一、概述

optimizer_trace是MySQL 5.6引入的一項跟蹤功能，它可以跟蹤優化器做出的各種決策（比如訪問表的方法、各種開銷計算、各種轉換等），並將跟蹤結果記錄到information_schema.optimizer_trace表中。此功能默認關閉，開啓後，可分析如下語句：

select
insert
replace
update
delete
explain
set
declare
case
if
return
call

二、開啓及關閉

2.1 開啓optimizer_trace

在mysql命令行中，使用如下命令開啓optimizer_trace：

set optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;

也可用set global全局開啓。但即使全局開啓optimizer_trace，每個Session也只能跟蹤它自己執行的語句：

set global optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;

2.2 關閉optimizer_trace

在mysql命令行中，使用如下命令關閉optimizer_trace：

SET optimizer_trace="enabled=off";

三、使用optimizer_trace

3.1 相關參數

optimizer_trace

optimizer_trace總開關，默認值：enabled=off,one_line=off
enabled：是否開啓optimizer_trace；on表示開啓，off表示關閉。
one_line：是否開啓單行存儲。on表示開啓；off表示關閉，將會用標準的JSON格式化存儲。設置成on將會有良好的格式，設置成off可節省一些空間。

optimizer_trace_features

控制optimizer_trace跟蹤的內容，默認值：greedy_search=on,range_optimizer=on,dynamic_range=on,repeated_subselect=on，表示開啓所有跟蹤項。

greedy_search：是否跟蹤貪心搜索

range_optimizer：是否跟蹤範圍優化器

dynamic_range：是否跟蹤動態範圍優化

repeated_subselect：是否跟蹤子查詢，如果設置成off，只跟蹤第一條Item_subselect的執行

optimizer_trace_limit

控制optimizer_trace展示多少條結果，默認1

optimizer_trace_max_mem_size

optimizer_trace堆棧信息允許的最大內存，默認1048576

optimizer_trace_offset

第一個要展示的optimizer trace的偏移量，默認-1。

end_markers_in_json

如果JSON結構很大，則很難將右括號和左括號配對。為了幫助讀者閲讀，可將其設置成on，這樣會在右括號附近加上註釋，默認off。

optimizer_trace_limit和optimizer_trace_offset這兩個參數經常配合使用，例如：SET optimizer_trace_offset= , optimizer_trace_limit=
這兩個參數配合使用，有點類似MySQL裏面的 limit語句。
默認情況下，由於optimizer_trace_offset=-1，optimizer_trace_limit=1，記錄最近的一條SQL語句，展示時，每次展示1條數據；
如果改成SET optimizer_trace_offset=-2, optimizer_trace_limit=1，則會記錄倒數第二條SQL語句；

三、使用

3.1 展示條目

開啓optimizer_trace功能，並設置要展示的數據條目數：

set optimizer_trace="enabled=on", end_markers_in_json=on;
set optimizer_trace_offset=-30, optimizer_trace_limit=30;

3.2 分析SQL語句

發送你想要分析的SQL語句，例如：

select *
from salaries
where from_date = '1986-06-26'
and to_date = '1987-06-26';

