内容简介:id = 主键、 name = 学生姓名、 update_time = 更新时间id = 主键、 name = 课程名称(普通索引)id = 主键、 student_id = 学生表主键、 course_id = 课程表主键、 remark = 备注
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EXPLAIN 分析你的 查询语句 或是 结构的性能瓶颈 。
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在日常工作中,我们有时会碰到执行较慢的 SQL,此时我们可以使用 EXPLAIN 关联字来执行 SQL,可以查看到 SQL 语句有没有用到索引,是不是全表扫描等等,这些都可以通过 EXPLIN 命令来查看,我们可以通过查看到的信息进行进一步的优化。
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在SELECT语句之前增加EXPLAIN关键字,MySQL 会在查询上设置一个标识,执行查询时, 会返回执行计划的信息,而不是执行这条 SQL 。
数据准备
- 学生表
id = 主键、 name = 学生姓名、 update_time = 更新时间
DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(45) DEFAULT NULL, `update_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; # 插入数据 INSERT INTO `student` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18'); 复制代码
- 课程表
id = 主键、 name = 课程名称(普通索引)
DROP TABLE IF EXISTS `course`; CREATE TABLE `course` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; # 插入数据 INSERT INTO `course` (`id`, `name`) VALUES (1,'Java'), (2,'Python'), (3,'JS'); 复制代码
- 学生和课程关系表
id = 主键、 student_id = 学生表主键、 course_id = 课程表主键、 remark = 备注
其中 student_id 和 course_id 为 复合索引
DROP TABLE IF EXISTS `student_course`; CREATE TABLE `student_course` ( `id` int(11) NOT NULL, `student_id` int(11) NOT NULL, `course_id` int(11) NOT NULL, `remark` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_student_course_id` (`student_id`,`course_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; # 插入数据 INSERT INTO `student_course` (`id`, `student_id`, `course_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1); 复制代码
EXPLAIN 输出结果集
到现在为止,需要准备的表已经完成了,我们先简单使用下 EXPLAIN 看下都有哪些东西。
explain select * from actor; 复制代码
执行上面这条语句,会得到这么一个结果集,稍后我们详细介绍每个字段的含义。
在使用EXPLAIN时,在查询中的每个表都会输出一行记录(一条SQL中有几个 SElECT 就会有几条记录)。
EXPLAIN 有两个变种:
- explain extended: 会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。在其后通过
show warnings;
命令可以得到优化后的查询语句,可以得到优化后的查询语句,从而看出优化器优化了什么。(这个可以优化一些简单的SQL, 稍微复杂一点的还是自己动手吧 ヾ(=・ω・=)o )
explain extended select * from student WHERE id = 1; SHOW WARNINGS; 复制代码
- explain partitions: 相比 explain 多了个 partitions 字段,如果查询是基于分区表的话,会显示查询将访问的分区。
EXPLAIN 中的列
接下来我们将展示 EXPLAIN 中每个列的信息。
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 。
- 简单子查询
EXPLAIN SELECT (SELECT 1 FROM student LIMIT 1) FROM course; 复制代码
- FROM 子句中的子查询
EXPLAIN SELECT id FROM (SELECT id FROM student) AS stu; 复制代码
注:我使用的 5.7 的版本,在执行后,只是一条简单的查询,返回结果里并没有用到临时表。
我在使用 5.6 版本测试的时候,执行该语句,得到的结果集中,出现了临时表。
在5.7之前的版本,会创建一个临时表,而外部的 SELECT 查询时用到了这个临时表,例如下图:
id 为 2 的 select_type 为 DERIVER,id 为 1 的 在查询时 table 为 说明用到了临时表。
查看了官方文档,官方文档这样写道: 使用了合并或实现来优化派生表和视图引用 (原谅我个英语渣渣,直接谷歌翻译了( ̄. ̄),英文好的大佬可以直接看官网原文)。
优化器可以使用两种策略(也适用于视图引用)处理派生表引用:
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将派生表合并到外部查询块中
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将派生表实现为内部临时表
例1: SELECT * FROM (SELECT * FROM t1) AS derived_t1; 通过合并派生表 derived_t1,该查询的执行类似于: SELECT * FROM t1; 例2: SELECT * FROM t1 JOIN (SELECT t2.f1 FROM t2) AS derived_t2 ON t1.f2=derived_t2.f1 WHERE t1.f1 > 0; 通过合并派生表 derived_t2,该查询的执行类似于: SELECT t1.*, t2.f1 FROM t1 JOIN t2 ON t1.f2=t2.f1 WHERE t1.f1 > 0; 复制代码
简而言之就是:优化器以相同的方式处理派生表和视图引用:它尽可能避免不必要的实现,这样可以将条件从外部查询推送到派生表,并生成更高效的执行计划。
- union查询
EXPLAIN SELECT 1 UNION ALL SELECT 1; 复制代码
注:和 FROM 子句中的子查询 一样,5.7之后的版本进行了优化。
select_type列
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询,如果是复杂的查询,又是上述三种复杂查询中的哪一种。
- simple
简单查询
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id = 2; 复制代码
- primary
复杂查询中最外层的 select
- subquery
包含在 select 中的子查询(不在 from 子句中)
- derived
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)
用这个例子来了解 primary、subquery 类型
EXPLAIN SELECT (SELECT 1 FROM student WHERE id = 1) FROM (SELECT * FROM course WHERE id = 1) c; 复制代码
- union
在 union 中的第二个和随后的 select
- union result
