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Mysql調(diào)優(yōu)Explain工具詳解及實(shí)戰(zhàn)演練(推薦)

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Mysql調(diào)優(yōu)Explain工具詳解以及實(shí)戰(zhàn)演練 Explain工具介紹Explain分析示例explain 兩個(gè)變種explain中的列 索引最佳實(shí)戰(zhàn)索引使用總結(jié):
Mysql安裝文檔參考

Explain工具介紹

使用EXPLAIN關(guān)鍵字可以模擬優(yōu)化器執(zhí)行SQL語(yǔ)句,分析你的查詢(xún)語(yǔ)句或是結(jié)構(gòu)的性能瓶頸
在 select 語(yǔ)句之前增加 explain 關(guān)鍵字,MySQL 會(huì)在查詢(xún)上設(shè)置一個(gè)標(biāo)記,執(zhí)行查詢(xún)會(huì)返回執(zhí)行計(jì)劃的信息,而不是 執(zhí)行這條SQL
注意:如果 from 中包含子查詢(xún),仍會(huì)執(zhí)行該子查詢(xún),將結(jié)果放入臨時(shí)表中

Explain分析示例

參考官方文檔

示例表:
 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);
mysql> explain select * from actor;

在查詢(xún)中的每個(gè)表會(huì)輸出一行,如果有兩個(gè)表通過(guò) join 連接查詢(xún),那么會(huì)輸出兩行

explain 兩個(gè)變種

1)explain extended:會(huì)在 explain 的基礎(chǔ)上額外提供一些查詢(xún)優(yōu)化的信息。緊隨其后通過(guò) show warnings 命令可
以得到優(yōu)化后的查詢(xún)語(yǔ)句,從而看出優(yōu)化器優(yōu)化了什么。額外還有 filtered 列,是一個(gè)半分比的值,rows * filtered/100 可以估算出將要和 explain 中前一個(gè)表進(jìn)行連接的行數(shù)(前一個(gè)表指 explain 中的id值比當(dāng)前表id值小的 表)。

2)explain partitions:相比 explain 多了個(gè) partitions 字段,如果查詢(xún)是基于分區(qū)表的話(huà),會(huì)顯示查詢(xún)將訪問(wèn)的分 區(qū)。

在新版版比如Mysql5.7以上的版本,并不需要攜帶extended就可以查詢(xún)出來(lái)額外的信息,在mysql8.0以上已經(jīng)廢除了explain extended這條命令,我們只需要使用explain就可以了。

explain中的列

接下來(lái)我們將展示 explain 中每個(gè)列的信息。

id列
id列的編號(hào)是 select 的序列號(hào),有幾個(gè) select 就有幾個(gè)id,并且id的順序是按 select 出現(xiàn)的順序增長(zhǎng)的。 id列越大執(zhí)行優(yōu)先級(jí)越高,id相同則從上往下執(zhí)行,id為NULL最后執(zhí)行。
如果查詢(xún)有連接查詢(xún),id出現(xiàn)了多個(gè)。比如說(shuō)1,2,3,那么id為3的這條sql最先執(zhí)行,如果查詢(xún)出來(lái)的id為1,1,2,3,那么兩個(gè)id都為1,則在上面的sql先執(zhí)行。

select_type列
select_type 表示對(duì)應(yīng)行是簡(jiǎn)單還是復(fù)雜的查詢(xún)。
1).simple:簡(jiǎn)單查詢(xún)。查詢(xún)不包含子查詢(xún)和union

 mysql> explain select * from film where id = 2;

2).primary:復(fù)雜查詢(xún)中最外層的 select
3).subquery:包含在 select 中的子查詢(xún)(不在 from 子句中)
4).derived:包含在 from 子句中的子查詢(xún)。MySQL會(huì)將結(jié)果存放在一個(gè)臨時(shí)表中,也稱(chēng)為派生表(derived的英文含 義)
用這個(gè)例子來(lái)了解 primary、subquery 和 derived 類(lèi)型

mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #關(guān)閉mysql5.7新特性對(duì)衍生表的合 并優(yōu)化
2 explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

解釋一下上面的select_type查詢(xún)到的圖,
首先說(shuō)一下id為3的sql優(yōu)先執(zhí)行,因?yàn)樗窃趂rom后面的子查詢(xún),所以對(duì)應(yīng)的select_type為derived,id為2后sql后執(zhí)行,因?yàn)樗?select 中的子查詢(xún)(不在 from 子句中),所以對(duì)應(yīng)的select_type為subquery,
id為1 的sql最后執(zhí)行,它是復(fù)雜查詢(xún)中最外層的 select,所以對(duì)應(yīng)的select_type為primary。
最后別忘了把前面修改的配置還原:

mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #還原默認(rèn)配置

5).union:在 union 中的第二個(gè)和隨后的 select

mysql> explain select 1 union all select 1;

3.table列

這一列表示 explain 的一行正在訪問(wèn)哪個(gè)表。
當(dāng) from 子句中有子查詢(xún)時(shí),table列是 格式,表示當(dāng)前查詢(xún)依賴(lài) id=N 的查詢(xún),于是先執(zhí)行 id=N 的查 詢(xún)。
當(dāng)有 union 時(shí),UNION RESULT 的 table 列的值為union1,2>,1和2表示參與 union 的 select 行id。

deriven3,就表示先查詢(xún)id為3的sql,表示當(dāng)前查詢(xún)依賴(lài) id=3 的查詢(xún)