使用如下語句分析，即可獲得類似如下的結果：

  mysql> select * from information_schema.optimizer_trace limit 30 \G;
  *************************** 1. row ***************************
                            QUERY: select *
  from salaries
where from_date = '1986-06-26'
    and to_date = '1987-06-26'
                              TRACE: {
    "steps": [
      {
        "join_preparation": {
          "select#": 1,
          "steps": [
            {
              "expanded_query": "/* select#1 */ select `salaries`.`emp_no` AS `emp_no`,`salaries`.`salary` AS `salary`,`salaries`.`from_date` AS `from_date`,`salaries`.`to_date` AS `to_date` from `salaries` where ((`salaries`.`from_date` = '1986-06-26') and (`salaries`.`to_date` = '1987-06-26'))"
            }
          ] /* steps */
        } /* join_preparation */
      },
      {
        "join_optimization": {
          "select#": 1,
          "steps": [
            {
              "condition_processing": {
                "condition": "WHERE",
                "original_condition": "((`salaries`.`from_date` = '1986-06-26') and (`salaries`.`to_date` = '1987-06-26'))",
                "steps": [
                  {
                    "transformation": "equality_propagation",
                    "resulting_condition": "(multiple equal('1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal('1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
                  },
                  {
                    "transformation": "constant_propagation",
                    "resulting_condition": "(multiple equal('1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal('1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
                  },
                  {
                    "transformation": "trivial_condition_removal",
                    "resulting_condition": "(multiple equal(DATE'1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal(DATE'1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
                  }
                ] /* steps */
              } /* condition_processing */
            },
            {
              "substitute_generated_columns": {
              } /* substitute_generated_columns */
            },
            {
              "table_dependencies": [
                {
                  "table": "`salaries`",
                  "row_may_be_null": false,
                  "map_bit": 0,
                  "depends_on_map_bits": [
                  ] /* depends_on_map_bits */
                }
              ] /* table_dependencies */
            },
            {
              "ref_optimizer_key_uses": [
                {
                  "table": "`salaries`",
                  "field": "from_date",
                  "equals": "DATE'1986-06-26'",
                  "null_rejecting": false
                },
                {
                  "table": "`salaries`",
                  "field": "to_date",
                  "equals": "DATE'1987-06-26'",
                  "null_rejecting": false
                }
              ] /* ref_optimizer_key_uses */
            },
            {
              "rows_estimation": [
                {
                  "table": "`salaries`",
                  "range_analysis": {
                    "table_scan": {
                      "rows": 2838216,
                      "cost": 286799
                    } /* table_scan */,
                    "potential_range_indexes": [
                      {
                        "index": "PRIMARY",
                        "usable": false,
                        "cause": "not_applicable"
                      },
                      {
                        "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                        "usable": true,
                        "key_parts": [
                          "from_date",
                          "to_date",
                          "emp_no"
                        ] /* key_parts */
                      }
                    ] /* potential_range_indexes */,
                    "setup_range_conditions": [
                    ] /* setup_range_conditions */,
                    "group_index_range": {
                      "chosen": false,
                      "cause": "not_group_by_or_distinct"
                    } /* group_index_range */,
                    "skip_scan_range": {
                      "potential_skip_scan_indexes": [
                        {
                          "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                          "usable": false,
                          "cause": "query_references_nonkey_column"
                        }
                      ] /* potential_skip_scan_indexes */
                    } /* skip_scan_range */,
                    "analyzing_range_alternatives": {
                      "range_scan_alternatives": [
                        {
                          "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                          "ranges": [
                            "0xda840f <= from_date <= 0xda840f AND 0xda860f <= to_date <= 0xda860f"
                          ] /* ranges */,
                          "index_dives_for_eq_ranges": true,
                          "rowid_ordered": true,
                          "using_mrr": false,
                          "index_only": false,
                          "rows": 86,
                          "cost": 50.909,
                          "chosen": true
                        }
                      ] /* range_scan_alternatives */,
                      "analyzing_roworder_intersect": {
                        "usable": false,
                        "cause": "too_few_roworder_scans"
                      } /* analyzing_roworder_intersect */
                    } /* analyzing_range_alternatives */,
                    "chosen_range_access_summary": {
                      "range_access_plan": {
                        "type": "range_scan",
                        "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                        "rows": 86,
                        "ranges": [
                          "0xda840f <= from_date <= 0xda840f AND 0xda860f <= to_date <= 0xda860f"
                        ] /* ranges */
                      } /* range_access_plan */,
                      "rows_for_plan": 86,
                      "cost_for_plan": 50.909,
                      "chosen": true
                    } /* chosen_range_access_summary */
                  } /* range_analysis */
                }
              ] /* rows_estimation */
            },
            {
              "considered_execution_plans": [
                {
                  "plan_prefix": [
                  ] /* plan_prefix */,
                  "table": "`salaries`",
                  "best_access_path": {
                    "considered_access_paths": [
                      {
                        "access_type": "ref",
                        "index": "salaries_from_date_to_date_index",
                        "rows": 86,
                        "cost": 50.412,
                        "chosen": true
                      },
                      {
                        "access_type": "range",
                        "range_details": {
                          "used_index": "salaries_from_date_to_date_index"
                        } /* range_details */,
                        "chosen": false,
                        "cause": "heuristic_index_cheaper"
                      }
                    ] /* considered_access_paths */
                  } /* best_access_path */,
                  "condition_filtering_pct": 100,
                  "rows_for_plan": 86,
                  "cost_for_plan": 50.412,
                  "chosen": true
                }
              ] /* considered_execution_plans */
            },
            {
              "attaching_conditions_to_tables": {
                "original_condition": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))",
                "attached_conditions_computation": [
                ] /* attached_conditions_computation */,
                "attached_conditions_summary": [
                  {
                    "table": "`salaries`",
                    "attached": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))"
                  }
                ] /* attached_conditions_summary */
              } /* attaching_conditions_to_tables */
            },
            {
              "finalizing_table_conditions": [
                {
                  "table": "`salaries`",
                  "original_table_condition": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))",
                  "final_table_condition   ": null
                }
              ] /* finalizing_table_conditions */
            },
            {
              "refine_plan": [
                {
                  "table": "`salaries`"
                }
              ] /* refine_plan */
            }
          ] /* steps */
        } /* join_optimization */
      },
      {
        "join_execution": {
          "select#": 1,
          "steps": [
          ] /* steps */
        } /* join_execution */
      }
    ] /* steps */
  }
  MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 0
            INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 0
  1 row in set (0.00 sec)

