MySQL EXPLAIN 解説 2023-08-25 新卒講義 （株）インフィニットループ 事業基盤マネージャー 波多野信広

内容 ● EXPLAIN で出力される実行計画の解説 ● ota さん資料 https://www.infiniteloop.co.jp/tech-blog/2011/03/mysql-index-explain/ の EXPLAIN のパートを補完 ● EXPLAIN のさらなる詳細は本家リファレンス・マニュアルの「8.8.2 EXPLAIN 出力 フォーマット」にてhttps://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/ja/explain-output.html

EXPLAIN を読む上で、理解しやすくなるポイント MySQL は SQL を理解し実行する SQL のレイヤーとトランザクショナル Key Value Store (KVS) の InnoDB ストレージエンジンとの２層構造 ざっくり言うと SQL を単純な InnoDB 操作へとコンパイルしたものが実行計画 MySQL InnoDB SELECT * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.pkey = t2.pkey HANDLER t1 READ pkey HANDLER t2 READ pkey 積集合

EXPLAIN を読む上で、理解しやすくなるポイント MySQL (InnoDB) のテーブル構造は、全てのインデックスがプライマリキーへの参照になっている「クラス ター・インデックス」「索引編成表」 pkey ・・・ ix1 ・・・ ix2 ix1 pkey ix2 pkey インデックスでは pkey が value プライマリキー（テーブル）では pkey 以外の全てが１個の value インデックスマージ AND 積集合 = 共通 pkey 抽出 OR 和集合 = 両方の pkey 抽出 ix1ix2 pkey 複合インデックス インデックスにあるか？ など pkey 不要なアクセス = カバリングインデックス

EXPLAIN を読む上で、理解しやすくなるポイント JOIN には単純なネステッド・ループを使います INNER JOIN で２つの列の同値を探す場合、人間の感覚では２つ並べて交互に比較しますが・・・ 1 2 3 4 1 2 4 8 ２つのクエリを同時に読み進め ながら比較 同じ値 あり と なし 残念ながらこうはやってない

EXPLAIN を読む上で、理解しやすくなるポイント 左の１行ごとに、右のテーブルを毎回スキャンして愚直に INNER JOIN を解決 1 2 3 4 1 2 4 8 多段の for ループ で Join Nested Loop Join (NLJ) これ JOIN ですが、何かに似てませ んか？ 左の値に関して右でクエリする、 そう・サブクエリです！ JOIN = サブクエリ なんだ！

EXPLAIN を読む上で、理解しやすくなるポイント SELECT文の評価順序 https://qiita.com/suzukito/items/edcd00e680186f2930a8 1. FROM 2. ON 3. JOIN 4. WHERE 5. GROUP BY 6. HAVING 7. SELECT 8. DISTINCT 9. ORDER BY 10. LIMIT 一つのサブクエリ 内での評価順 どの RDB でもだいたい同じ ● アクセスするテーブルを用意して ● WHERE でフィルタしながら値を得て ● JOIN する ● GROUP BY の集合や集約の計算 ● 最後にレポート列の整形やソート

ota さん 資料拝借

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EXPLAIN の id, select_type, table 補足 ● id : サブクエリ select 毎に振られる番号（と思って ok） ○ JOIN は同じ id で実行 ○ 無関係なクエリだと id が変わる ● select_type: ○ id が変わる select_type ■ UNION UNION ALL はクエリとして完全独立 ■ UNION RESULT UNION の重複削除して結果を結合するフェーズ ■ SUBQUERY SELECT の列選択にサブクエリが埋め込まれている ■ DERIVED サブクエリ結果が派生したテーブルとして利用されている ■ DEPENDENT 〜 上のレベルのクエリのデータに依存して結果が変わる ■ UNCACHEABLE 〜 サブクエリの繰り返し時にキャッシュ利用出来てない ○ JOIN で同じ id が使われる select_type ■ SIMPLE 関係したサブクエリを含まない ■ PRIMARY サブクエリを含む場合のトップレベルクエリ

