MySQL学习之EXPLAIN执行计划详解及最佳实践
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MySQL学习之EXPLAIN执行计划详解及最佳实践相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
备注: 环境mysql5.6.38
一、EXPLAIN执行计划
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的,分析 你的查询语句或者表结构的性能瓶颈。
语法 :Explain + SQL语句
在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询时,会返回执行计划的信息,而不是执行这条SQL(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)
1、执行计划作用
- 表的读取顺序
- 数据读取操作的操作类型
- 哪些索引可以使用
- 哪些索引被实际使用
- 表之间的引用
- 每张表有多少行被优化器查询
2、explain 案例
DROP TABLE IF EXISTS `actor`; CREATE TABLE `actor` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(45) DEFAULT NULL, `update_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `actor` (`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‘); DROP TABLE IF EXISTS `film`; CREATE TABLE `film` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,‘film0‘),(1,‘film1‘),(2,‘film2‘); DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`; CREATE TABLE `film_actor` ( `id` int(11) NOT NULL, `film_id` int(11) NOT NULL, `actor_id` int(11) NOT NULL, `remark` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);
explain select * from actor;
在查询中的每个表会输出一行,如果有两个表通过 join 连接查询,那么会输出两行。表的意义相当广 泛:可以是子查询、一个 union 结果等。
3、explain 语法
explain extended sql语句
会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可以得到优化后的查询语句,从而看出优化器优化了什么。额外还有 filtered 列,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)。
explain extended select * from film where id = 1;
show warnings;
explain partitions sql语句
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。
注意:explain extended以及explain partitions在较新MySQL版本中并不支持,直接使用explain即包含partitions和filtered字段。
4、explain 中的列
接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。
4.1、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。MySQL将 select 查询分为简单查询(SIMPLE)和复杂查询(PRIMARY)。 复杂查询分为三类:简单子查询、派生表(from语句中的子查询)、union 查询。 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 actor limit 1) from film;
from子句中的子查询:
explain select id from (select id from film) as der;
这个查询执行时有个临时表别名为der,外部 select 查询引用了这个临时表。
union查询:
explain select 1 union all select 1;
union结果总是放在一个匿名临时表中,临时表不在SQL中出现,因此它的id是NULL,id为NULL的最后执行。
4.2.、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。查询不包含子查询和union
explain select * from film where id = 2;
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: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)。
用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;
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 用这个例子来了解 union 和 union result 类型:
explain select 1 union all select 1;
4.3、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 <union1,2>,1和2表示参与 union 的 select 行id。
4.4、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。
完整的结果值从最优到最差分别为:
system>const>eq_ref>ref>fulltext>ref_or_null>index_merge>unique_subquery>index_subquery>range>index>ALL
需要记忆的: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;
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)。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。system是const的特例,表里只有一条元组匹配时为system。
explain select * from (select * from film where id = 1) tmp;
show warnings;
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 film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;
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 film where name = "film1";
- 关联表查询,idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引,这里使用到了film_actor的左边前缀 film_id部分。
explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;
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 actor where id > 1;
index:扫描全表索引,这通常比ALL快一些。
explain select * from film;
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 actor;
4.5、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。
4.6、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。
explain select * from film ignore index(idx_name);
4.7、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。 举例来 说,film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成,并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列:film_id列来执行索引查找。
explain select * from film_actor where film_id = 2;
key_len计算规则如下:
- 字符串
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
tinyint: 1字节
smallint: 2字节
int: 4字节
bigint: 8字节
- 时间类型
date: 3字节
timestamp: 4字节
datetime: 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。
4.8、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) 。
4.9、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。
4.10、Extra列
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 film_id from film_actor where film_id = 1;
- 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 actor where name = ‘a‘;
- 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 film_id from film_actor where actor_id = 1;
- 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 film_actor where film_id = 1;
- 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 film_actor where film_id > 1;
- 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。
1. actor.name 没有索引,此时创建了张临时表来distinct。
explain select distinct name from film;
2. film.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 film;
- 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。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
1. actor.name 未创建索引,会浏览 actor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 actor order by name;
2. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index
explain select * from film order by name;
二、索引最佳实践
1、使用的表
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(‘LiLei‘,22,‘manager‘,NOW()); INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(‘HanMeimei‘,23,‘dev‘,NOW()); INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(‘Lucy‘,23,‘dev‘,NOW());
2、最佳实践
-
全值匹配
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= ‘LiLei‘;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= ‘LiLei‘ AND age = 22
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= ‘LiLei‘ AND age = 22 AND position=‘manager‘;
-
最左前缀法则
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。
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position =‘manager‘;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position =‘manager‘;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘LiLei‘;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘LiLei‘ AND position =‘manager‘;
-
不要在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动或手动)类型转 换),会导致索引失效而转向全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘LiLei‘;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = ‘LiLei‘;
-
存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= ‘LiLei‘ AND age = 22 AND position =‘manager‘;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= ‘LiLei‘ AND age > 22 AND position =‘manager‘;
-
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
EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= ‘LiLei‘ AND age = 23 AND position =‘manager‘;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= ‘LiLei‘ AND age = 23 AND position =‘manager‘;
-
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
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != ‘LiLei‘;
在新版本的MySQL中已优化,已经是走索引了 ,如MySQL8.0.16:
-
is null,is not null 使用索引
如果设置了字段不能为空,不会查表
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null;
如果查主键不存在的值,不会查表
EXPLAIN SELECT * FROM film WHERE id=100;
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;
字段设置可以为空 的,where 检索字段是索引前导列,使用索引
EXPLAIN select * from film where name is null ;
-
like以通配符开头mysql索引失效会变成全表扫描操作
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like ‘%Lei‘;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like ‘Lei%‘;
问题:解决like‘%字符串%‘索引不被使用的方法?
a)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 ‘%Lei%‘;
b)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‘;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;
-
少用or,用它连接时很多情况下索引会失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘LiLei‘ or name = ‘HanMeimei‘;
高版本的MySQL经过优化不存在此问题,如MySQL8.0.16:
3、总结
以上是关于MySQL学习之EXPLAIN执行计划详解及最佳实践的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章