由上面的結果可知，OPTIMIZER_TRACE有四個字段：

query：查詢語句
trace：query字段對應語句的跟蹤信息
missing_bytes_beyond_max_mem_size：跟蹤信息過長時，被截斷的跟蹤信息的字節數。
insufficient_privileges：執行跟蹤語句的用户是否有查看對象的權限。當不具有權限時，該列信息為1且trace字段為空，一般在調用帶有sql security definer的視圖或者是存儲過程的情況下，會出現此問題。

四、結果分析

最核心的是trace字段的內容。我們逐段分析：

4.1 join_preparation

join_preparation段落展示了準備階段的執行過程。

{
  "join_preparation": {
    "select#": 1,
    "steps": [
      {
        -- 對比下原始語句，可以知道，這一步做了個格式化。
        "expanded_query": "/* select#1 */ select `salaries`.`emp_no` AS `emp_no`,`salaries`.`salary` AS `salary`,`salaries`.`from_date` AS `from_date`,`salaries`.`to_date` AS `to_date` from `salaries` where ((`salaries`.`from_date` = '1986-06-26') and (`salaries`.`to_date` = '1987-06-26'))"
      }
    ]
    /* steps */
  }
  /* join_preparation */
}

4.2 join_optimization

join_optimization展示了優化階段的執行過程，是分析optimizer trace的重點。這段內容超級長，而且分了好多步驟，不妨按照步驟逐段分析：

4.2.1 condition_processing

該段用來做條件處理，主要對where條件進行優化處理。

"condition_processing": {
  "condition": "WHERE",
  "original_condition": "((`salaries`.`from_date` = '1986-06-26') and (`salaries`.`to_date` = '1987-06-26'))",
  "steps": [
    {
      "transformation": "equality_propagation",
      "resulting_condition": "(multiple equal('1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal('1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
    },
    {
      "transformation": "constant_propagation",
      "resulting_condition": "(multiple equal('1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal('1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
    },
    {
      "transformation": "trivial_condition_removal",
      "resulting_condition": "(multiple equal(DATE'1986-06-26', `salaries`.`from_date`) and multiple equal(DATE'1987-06-26', `salaries`.`to_date`))"
    }
  ] /* steps */
} /* condition_processing */