UNION, UNION RESULT mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T1 UNION ALL SELECT * FROM T2; +----+-------------+-------+- | id | select_type | table | +----+-------------+-------+- | 1 | PRIMARY | T1 | | 2 | UNION | T2 | +----+-------------+-------+- mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T1 UNION SELECT * FROM T2; +----+--------------+------------+- | id | select_type | table | +----+--------------+------------+- | 1 | PRIMARY | T1 | | 2 | UNION | T2 | | 3 | UNION RESULT | | +----+--------------+------------+- T1 の SELECT は後続の SELECT の値を結合するというこ とで SIMPLE ではなく PRIMARY 重複削除の UNION RESULT 物理テーブルではない生成したテーブル <”union” “id”> で表記

SUBQUERY mysql> EXPLAIN SELECT *, (SELECT id FROM T2 WHERE id = 1) FROM T1; +----+-------------+-------+- | id | select_type | table | +----+-------------+-------+- | 1 | PRIMARY | T1 | | 2 | SUBQUERY | T2 | +----+-------------+-------+- ここがテーブル T2 にアクセスす る SUBQUERY

DERIVED mysql> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT id FROM T1 LIMIT 2) D1 WHERE D1.id > 5; +----+-------------+------------+- | id | select_type | table | +----+-------------+------------+- | 1 | PRIMARY | | | 2 | DERIVED | T1 | +----+-------------+------------+- id 1: 後続のクエリが生成する派 生テーブル への クエリ id 2: 派生テーブルを生成するク エリ

DEPENDENT SUBQUERY mysql> EXPLAIN SELECT *, (SELECT id FROM T1 WHERE T1.id = D2.id) D1 FROM (SELECT id FROM T2 LIMIT 2) D2; +----+--------------------+------------+- | id | select_type | table | +----+--------------------+------------+- | 1 | PRIMARY | | | 3 | DERIVED | T2 | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | T1 | +----+--------------------+------------+- EXPLAIN の実行計画はネステッドループの順番表みたいに なっている ● SELECT * のループ ○ 派生テーブル を生成する T2 への SELECT ■ T1 への SELECT（ T2 の値に依存）

UNCACHEABLE SUBQUERY mysql> EXPLAIN SELECT * ,(SELECT @a FROM T1 LIMIT 1) T FROM T2; +----+----------------------+-------+- | id | select_type | table | +----+----------------------+-------+- | 1 | PRIMARY | T2 | | 2 | UNCACHEABLE SUBQUERY | T1 | +----+----------------------+-------+- サブクエリがキャッシュされないケースとしてユーザー 変数 @a が含まれている場合 ユーザー変数使うなどがんばらないと Uncacheable にはならない、多くはキャッシュさ れるならネストされてたり行数多くても良いので は？ メモリでもコンパクトに、 L1,2,3キャッシュを意識しな いと DB では遅い時代に

SIMPLE mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T1 INNER JOIN T2 ON T1.id = T2.id; +----+-------------+-------+- | id | select_type | table | +----+-------------+-------+- | 1 | SIMPLE | T1 | | 1 | SIMPLE | T2 | +----+-------------+-------+- それぞれのテーブルへのアクセスはサブクエリなど含 まないので SIMPLE JOIN は一つの id で実行されるので同じ id : 1

何故 EXPLAIN で ref という用語が 頻出なのか？ 実行計画 = JOIN = サブクエリの計 画 サブクエリの関心は外のデータをど う参照しているか? になるので reference ワード多用

結合タイプの話の前に、使っているテーブル定義 mysql> desc inventories; +---------+--------+------+-----+ | Field | Type | Null | Key | +---------+--------+------+-----+ | id | bigint | NO | PRI | | user_id | bigint | YES | MUL | | item_id | bigint | YES | MUL | +---------+--------+------+-----+ +----+---------+---------+ | id | user_id | item_id | +----+---------+---------+ | 1 | 594 | 831 | +----+---------+---------+ mysql> desc users; +-------+-------------+- | Field | Type | +-------+-------------+- | id | bigint | | name | varchar(64) | +-------+-------------+- mysql> desc items; +-------------+-------------+- | Field | Type | +-------------+-------------+- | id | bigint | | name | varchar(64) | | description | text | +-------------+-------------+- foreign key 注）業務における最適なテーブル定義については所属チームの先輩方に確認しましょう！

type : const mysql> EXPLAIN SELECT * FROM inventories WHERE id = 1; +----+-------------+-------------+------------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | +----+-------------+-------------+------------+-------+ | 1 | SIMPLE | inventories | NULL | const | +----+-------------+-------------+------------+-------+ 定数で抽出 = ユニークなインデックスで等価検索

