，从而提升性能。
八、EXPLAIN ANALYZE 的局限性
虽然 EXPLAIN ANALYZE 提供了非常有价值的性能信息，但它也有一些局限性，需要注意：
8.1 无法反映所有执行细节
EXPLAIN ANALYZE 仅提供部分执行路径的详细信息，例如迭代器的执行时间、返回的行数等。它无法反映查询执行过程中的所有细节，例如网络延迟、磁盘 I/O 速度等。
8.2 仅适用于部分查询类型
如前所述，EXPLAIN ANALYZE 仅适用于 SELECT、多表 UPDATE 和 DELETE 以及 TABLE 查询。对于其他类型的查询，例如 INSERT 或 CREATE TABLE，EXPLAIN ANALYZE 无法提供相关信息。
8.3 实际执行时间可能不准确
在某些情况下，EXPLAIN ANALYZE 的实际执行时间可能与真实环境中的执行时间存在偏差。例如，如果数据库服务器的负载较高，或者某个操作在实际执行过程中被其他并发查询干扰，则实际执行时间可能与 EXPLAIN ANALYZE 的输出不一致。
九、EXPLAIN ANALYZE 与 SQL 优化的结合
EXPLAIN ANALYZE 可以与 SQL 优化相结合，帮助开发者更全面地理解查询性能。以下是一些结合 EXPLAIN ANALYZE 进行 SQL 优化的建议：
9.1 使用索引
如果 EXPLAIN ANALYZE 的输出表明某个查询使用了全表扫描，则可以通过创建合适的索引来优化查询。例如，在 t3 表中，如果 i 字段经常用于过滤，可以为其创建索引。
9.2 优化连接顺序
通过 EXPLAIN ANALYZE 的输出，可以判断优化器是否选择了最优的连接顺序。如果连接顺序不佳，可以手动指定连接顺序，以提高查询效率。
9.3 优化过滤条件
EXPLAIN ANALYZE 的输出可以帮助判断过滤条件是否有效。如果某个过滤条件没有减少查询的行数，则需要重新审视该条件的写法，或者考虑使用更精确的索引。
9.4 优化聚合操作
对于涉及聚合函数的查询，EXPLAIN ANALYZE 可以帮助判断是否使用了合适的索引。如果聚合操作没有使用索引，则可能导致全表扫描，影响性能。
十、EXPLAIN ANALYZE 的未来发展方向
随着 MySQL 的不断发展，EXPLAIN ANALYZE 也在逐步完善。未来可能会有以下发展方向：
10.1 更详细的执行信息
EXPLAIN ANALYZE 未来可能会提供更多详细的执行信息，例如 I/O 操作的时间、网络传输的时间等，以帮助开发者更全面地理解查询性能。
10.2 更灵活的输出格式
目前，EXPLAIN ANALYZE 仅支持 TREE 输出格式，未来可能会引入更多输出格式，例如 JSON 或 TEXT，以方便开发者进行分析和处理。
10.3 更强的性能分析能力
EXPLAIN ANALYZE 可能会集成更多性能分析工具，例如与性能模式（Performance Schema）结合，提供更全面的性能分析。
10.4 更广泛的查询支持
目前，EXPLAIN ANALYZE 仅支持部分查询类型，未来可能会支持更多类型的查询，例如 INSERT、UPDATE 等。
十一、总结
EXPLAIN ANALYZE 是 MySQL 8.0.18 引入的一项重要功能，它通过实际执行查询，提供了详细的性能信息。这些信息包括估计执行成本、估计的返回行数、实际执行时间、实际返回的行数和循环次数等，可以帮助开发者更精准地进行查询优化。然而，EXPLAIN ANALYZE 也有一些局限性，例如无法与 FOR CONNECTION 一起使用、无法中断查询等。因此，在使用 EXPLAIN ANALYZE 时，需要结合实际情况进行合理分析和优化。
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