其中：

condition：優化對象類型。where條件句或者是having條件句
original_condition：優化前的原始語句
steps：主要包括三步，分別是quality_propagation（等值條件句轉換），constant_propagation（常量條件句轉換），trivial_condition_removal（無效條件移除的轉換）
- transformation：轉換類型句
- resulting_condition：轉換之後的結果輸出

4.2.2 substitute_generated_columns

substitute_generated_columns用於替換虛擬生成列

"substitute_generated_columns": {
} /* substitute_generated_columns */

4.2.3 table_dependencies

分析表之間的依賴關係

{
  "table_dependencies": [
    {
      "table": "`salaries`",
      "row_may_be_null": false,
      "map_bit": 0,
      "depends_on_map_bits": [
      ] /* depends_on_map_bits */
    }
  ] /* table_dependencies */
}

其中：

table：涉及的表名，如果有別名，也會展示出來
row_may_be_null：行是否可能為null，這裏是指join操作之後，這張表裏的數據是不是可能為null。如果語句中使用了left join，則後一張表的row_may_be_null會顯示為true
map_bit：表的映射編號，從0開始遞增
depends_on_map_bits：依賴的映射表。主要是當使用straight_join強行控制連接順序或者left join/right join有順序差別時，會在depends_on_map_bits中展示前置表的map_bit值。

4.2.4 ref_optimizer_key_uses

列出所有可用的ref類型的索引。如果使用了組合索引的多個部分（例如本例，用到了index(from_date, to_date) 的多列索引），則會在ref_optimizer_key_uses下列出多個元素，每個元素中會列出ref使用的索引及對應值。

{
  "ref_optimizer_key_uses": [
    {
      "table": "`salaries`",
      "field": "from_date",
      "equals": "DATE'1986-06-26'",
      "null_rejecting": false
    },
    {
      "table": "`salaries`",
      "field": "to_date",
      "equals": "DATE'1987-06-26'",
      "null_rejecting": false
    }
  ] /* ref_optimizer_key_uses */
}

4.2.5 rows_estimation

顧名思義，用於估算需要掃描的記錄數。

{
  "rows_estimation": [
    {
      "table": "`salaries`",
      "range_analysis": {
        "table_scan": {
          "rows": 2838216,
          "cost": 286799
        } /* table_scan */,
        "potential_range_indexes": [
          {
            "index": "PRIMARY",
            "usable": false,
            "cause": "not_applicable"
          },
          {
            "index": "salaries_from_date_to_date_index",
            "usable": true,
            "key_parts": [
              "from_date",
              "to_date",
              "emp_no"
            ] /* key_parts */
          }
        ] /* potential_range_indexes */,
        "setup_range_conditions": [
        ] /* setup_range_conditions */,
        "group_index_range": {
          "chosen": false,
          "cause": "not_group_by_or_distinct"
        } /* group_index_range */,
        "skip_scan_range": {
          "potential_skip_scan_indexes": [
            {
              "index": "salaries_from_date_to_date_index",
              "usable": false,
              "cause": "query_references_nonkey_column"
            }
          ] /* potential_skip_scan_indexes */
        } /* skip_scan_range */,
        "analyzing_range_alternatives": {
          "range_scan_alternatives": [
            {
              "index": "salaries_from_date_to_date_index",
              "ranges": [
                "0xda840f <= from_date <= 0xda840f AND 0xda860f <= to_date <= 0xda860f"
              ] /* ranges */,
              "index_dives_for_eq_ranges": true,
              "rowid_ordered": true,
              "using_mrr": false,
              "index_only": false,
              "rows": 86,
              "cost": 50.909,
              "chosen": true
            }
          ] /* range_scan_alternatives */,
          "analyzing_roworder_intersect": {
            "usable": false,
            "cause": "too_few_roworder_scans"
          } /* analyzing_roworder_intersect */
        } /* analyzing_range_alternatives */,
        "chosen_range_access_summary": {
          "range_access_plan": {
            "type": "range_scan",
            "index": "salaries_from_date_to_date_index",
            "rows": 86,
            "ranges": [
              "0xda840f <= from_date <= 0xda840f AND 0xda860f <= to_date <= 0xda860f"
            ] /* ranges */
          } /* range_access_plan */,
          "rows_for_plan": 86,
          "cost_for_plan": 50.909,
          "chosen": true
        } /* chosen_range_access_summary */
      } /* range_analysis */
    }
  ] /* rows_estimation */
}

