• [MySQL 5.6] 初识5.6的optimizer trace


     

     
    在MySQL5.6中,支持将执行的SQL的查询计划树记录下来,目前来看,即使对于非常简单的查询,也会打印出冗长的查询计划,看起来似乎不是很可读,不过对于一个经验丰富,对查询计划的生成过程比较了解的DBA而言,这是一个优化SQL的宝藏,因为暴露了大量的内部产生查询计划的信息给用户,这意味着,我们可以对开销较大的部分进行优化。
     
     
    新参数optimizer_trace可以控制是否为执行的SQL生成查询计划树,默认关闭,我们也建议关闭,因为它会产生额外的性能开销(dimitrik的评测:http://dimitrik.free.fr/blog/archives/2012/01/mysql-performance-overhead-of-optimizer-tracing-in-mysql-56.html)。
     
    我在自己的机器上使用sysbench测试,64个并发,select.lua,纯内存操作,QPS从112,000下降到88,000。
     
     
    这是session级别的参数,如果需要是,可以在session级别打开,线程只能看到当前会话的查询计划,无法看到其他会话的。
     
    使用也很简单:
     
    打开optimizer_trace

    mysql> set session optimizer_trace=’enabled=on';

    Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
     
    <执行你的SQL>  (例如,这里执行select * from sbtest1 order by k limit 3;)
     
    然后查询information_schema.optimizer_trace表,输出如下
    | select * from sbtest1 order by k limit 3 | {
      “steps”: [
        {
          “join_preparation”: {
            “select#”: 1,
            “steps”: [
              {
                “expanded_query”: “/* select#1 */ select `sbtest1`.`id` AS `id`,`sbtest1`.`k` AS `k`,`sbtest1`.`c` AS `c`,
    `sbtest1`.`pad` AS `pad` from `sbtest1` order by `sbtest1`.`k` limit 3″
              }
            ]
          }
        },
        {
          “join_optimization”: {
            “select#”: 1,
            “steps”: [
              {
                “table_dependencies”: [
                  {
                    “table”: “`sbtest1`”,
                    “row_may_be_null”: false,
                    “map_bit”: 0,
                    “depends_on_map_bits”: [
                    ]
                  }
                ]
              },
              {
     
                “rows_estimation”: [
                  {
                    “table”: “`sbtest1`”,
                    “table_scan”: {
                      “rows”: 986400,
                      “cost”: 13741
                    }
                  }
                ]
              },
              {
                “considered_execution_plans”: [
                  {
                    “plan_prefix”: [
                    ],
                    “table”: “`sbtest1`”,
                    “best_access_path”: {
                      “considered_access_paths”: [
                        {
                          “access_type”: “scan”,
                          “rows”: 986400,
                          “cost”: 211021,
                          “chosen”: true
                        }
                      ]
                    },
                    “cost_for_plan”: 211021,
                    “rows_for_plan”: 986400,
                    “chosen”: true
                  }
                ]
              },
              {
                “attaching_conditions_to_tables”: {
                  “original_condition”: null,
                  “attached_conditions_computation”: [
                  ],
                  “attached_conditions_summary”: [
                    {
                      “table”: “`sbtest1`”,
                      “attached”: null
                    }
                  ]
                }
              },
              {
                “clause_processing”: {
                  “clause”: “ORDER BY”,
                  “original_clause”: “`sbtest1`.`k`”,
                  “items”: [
                    {
                      “item”: “`sbtest1`.`k`”
                    }
                  ],
                  “resulting_clause_is_simple”: true,
                  “resulting_clause”: “`sbtest1`.`k`”
                }
              },
              {
                “refine_plan”: [
                  {
                    “table”: “`sbtest1`”,
                    “access_type”: “table_scan”
                  }
                ]
              },
              {
                “reconsidering_access_paths_for_index_ordering”: {
                  “clause”: “ORDER BY”,
                  “index_order_summary”: {
                    “table”: “`sbtest1`”,
                    “index_provides_order”: true,
                    “order_direction”: “asc”,
                    “index”: “k”,
                    “plan_changed”: true,
                    “access_type”: “index_scan”
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          “join_execution”: {
            “select#”: 1,
            “steps”: [
            ]
          }
        }
      ]
    }
    ###############################################################