从 union 临时表检索结果的 select
table列
这一列表示 EXPLAIN 的一行正在访问哪个表。
type列(重要)
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 student; 复制代码
- const、system
MySQL 能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量(可以看show warnings 的结果)。
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用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时,所以表最多有一个匹配行,读取1次,速度比较快。
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system 是 const 的特例,表里只有一条元组匹配时为 system
EXPLAIN extended SELECT * FROM (SELECT * FROM course WHERE id = 1) tmp; 复制代码
show warnings; 复制代码
- eq_ref
primary key或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ,最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了,简单的 select 查询不会出现这种 type。
EXPLAIN SELECT * FROM student_course LEFT JOIN course ON student_course.course_id = course.id; 复制代码
- ref
相比 eq_ref,不使用唯一索引,而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀,索引要和某个值相比较,可能会找到多个符合条件的行。
- 简单 SELECT 查询 ,name 是普通索引(非唯一索引)
EXPLAIN SELECT * FROM course WHERE name = "Java"; 复制代码
- 关联表查询 ,idx_student_course_id 是 student_id 和 course_id 的联合索引,这里使用到了 student_course 的左边前缀 student_id 部分。
EXPLAIN SELECT student_id FROM student LEFT JOIN student_course ON student.id = student_course.student_id; 复制代码
- range
范围扫描通常出现在 IN()、BETWEEN、>、<、>= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id > 1; 复制代码
- index
扫描全表索引,这通常比ALL快一些。(index是从索引中读取的,而all是从硬盘中读取)
EXPLAIN SELECT * FROM course; 复制代码
- ALL
即全表扫描,意味着 MySQL 需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。
EXPLAIN SELECT * FROM student; 复制代码
possible_keys列
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
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使用 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。
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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。
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。
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如果没有使用索引,则该列是 NULL。
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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。
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。
key_len 计算规则如下:
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字符串
类型 长度 char(n) n字节长度 varchar(n) 2字节存储字符串长度,如果是utf-8,则长度 3n + 2 -
数值类型
类型 长度 tinyint 1字节 tinyint 2字节 int 4字节 bigint 8字节 -
时间类型
类型 长度 date 3字节 timestamp 4字节 timestamp 8字节 -
如果字段允许为 NULL,需要1字节记录是否为 NULL
索引最大长度是768字节,当字符串过长时,MySQL 会做一个类似左前缀索引的处理,将前半部分的字符提取出来做索引。
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:student.id)
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。
Extra列(重要)
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:
- Using index
查询的列被索引覆盖,并且 WHERE 筛选条件是索引的前导列,是性能高的表现。一般是使用了覆盖索引(索引包含了所有查询的字段)。对于 InnoDB 来说,如果是辅助索引性能会有不少提高。
EXPLAIN SELECT student_id FROM student_course WHERE student_id = 1; 复制代码
- Using where
查询的列未被索引覆盖, WHERE 筛选条件非索引的前导列
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE NAME = 'Python'; 复制代码
- Using where Using index
查询的列被索引覆盖,并且 WHERE 筛选条件是索引列之一但是不是索引的前导列,意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据
EXPLAIN SELECT course_id FROM student_course WHERE course_id = 1; 复制代码
- NULL
查询的列未被索引覆盖,并且 WHERE 筛选条件是索引的前导列,意味着用到了索引,但是部分字段未被索引覆盖,必须通过 “回表” 来实现,不是纯粹地用到了索引,也不是完全没用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM student_course WHERE student_id = 1; 复制代码
- Using index condition
与 Using where 类似,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
EXPLAIN SELECT * FROM student_course WHERE student_id > 1; 复制代码
- 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。
- student.name没有索引,此时创建了张临时表来 DISTINCT
EXPLAIN SELECT DISTINCT name FROM student; 复制代码
- course.name建立了idx_name索引,此时查询时 extra 是 Using index,没有用临时表 。
EXPLAIN SELECT DISTINCT name FROM course; 复制代码
- Using filesort