type : eq_ref と ALL mysql> EXPLAIN SELECT U.name, I.name FROM items I INNER JOIN users U ON I.id = U.id; +----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | +----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+- | 1 | SIMPLE | I | NULL | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | | 1 | SIMPLE | U | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 8 | +----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+- ユーザーとアイテムでたまたま同じ id 番号のものを探 すという意味ないクエリですが、 eq_ref 一致検索のシ ンプルな例 ユニークなインデックス同士で JOIN する場合に等価一致の検索になるので eq_ref に ALL は全件検索

type : ref と ALL mysql> EXPLAIN SELECT I.id, U.name FROM inventories I INNER JOIN users U ON I.user_id = U.id; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+- | 1 | SIMPLE | U | NULL | ALL | PRIMARY | NULL | | 1 | SIMPLE | I | NULL | ref | users_id | users_id | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+- inventories の users_id のインデックスはユニークではない 比較参照は複数行で行われる 非ユニークなインデックスでの一致の検索は複数行対象になる ref で

type : ref_or_null mysql> EXPLAIN SELECT * FROM inventories I1 WHERE item_id = 1 OR item_id IS NULL; +----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+----------+- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | +----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+----------+- | 1 | SIMPLE | I1 | NULL | ref_or_null | items_id | items_id | +----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+----------+- 非ユニークかつ NULL 許容のインデックスで、実際 に NULL も対象にした検索を行うと このタイプに

index フルスキャンの例外とし て、 Extra に “Using Index” がつ いている場合はデータ的にイン デックスの取得で足りていてプラ イマリキー不要な「カバリングイン デックス 」で動作 この場合重くないこともある オプティマイザは行数が 4〜16倍程度で済む ならインデックスの range 検索ではなくプライ マリキーの ALL を選択しがち。実際その方が 速いことも多い。 type 続き

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ここ重要！ 加えて EXPLAIN のサブクエリ行毎 に、ネストしたループの掛け算の行 数でのアクセスになることも忘れな く！ 多段のループも静的な場合と、外の 値に依存してて毎回クエリ実行され ている場合とがあるので、さらに注 意！！

おまけ

何故 NLJ 採用か？を考えることで見えてくる物 ● 殆どの JOIN は CROSS JOIN の特殊系としても実装出来る ● JOIN = サブクエリ でもある ● JOIN の自然な実装として NLJ で作っておけば SQL の仕事だいたいカバー 100 200 200 300 MySQL 5.7 で scores テーブル cross join の自己結合で <= の行を集計 していくとランキングになる 100 200 200 300 SELECT s1.id, s1.score, COUNT(*) AS ranking FROM scores s1 CROSS JOIN scores s2 ON s1.score <= s2.score GROUP BY s1.id; （パフォーマンスが悪い例なので仕事では使わないように！仕事のクエリは所 属チームの先輩に聞きましょうｗ） +----+-------+---------+ | id | score | ranking | +----+-------+---------+ | 1 | 100 | 4 | | 3 | 200 | 3 | | 2 | 200 | 3 | | 4 | 300 | 1 | +----+-------+---------+

DB で何故 NLJ 採用か？を考えることで見えてくる物 ● MySQL 出来たころ：HDD はシーケンシャルならまぁまぁ速く、メモリなら速い ● 近年：大容量メモリに載っただけの DBでは戦えない。効率的でコンパクトなデータ設計必要 ○ 例：廃止された MySQL のクエリキャッシュ。その他あんまり速くないインメモリ DB ● MySQL の JOIN も進化 ○ 5.6〜 Block Nested Loop：Index で JOIN 出来なくてもブロック化で対応 ○ 8.0.20〜 Hash Join ：コンパクトなハッシュ値テーブルを生成して JOIN の値比較 例：前のページのクエリの EXPLAIN SELECT s1.id, s1.score, COUNT(*) AS ranking FROM scores s1 CROSS JOIN scores s2 ON s1.score <= s2.score GROUP BY s1.id; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 4 | 100.00 | Using temporary | | 1 | SIMPLE | s2 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 33.33 | Using where; Using join buffer (hash join) | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+