其中：

table：表名
range_analysis：
- table_scan：如果全表掃描的話，需要掃描多少行（row，2838216），以及需要的代價（cost，286799）
- potential_range_indexes：列出表中所有的索引並分析其是否可用。如果不可用的話，會列出不可用的原因是什麼；如果可用會列出索引中可用的字段；
- setup_range_conditions：如果有可下推的條件，則帶條件考慮範圍查詢
- group_index_range：當使用了group by或distinct時，是否有合適的索引可用。當未使用group by或distinct時，會顯示chosen=false, cause=not_group_by_or_distinct；如使用了group by或distinct，但是多表查詢時，會顯示chosen=false，cause =not_single_table。其他情況下會嘗試分析可用的索引（potential_group_range_indexes）並計算對應的掃描行數及其所需代價
- skip_scan_range：是否使用了skip scan
- analyzing_range_alternatives：分析各個索引的使用成本
  - range_scan_alternatives：range掃描分析
    - index：索引名
    - ranges：range掃描的條件範圍
    - index_dives_for_eq_ranges：是否使用了index dive，該值會被參數eq_range_index_dive_limit變量值影響。
    - rowid_ordered：該range掃描的結果集是否根據pk值進行排序
    - using_mrr：是否使用了mrr
    - index_only：表示是否使用了覆蓋索引
    - rows：掃描的行數
    - cost：索引的使用成本
    - chosen：表示是否使用了該索引
  - analyzing_roworder_intersect：分析是否使用了索引合併（index merge），如果未使用，會在cause中展示原因；如果使用了索引合併，會在該部分展示索引合併的代價。
- chosen_range_access_summary：在前一個步驟中分析了各類索引使用的方法及代價，得出了一定的中間結果之後，在summary階段彙總前一階段的中間結果確認最後的方案
  - range_access_plan：range掃描最終選擇的執行計劃。
    - type：展示執行計劃的type，如果使用了索引合併，則會顯示index_roworder_intersect
    - index：索引名
    - rows：掃描的行數
    - ranges：range掃描的條件範圍
  - rows_for_plan：該執行計劃的掃描行數
  - cost_for_plan：該執行計劃的執行代價
  - chosen：是否選擇該執行計劃

4.2.6 considered_execution_plans(重要)

負責對比各可行計劃的開銷，並選擇相對最優的執行計劃。

{
  "considered_execution_plans": [
    {
      "plan_prefix": [
      ] /* plan_prefix */,
      "table": "`salaries`",
      "best_access_path": {
        "considered_access_paths": [
          {
            "access_type": "ref",
            "index": "salaries_from_date_to_date_index",
            "rows": 86,
            "cost": 50.412,
            "chosen": true
          },
          {
            "access_type": "range",
            "range_details": {
              "used_index": "salaries_from_date_to_date_index"
            } /* range_details */,
            "chosen": false,
            "cause": "heuristic_index_cheaper"
          }
        ] /* considered_access_paths */
      } /* best_access_path */,
      "condition_filtering_pct": 100,
      "rows_for_plan": 86,
      "cost_for_plan": 50.412,
      "chosen": true
    }
  ] /* considered_execution_plans */
}

其中：

plan_prefix：當前計劃的前置執行計劃。
table：涉及的表名，如果有別名，也會展示出來
best_access_path：通過對比considered_access_paths，選擇一個最優的訪問路徑
- considered_access_paths：當前考慮的訪問路徑
  - access_type：使用索引的方式，可參考explain中的type字段
  - index：索引
  - rows：行數
  - cost：開銷
chosen：是否選用這種執行路徑
condition_filtering_pct：類似於explain的filtered列，是一個估算值
rows_for_plan：執行計劃最終的掃描行數，由considered_access_paths.rows X condition_filtering_pct計算獲得。
cost_for_plan：執行計劃的代價，由considered_access_paths.cost相加獲得
chosen：是否選擇了該執行計劃

