从 MySQL 8.1 开始 EXPLAIN 引入了 INTO 子句，它允许将 EXPLAIN 查询的输出存储在用户变量中，而不是将其返回给客户端。目前仅支持 JSON 格式，但这对于大多数用例来说应该足够了。

作者：Magnus Brevik

原文地址：dev.mysql.com/blog-archiv...

EXPLAIN INTO

EXPLAIN 的输出存储在用户变量之后，就可以将它当成 JSON 对象操作。这使您能够以编程方式直接从 EXPLAIN中提取、操作和存储数据到数据库中。

举个例子：

sql 复制代码

mysql> SELECT name, quantity FROM orders JOIN items ON orders.item_id = items.id;
+-------------+----------+
| name        | quantity |
+-------------+----------+
| Screwdriver |       23 |
| Screwdriver |        1 |
| Locket      |       17 |
| Armoire     |       42 |
| Armoire     |       16 |
+-------------+----------+

如果只对此次查询的开销成本感兴趣，可以先将查询定义为为 @explain_output。

sql 复制代码

mysql> EXPLAIN FORMAT=JSON INTO @explain_output SELECT name, quantity FROM orders JOIN items ON orders.item_id = items.id;
Query OK, 0 rows affected (0,00 sec)

现在，从这个 EXPLAIN 中得到的唯一输出是"Query OK"。如果我们想查看完整的 EXPLAIN 输出，我们可以选择 @explain_output，但是完整的 JSON 输出会占用很大的空间，而且我只对开销（cost ）感兴趣。为了从 JSON 对象中提取，只需使用 MySQL 的 JSON 函数对指定的 JSON 对象处理即可。

sql 复制代码

mysql> SELECT JSON_EXTRACT(@explain_output, "$.query_block.cost_info.query_cost") AS query_cost;
+------------+
| query_cost |
+------------+
| "1.60"     |
+------------+

EXPLAIN SCHEMA

从 MySQL 8.2 开始 EXPLAIN 引入了 FOR SCHEMA 子句。它允许在当前 SCHEMA 之外的其他 SCHEMA 中执行 EXPLAIN 查询。这使得创建一个存储过程 PROCEDURE 来解释每个 SCHEMA 中最常运行的查询并收集有关它们的统计信息成为可能。

如果当前的 SCHEMA 与我们要查询的表所在的 SCHEMA 不同，我们可以

sql 复制代码

mysql> USE statistics;
mysql> EXPLAIN FORMAT=TREE FOR SCHEMA customer1 SELECT name, quantity FROM orders JOIN items ON orders.item_id = items.id;
-> Nested loop inner join  (cost=2.3 rows=5)
    -> Table scan on items  (cost=0.55 rows=3)
    -> Index lookup on orders using fk_item_id (item_id=items.id)  (cost=0.472 rows=1.67)

这对于大多数 EXPLAIN 使用的情况可能不太有用，但是如果我们有多个具有相同表结构的 SCHEMA，并且想要一次性收集所有 SCHEMA 的统计信息，我们可以创建一个存储过程 PROCEDURE 来为我们做到这一点：

sql 复制代码

DELIMITER |
CREATE PROCEDURE explain_query_for_schema(IN schema_name VARCHAR(64), IN query VARCHAR(1000))
BEGIN
    SET @explain_stmt = CONCAT("EXPLAIN FORMAT=JSON INTO @explain_output FOR SCHEMA ", schema_name, " ", query);
    PREPARE stmt FROM @explain_stmt;
    EXECUTE stmt;
    INSERT INTO explain_outputs (schema_name, query, explain_output) VALUES (schema_name, query, @explain_output);
END |

CREATE PROCEDURE explain_query_for_all_schemas(IN query VARCHAR(1000))
BEGIN
    DECLARE done BOOLEAN DEFAULT FALSE;
    DECLARE schema_name VARCHAR(64);
    DECLARE cur_schema_names CURSOR FOR SELECT schema_name_table.schema_name FROM schema_name_table;
    DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE;
    OPEN cur_schema_names;

    explain_loop: LOOP
        FETCH cur_schema_names INTO schema_name;
        IF done THEN
            LEAVE explain_loop;
        END IF;
        CALL explain_query_for_schema(schema_name, query);
    END LOOP;
    CLOSE cur_schema_names;
END |
DELIMITER ;

SET @query = "SELECT name, quantity FROM orders JOIN items ON orders.item_id = items.id";
CALL explain_query_for_all_schemas(@query);

SELECT schema_name, query, JSON_EXTRACT(explain_output, "$.query_block.cost_info.query_cost") AS query_cost, created_at FROM explain_outputs;
+-------------+---------------------------------------------------------------------------+------------+---------------------+
| schema_name | query                                                                     | query_cost | created_at          |
+-------------+---------------------------------------------------------------------------+------------+---------------------+
| customer1   | SELECT name, quantity FROM orders JOIN items ON orders.item_id = items.id | "2.30"     | 2023-11-14 20:56:47 |
| customer2   | SELECT name, quantity FROM orders JOIN items ON orders.item_id = items.id | "0.70"     | 2023-11-14 20:56:47 |
| customer3   | SELECT name, quantity FROM orders JOIN items ON orders.item_id = items.id | "9.10"     | 2023-11-14 20:56:47 |
+-------------+---------------------------------------------------------------------------+------------+---------------------+

就是这样。EXPLAIN 的两个相对简单的扩展乍一看可能并不重要，但使存储过程能够以编程方式处理 EXPLAIN 输出。我们自己将其用于《使用 MySQL Autopilot Indexing 删除索引猜测值》这个案例中，其中 EXPLAIN INTO 和 EXPLAIN FOR SCHEMA 对于收集数据以建议更好的索引至关重要。我们希望它对您和我们一样有用。

如果您想了解更多信息，这些都记录在 MySQL EXPLAIN 文档中。

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