一文必懂-MySQL调优之Explain工具(一)
作者:互联网
MySQL调优之Explain
Expalin介绍
使用Explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析查询语句或者结构的性能瓶颈;
用法:在Select语句前增加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,而不是这条SQL
Explain分析实例
官方文档:
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
表1:
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;
表2:
CREATE TABLE `film` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;
表3:
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;
使用:
1 mysql> explain select * from actor;
结果:
有多少张表参与查询,就会显示多少行数据;
例如双表join,嵌套子查询,就会显示两条;
explain 两个变种
- explain extended:会在explain的基础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)。
测试:
explain extended select * from film where id = 1;
show warnings;
运行结果:
在MySQL5.7(可能是5.6),extended就已经过时了。
- 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为select的序列号,有几个select就有多少个id,并且id的顺序是按照select出现的顺序增长的。
三种情况:
-
id相同:那么执行表的顺序是从上到下;
-
id不同:那么执行表的顺序是从达到小;
EXPLAIN
SELECT name , (SELECT actor_id from film_actor) as tid
from actor
- id相同不同:先从大到小执行,再到id相同的时候就从上到下;
EXPLAIN
SELECT name , (SELECT actor_id from film_actor) as tid
from actor where id IN (SELECT actor_id from film_actor)
- select_type
表示对应行是简单查询还是复杂的查询;
1)simple:简单查询。查询不包含子查询和union
explain select * from film where id = 2;
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子句中的查询。MySQL将结果放在一个临时表里,也称为派生表
用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型
#关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
set session optimizer_switch='derived_merge=off';
explain select (select 1 from actor where id = 1)
from (select * from film where id = 1) der;
5)union:在union中的第二个和随后的select;
explain select 1 union all select 1;
3. table列
这一列表示explain的一行正在访问那个表;
当from子句中由子查询时,table列式格式,表示当前查询依赖id=N的查询,该表的是由id=N查询生成的,于是先执行id=N的查询;
当有union时,UNION RESULT的table列的值为<union 1,2>,1和2表示union的select行ID;
- type列
这一列表示关联类型或者访问类型,即MySQL决定如何查找表中的行,查找数据行记录的大概范围;
依次从最优到最差为:System>const>eq_ref>ref>range>index>all
一般来说:保证type达到range级别,最好达到ref级别;
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者索引。
例如:在索引中选取最小值,可以单独查找索引完成,不需要执行时访问表;
explain select min(id) from film;
- const:mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化为一个常量。用于primary key或者unique key的所有列表与常数比较。所以表最多只有一行匹配记录,读取1次,速度快。
- system:const的特例,表中只有一条记录,匹配就查找到了,通常是系统表。
set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #
explain select * from (select * from film where id = 1) as tmp;
- 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记录条件的记录。这可能是在const之外最好的连接类型了,简单的select查询不会出现这种type;
EXPLAIN select * from actor left JOIN film_actor on actor.id=film_actor.actor_id where actor.id=1
- 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,索引要和某个值进行比较,可能会找到多个符合条件的行;
1) 简单 select 查询,name是普通索引(非唯一索引)
explain select * from film where name = 'film1';
2)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,>,<,>=等范围查询操作中。使用一个索引来检索给定范围的行;
explain select * from actor where id > 1;
- index:扫描全索引就能拿到结果,一般是扫描某个二级索引,这种扫描不会从索引根节点开始快速查找,而直接对二级索引的叶子结点遍历和扫描,速度还是比较慢的,这种查询一般为使用覆盖所有,二级索引一般比较小,这种通常比ALL快一些;
explain select * from film;
- ALL :全表扫描,对于主键聚簇索引的叶子结点中的头结点开始遍历和扫描,速度最慢;
-
possible_key
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找数据。
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,则可能没有相关的索引,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;
如果该列是NULL,可以不为null,则可能是覆盖索引,select 列刚好是二级索引的表数据。直接从二级索引中获取就可以了 -
key列
这一列显示mysql查询时实际使用了哪个索引来优化对该表的访问;
如果没有使用索引,则该列为NULL。如果强制MySQL使用或者忽略possible_keys列中的索引,查询时可以使用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。
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key_len计算规则如下:
- 字符串,char(n)和varchar(n),5.0.3以后版本中,n均代表字符数,而不是字节数,如果是utf-8,一个数字 或字母占1个字节,一个汉字占3个字节
- char(n):如果存汉字长度就是 3n 字节 varchar(n):如果存汉字则长度是 3n + 2 字节,加的2字节用来存储字符串长度,因为 varchar是变长字符串
- 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
explain select * from film_actor where film_id = 2;
-
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) -
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
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:
- 覆盖索引定义:mysql执行计划explain结果里的key有使用索引,如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中 获取,这种情况一般可以说是用到了覆盖索引,extra里一般都有using index;覆盖索引一般针对的是辅助索引,整个 查询结果只通过辅助索引就能拿到结果,不需要通过辅助索引树找到主键,再通过主键去主键索引树里获取其它字段值
explain select film_id from film_actor where film_id = 1;
- Using where
使用 where 语句过滤结果,并且查询的列未被索引覆盖。
explain select * from actor where name = 'a';
- 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- actor.name没有索引,此时创建了张临时表来distinct
- 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 actor;
explain select distinct name from film;
- 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,常见于order by,group by。
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;
- 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
explain select min(id) from film;
标签:Explain,actor,必懂,explain,索引,调优,select,id,film 来源: https://blog.csdn.net/yaoyaochengxian/article/details/117067660