    主要分为三个部分 

    join_preparation:SQL的准备阶段,sql被格式化
    对应函数 JOIN::prepare
     
    例如 * 被扩展开来
     
     
     
     
     
     
    join_optimization:SQL优化阶段
    对应函数JOIN::optimize
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
    join_execution:SQL执行阶段
    对应函数:JOIN::exec
     
     
    可以看到,即便是一条非常简单的SQL,也会打印出很冗长的查询计划。
     
    当然你也可以把查询计划导入到文件中去,例如导入到一个命名为xx.trace的文件,然后用JSON阅读器来查看     
     
    SELECT TRACE INTO DUMPFILE “xx.trace” FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE;
     
    官方文档给出了一个不错的例子,比这里的这个要复杂多了,有兴趣的同学可自行翻阅:http://dev.mysql.com/doc/internals/en/tracing-example.html
     
     
    之前也写过博客,提及到optimizer trace的相关选项(http://mysqllover.com/?p=470 ):
     

    optimizer_trace有两个字段:

    “enabled=on,one_line=off” ,可以通过set 进行字符串更新,前者表示打开optimizer_trace,后者表示打印的查询计划是否以一行显示,还是以json树的形式显示
    我们可以在session级别来设这这个参数。
     
    默认optimizer_trace_limit值为1,因此只会保存一条记录。这个设置需要重连session才能生效,另外一个变量optimizer_trace_offset通常与之配合使用,默认值为-1
     
    例如,offset=-1, limit=1将显示最近一次trace
    offset=-2,limit=1将显示最近的前一个trace。

    offset=-5,limit=5 将最近的5次trace打印出来

     总的来说:
    当offset大于0时,则会显示老的从offset开始的limit个trace,也就是说,新的trace没有记下来。

    当offset小于0时,则会显示最新的-offset开始的limit个trace,也就是说,只显示新的trace

     注意重设变量会导致trace被清空

    另外由于trace数据是存储在内存中的,因此还需要设置optimizer_trace_max_mem_size来限制内存的使用量,否则意外的设置可能导致内存爆掉。这是session级别,不应该设置的过大
     
    optimizer_trace_limit和optimizer_trace_offset也影响占用内存大小,但不应该超过OPTIMIZER_TRACE_MAX_MEM_SIZE
     
     
    另外,还有个参数optimizer_trace_features,可以控制打印到查询计划树的项,默认情况下是全部打开的,如下:
     

    mysql> show variables like ‘optimizer_trace_features';

    +————————–+—————————————————————————-+
    | Variable_name            | Value                                                                      |
    +————————–+—————————————————————————-+
    | optimizer_trace_features | greedy_search=on,range_optimizer=on,dynamic_range=on,repeated_subselect=on |
    +————————–+—————————————————————————-+
    1 row in set (0.00 sec)
     
    如果你不关心某些查询计划选项,可以将其关闭掉,只打印你关注的,这样可以减小查询计划树的输出,让其更可读一点。
     
    greedy_search:对于有N个表的join操作,可能产生N的阶乘的查询计划路径;
    range_optimizer:range优化
    dynamic_range:dynamic range optimizer(也就是”range checked  for each row”,每个外部列会执行一次range optimizer);如果关闭该选项的话,只有第一次调用JOIN_TAB::SQL_SELECT才被跟踪
    repeated_subselect:子查询,如果关闭的话,只有第一次调用Item_subselect 才被跟踪
     
    —————————————————-
    TODO PLAN:增加阈值(读取的行数,或者执行的时间),超过阈值时,自动将trace导入到某个文件中,这样可以便于在线debug
     
    参考:
     
     
     
     

    原创文章,转载请注明: 转载自Simple Life

    本文链接地址: [MySQL 5.6] 初识5.6的optimizer trace

    文章的脚注信息由WordPress的wp-posturl插件自动生成

  • 相关阅读:
    U启动安装原版Win7系统教程
    U启动制作U盘启动盘详细教程
    大白菜装机版一键制作启动u盘教程
    git 学习笔记5--rm & mv,undo
    git 学习笔记4--.gitignore
    git 学习笔记3--status flow
    git 学习笔记2--How to create/clone a repository
    git 学习笔记1--config & help
    Ubuntu Mono 运行 Helloworld
    HttpClient 使用
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zengkefu/p/5628125.html
Copyright © 2020-2023  润新知