面试题：MySQL优化之查询优化器与执行计划

Question

当面对复杂查询时，MySQL的查询优化器会生成多种执行计划，然后选择最优的。请深入分析MySQL查询优化器的工作原理，包括如何解析查询语句、生成执行计划以及成本估算。同时，结合具体的SQL语句，阐述如何通过执行计划分析来优化查询性能，比如如何根据执行计划中的索引使用情况、表连接方式等信息进行优化。

Answer 1

MySQL查询优化器工作原理

1. 解析查询语句
   • 词法分析：将输入的SQL语句按字符流解析成一个个的词法单元（token），例如关键字（SELECT、FROM等）、标识符（表名、列名）、操作符（=、+等）等。例如对于SELECT column1 FROM table1 WHERE column2 = 'value';，会把SELECT、column1、FROM等解析为不同的token。
   • 语法分析：基于词法分析得到的token，依据MySQL的语法规则构建一棵语法树。语法树能清晰地表示查询的逻辑结构，例如根节点可能是SELECT操作，子节点可能是FROM子句对应的表、WHERE子句对应的条件等。
2. 生成执行计划
   • 逻辑优化：对语法树进行一系列的逻辑变换，以简化查询或使其更易于优化。例如子查询优化，可能会将某些类型的子查询改写为连接查询，从而提高执行效率。对于SELECT * FROM table1 WHERE column1 IN (SELECT column2 FROM table2);，可能会改写为连接形式SELECT table1.* FROM table1 JOIN table2 ON table1.column1 = table2.column2;。
   • 物理优化：考虑不同的物理操作实现方式，如不同的表连接算法（嵌套循环连接、哈希连接等），不同的索引使用策略等，生成多个可能的执行计划。例如对于两个表的连接，嵌套循环连接可能会先扫描一个表，然后对该表的每一行去匹配另一个表；哈希连接则会先在内存中构建一个哈希表来加速匹配。
3. 成本估算
   • I/O成本：主要考虑从磁盘读取数据块的成本。例如，扫描一个大表可能需要多次磁盘I/O操作，成本相对较高；而使用索引能减少磁盘I/O，因为索引通常较小且有序，能快速定位数据。如果表有10000行数据，全表扫描可能需要读取多个数据块，而使用合适的索引可能只需要读取少数几个索引块和对应的数据块。
   • CPU成本：包括比较操作、排序操作等的成本。例如排序大量数据需要消耗较多的CPU资源，在成本估算中会占较大比重。对一个无序的列进行排序，相比对已按该列索引排序的数据进行操作，CPU成本会更高。

通过执行计划分析优化查询性能

假设SQL语句为SELECT orders.order_id, customers.customer_name FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE orders.order_date > '2023 - 01 - 01';

1. 索引使用情况
   • 执行计划查看：在MySQL中，可以使用EXPLAIN关键字查看执行计划。例如执行EXPLAIN SELECT orders.order_id, customers.customer_name FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE orders.order_date > '2023 - 01 - 01';。如果执行计划显示Using index，说明使用了索引，这是较好的情况。若显示Using where且没有索引相关信息，可能表示未使用索引。
   • 优化：如果orders表的order_date列没有索引，可考虑创建索引CREATE INDEX idx_order_date ON orders(order_date);。这样在查询时能快速定位满足条件的行，减少扫描的数据量。如果连接条件orders.customer_id = customers.customer_id没有索引，也可在两个表的customer_id列创建索引，提升连接效率。
2. 表连接方式
   • 执行计划查看：执行计划中会显示连接类型，如ALL（全表扫描连接）、index（索引连接）、range（范围索引连接）等。例如如果显示orders表连接类型为ALL，表示对orders表进行全表扫描来连接。
   • 优化：如果连接类型不理想，可通过调整索引或查询结构来优化。如对于大表连接，若使用嵌套循环连接且驱动表选择不当，可能导致性能问题。可以通过调整连接顺序，让小表作为驱动表，或者使用合适的索引使连接类型变为更高效的index或range。例如在上述查询中，如果customers表数据量较小，可尝试调整连接顺序先连接customers表，并且确保连接列有索引，提升整体查询性能。