Explain

柔情只为你懂 2023-06-23 15:29 96阅读 0赞

Explain工具介绍
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询会返
回执行计划的信息,而不是执行这条SQL
注意:如果 from 中包含子查询,仍会执行该子查询,将结果放入临时表中

explain中的列
接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。

  1. id列
    id列的编号是 select 的序列号,有几个 select 就有几个id,并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。
    id列越大执行优先级越高,id相同则从上往下执行,id为NULL最后执行。

  2. select_type列
    select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
    1)simple:简单查询。查询不包含子查询和union
    mysql> explain select * from film where id = 2;

20191220110109339.png

2)primary:复杂查询中最外层的 select 3)subquery:包含在 select 中的子查询(不在 from 子句中)

4)derived:包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中,也称为派生表(derived的英文含义)

explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

20191220110345823.png

5)union:在 union 中的第二个和随后的 select

explain select 1 union all select 1;

20191220110434901.png

  1. table列
    这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
    当 from 子句中有子查询时,table列是 格式,表示当前查询依赖 id=N 的查询,于是先执行 id=N 的查询。
    当有 union 时,UNION RESULT 的 table 列的值为,1和2表示参与 union 的select 行id。

  2. type列
    这一列表示关联类型或访问类型,即MySQL决定如何查找表中的行,查找数据行记录的大概范围。
    依次从最优到最差分别为:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
    一般来说,得保证查询达到range级别,最好达到ref
    NULL:mysql能够在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着再访问表或索引。例如:在索引列中选取最小值,可以单独查找索引来完成,不需要在执行时访问表

    explain select min(id) from film;

20191220152525350.png

  1. possible_keys列
    这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
    explain 时可能出现 possible_keys 有列,而 key 显示 NULL 的情况,这种情况是因为表中数据不多,mysql认为索引对此查询帮助不大,选择了全表查询。如果该列是NULL,则没有相关的索引。在这种情况下,可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能,然后用 explain 查看效果。

6. key列
这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。
如果没有使用索引,则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引,在查询中使用 force index、ignore index。

  1. key_len列
    这一列显示了mysql在索引里使用的字节数,通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
    8. ref列
    这一列显示了在key列记录的索引中,表查找值所用到的列或常量,常见的有:const(常量),字段名(例:film.id)

  2. rows列
    这一列是mysql估计要读取并检测的行数,注意这个不是结果集里的行数。

10. Extra列
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:

1)Using index:使用覆盖索引

2)Using where:使用 where 语句来处理结果,查询的列未被索引覆盖

3)Using index condition:查询的列不完全被索引覆盖,where条件中是一个前导列的范围

4)Using temporary:mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的,首先是想到用索引来优化。

5)Using filesort:将用外部排序而不是索引排序,数据较小时从内存排序,否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

6)Select tables optimized away:使用某些聚合函数(比如 max、min)来访问存在索引的某个字段

索引最佳实践

  1. CREATE TABLE `employees` (
  2. `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  3. `name` VARCHAR(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
  4. `age` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
  5. `position` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
  6. `hire_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
  7. PRIMARY KEY (`id`),
  8. KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
  9. ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';
  10. INSERT INTO employees(NAME,age,POSITION,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
  11. INSERT INTO employees(NAME,age,POSITION,hire_time) VALUES('HanMeimei',23,'dev',NOW());
  12. INSERT INTO employees(NAME,age,POSITION,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

1.全值匹配

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';

20191220154735959.png

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

20191220154855149.png

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE NAME= 'LiLei' AND age = 22 AND POSITION ='manager';
  2. -- 交换顺序一样,mysql内部会做优化调整查询条件顺序,前提是必须有前导列
  3. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND NAME= 'LiLei' AND POSITION ='manager';

20191220154938838.png

2.最左前缀

如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position ='manager';
  2. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';
  3. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';

3.不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换),会导致索引失效而转向全表扫描

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
  2. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

  1. -- 将不会使用POSITION索引,只有前两个索引生效
  2. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE NAME= 'LiLei' AND age > 22 AND POSITION ='manager';

20191220155635146.png

5.尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列包含查询列)),减少select *语句

6.mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用索引会导致全表扫描

7.is null,is not null 也无法使用索引

8.like以通配符开头(’%abc…’)mysql索引失效会变成全表扫描操作

9.字符串不加单引号索引失效

10.少用or或in,用它查询时,mysql不一定使用索引,mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引

11.范围查询优化(拆分查询范围)

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