MySQL 会对结果使用一个外部索引排序,而不是按索引次序从表里读取行。此时 MySQL 会根据联接类型浏览所有符合条件的记录,并保存 排序 关键字和行指针,然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下也是要考虑使用索引来优化的。
- student.name 未创建索引,会浏览 student 整个表,保存排序关键字 name 和对应的 id,然后排序 name 并检索行记录
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY name; 复制代码
- course.name 建立了idx_name索引,此时查询时 extra 是 Using index。
EXPLAIN SELECT * FROM course ORDER BY name; 复制代码
- filtered列
filtered 是一个半分比的值, rows * filtered / 100
可以估算出将要和 EXPLAIN 中前一个表进行连接的行数(前一个表指 EXPLAIN 中的 id 值比当前表 id 值小的表)。
趁热打铁来波实践
准备表和数据
DROP TABLE IF EXISTS `employees`; CREATE TABLE `employees` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位', `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表'; INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('小明',22,'JAVA',NOW()); INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('李雷', 23,'Python',NOW()); INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('韩梅梅',23,'JS',NOW()); 复制代码
如上, name
、 age
、 position
为 复合索引
全值匹配
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE NAME= '小明'; 复制代码
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= '小明' AND age = 22; 复制代码
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE NAME= '小明' AND age = 22 AND POSITION ='JAVA'; 复制代码
如上, 三条 SQL 都用到了索引
最佳左前缀法则
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE NAME = '李磊'; 复制代码
如图,可以看到 用到了索引 。
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE POSITION = 'Python'; 复制代码
如图,可以看到 没有用索引 。
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 23 AND POSITION ='Python'; 复制代码
如图,可以看到 也没有用索引 。
总结: 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。
不在索引列上做任何操作
例如 计算、函数、(自动or手动)类型转换等,会导致索引失效而转向全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(NAME,1) = '韩'; 复制代码
如图,可以看到 没有用索引 。
不能使用索引中范围条件右边的列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= '小明' AND age = 22 AND position ='JAVA'; 通过上边实践,知道该语句用到了索引 复制代码
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= '小明' AND age > 22 AND position ='JAVA'; 复制代码
我们可以计算下 key_len 长度,可以得知 索引只用到了 name
和 age
, position
没用用到索引,所以 在复合索引中使用了范围条件右边的列索引会失效。
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
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= '小明' AND age = 22 AND POSITION ='Java'; 复制代码
EXPLAIN SELECT NAME, age, POSITION FROM employees WHERE NAME= '小明' AND age = 22 AND POSITION ='Java'; 复制代码
可以看到, 从 NULL 变成了 Using index
使用不等于(!=或者<>)时索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE NAME != '小明' 复制代码
IS NULL,IS NOT NULL 也无法使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name IS NOT NULL 复制代码
LIKE 以通配符开头索引会失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LIKE '%李' 复制代码
- 通配符放结尾索引不会失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LIKE '李%' 复制代码
- 或者使用覆盖索引,查询字段必须是建立覆盖索引字段
EXPLAIN SELECT NAME, age, position FROM employees WHERE name LIKE '%李' 复制代码
注:当覆盖索引指向的字段是 varchar(380) 及 380 以上的字段时,覆盖索引会失效!
字符串不加单引号索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE NAME = 1000; 复制代码
少用or,用它连接很多情况下索引会失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '李磊' OR NAME = '韩梅梅'; 复制代码
总结
假设 a、b、c 为复合索引
WHERE 语句 | 索引使用情况 |
---|---|
WHERE a = '小明' | 使用到 a |
WHERE a = '小明' AND b = '李磊' | 使用到 a 、b |
WHERE a = '小明' AND b = '李磊' AND c = '韩梅梅' | 使用到 a、b、c |
WHERE b = '李磊' 或者 WHERE b = '李磊' AND c = '韩梅梅' 或者 WHERE c = '韩梅梅' | 没有用到 |
WHERE a = '小明' AND c = '韩梅梅' | a 用到了,c 没有用到,因为 b 中间断了 |
WHERE a = '小明' AND b > '李磊' AND c = '韩梅梅' | a、b 用到了,c 不能用在范围后 |
WHERE a = '小明' AND b = '李磊%' AND c = '韩梅梅' | 使用到 a、b、c |
WHERE a = '小明' AND b = '%李磊' AND c = '韩梅梅' | 只用到 a |
WHERE a = '小明' AND b = '%李磊%' AND c = '韩梅梅' | 只用到 a |
WHERE a = '小明' AND b = '李%磊%' AND c = '韩梅梅' | 使用到 a、b、c |
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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