4.2.7 attaching_conditions_to_tables

基於considered_execution_plans中選擇的執行計劃，改造原有where條件，並針對表增加適當的附加條件，以便於單表數據的篩選。

TIPS

這部分條件的增加主要是為了便於ICP（索引條件下推），但ICP是否開啓並不影響這部分內容的構造。
ICP參考文檔：https://www.cnblogs.com/Terry-Wu/p/9273177.html

{
  "attaching_conditions_to_tables": {
    "original_condition": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))",
    "attached_conditions_computation": [
    ] /* attached_conditions_computation */,
    "attached_conditions_summary": [
      {
        "table": "`salaries`",
        "attached": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))"
      }
    ] /* attached_conditions_summary */
  } /* attaching_conditions_to_tables */
}

其中：

original_condition：原始的條件語句
attached_conditions_computation：使用啓發式算法計算已使用的索引，如果已使用的索引的訪問類型是ref，則計算用range能否使用組合索引中更多的列，如果可以，則用range的方式替換ref。
attached_conditions_summary：附加之後的情況彙總
- table：表名
- attached：附加的條件或原語句中能直接下推給單表篩選的條件。

4.2.8 finalizing_table_conditions

最終的、經過優化後的表條件。

{
  "finalizing_table_conditions": [
    {
      "table": "`salaries`",
      "original_table_condition": "((`salaries`.`to_date` = DATE'1987-06-26') and (`salaries`.`from_date` = DATE'1986-06-26'))",
      "final_table_condition   ": null
    }
  ] /* finalizing_table_conditions */
}

4.2.9 refine_plan

改善執行計劃：

{
    "refine_plan": [
    {
        "table": "`salaries`"
    }
    ] /* refine_plan */
}

其中：

table：表名及別名

4.3 join_execution

join_execution段落展示了執行階段的執行過程。

"join_execution": {
  "select#": 1,
  "steps": [
  ] /* steps */
}

五、總結

在整個optimizer_trace中我們重點其實就是在跟蹤記錄trace的json樹，我們通過這棵樹中的內容可以具體去分析優化器究竟做了什麼事情，進行了哪些選擇，是基於什麼原因做的選擇，選擇的結果及依據。這一系列都可以輔助驗證我們的一些觀點及優化，更好的幫助我們對我們的數據庫的實例進行調整。

夏爾_717 動態日志

@ciel717

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MySQL (192)

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MySQL性能分析(三)之optimizer_trace詳解 - 動態詳情

一、概述

二、開啓及關閉

2.1 開啓optimizer_trace

2.2 關閉optimizer_trace

三、使用optimizer_trace

3.1 相關參數

三、使用

3.1 展示條目

3.2 分析SQL語句

四、結果分析

4.1 join_preparation

4.2 join_optimization

4.2.1 condition_processing

4.2.2 substitute_generated_columns

4.2.3 table_dependencies

4.2.4 ref_optimizer_key_uses

4.2.5 rows_estimation

4.2.6 considered_execution_plans(重要)

4.2.7 attaching_conditions_to_tables

4.2.8 finalizing_table_conditions

4.2.9 refine_plan

4.3 join_execution

五、總結

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2.1 開啓optimizer_trace

2.2 關閉optimizer_trace

三、使用optimizer_trace

3.1 相關參數

三、使用

3.1 展示條目

3.2 分析SQL語句

四、結果分析

4.1 join_preparation

4.2 join_optimization

4.2.1 condition_processing

4.2.2 substitute_generated_columns

4.2.3 table_dependencies

4.2.4 ref_optimizer_key_uses

4.2.5 rows_estimation

4.2.6 considered_execution_plans(重要)

4.2.7 attaching_conditions_to_tables

4.2.8 finalizing_table_conditions

4.2.9 refine_plan

4.3 join_execution

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