4.type列(比較重要)

這一列表示關(guān)聯(lián)類(lèi)型或訪問(wèn)類(lèi)型,即MySQL決定如何查找表中的行,查找數(shù)據(jù)行記錄的大概范圍。 依次從最優(yōu)到最差分別為:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
一般來(lái)說(shuō),得保證查詢(xún)達(dá)到range級(jí)別,最好達(dá)到ref
NULL: mysql能夠在優(yōu)化階段分解查詢(xún)語(yǔ)句,在執(zhí)行階段用不著再訪問(wèn)表或索引。例如:在索引列中選取最小值,可 以單獨(dú)查找索引來(lái)完成,不需要在執(zhí)行時(shí)訪問(wèn)表。

mysql> explain select min(id) from film;

在這里解釋一下,因?yàn)镸ySQL底層索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)式B+樹(shù),在上一篇文章中已經(jīng)重要解釋過(guò)。在B+樹(shù)最下面的葉子節(jié)點(diǎn)所以是按照順序排列的,從左到右依次遞增,這個(gè)也就是最左前綴原則,那么查詢(xún)最小的數(shù)值,直接可以到索引最左邊拿到就可以,不需要查詢(xún),這樣的效率是非常高的。

const, system: mysql能對(duì)查詢(xún)的某部分進(jìn)行優(yōu)化并將其轉(zhuǎn)化成一個(gè)常量(可以看show warnings 的結(jié)果)。用于 primary key 或 unique key 的所有列與常數(shù)比較時(shí),所以表最多有一個(gè)匹配行,讀取1次,速度比較快。system是 const的特例,表里只有一條元組匹配時(shí)為system。

mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

mysql> show warnings;

eq_ref:primary key 或 unique key 索引的所有部分被連接使用 ,最多只會(huì)返回一條符合條件的記錄。這可能是在 const 之外最好的聯(lián)接類(lèi)型了,簡(jiǎn)單的 select 查詢(xún)不會(huì)出現(xiàn)這種 type。

explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

解釋一下,上面的film_actor字段film_id為聯(lián)合索引,所以根據(jù)二級(jí)索引對(duì)應(yīng)另一張表的聚集索引查詢(xún)是非??斓?br /> 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綴,索引要和某個(gè)值相比較,可能會(huì) 找到多個(gè)符合條件的行。
1.簡(jiǎn)單 select 查詢(xún),name是普通索引(非唯一索引)

mysql> explain select * from film where name = 'film1';

2. 關(guān)聯(lián)表查詢(xún),idx_film_actor_id是film_id和actor_id的聯(lián)合索引,這里使用到了film_actor的左邊前綴film_id部分。

mysql>explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

range:范圍掃描通常出現(xiàn)在 in(), between ,> ,, >= 等操作中。使用一個(gè)索引來(lái)檢索給定范圍的行

mysql> explain select * from actor where id > 1;

index:掃描全索引就能拿到結(jié)果,一般是掃描某個(gè)二級(jí)索引,這種掃描不會(huì)從索引樹(shù)根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始快速查找,而是直接 對(duì)二級(jí)索引的葉子節(jié)點(diǎn)遍歷和掃描,速度還是比較慢的,這種查詢(xún)一般為使用覆蓋索引,二級(jí)索引一般比較小,所以這 種通常比ALL快一些。

 mysql> explain select * from film;

解釋一下為什么說(shuō)二級(jí)索引比聚集索引要小,因?yàn)槎?jí)索引只保存了當(dāng)前索引的數(shù)據(jù),而聚集索引保存的是全部表數(shù)據(jù)。
ALL:即全表掃描,掃描你的聚簇索引的所有葉子節(jié)點(diǎn)。通常情況下這需要增加索引來(lái)進(jìn)行優(yōu)化了

5.possible_keys列

這一列顯示查詢(xún)可能使用哪些索引來(lái)查找。
explain 時(shí)可能出現(xiàn) possible_keys 有列,而 key 顯示 NULL 的情況,這種情況是因?yàn)楸碇袛?shù)據(jù)不多,mysql認(rèn)為索引 對(duì)此查詢(xún)幫助不大,選擇了全表查詢(xún)。
如果該列是NULL,則沒(méi)有相關(guān)的索引。在這種情況下,可以通過(guò)檢查 where 子句看是否可以創(chuàng)造一個(gè)適當(dāng)?shù)乃饕齺?lái)提 高查詢(xún)性能,然后用 explain 查看效果。

6.key列

這一列顯示mysql實(shí)際采用哪個(gè)索引來(lái)優(yōu)化對(duì)該表的訪問(wèn)。
如果沒(méi)有使用索引,則該列是 NULL。如果想強(qiáng)制mysql使用或忽視possible_keys列中的索引,在查詢(xún)中使用 force index、ignore index。

7.key_len列

這一列顯示了mysql在索引里使用的字節(jié)數(shù),通過(guò)這個(gè)值可以算出具體使用了索引中的哪些列。 舉例來(lái)說(shuō),film_actor的聯(lián)合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 兩個(gè)int列組成,并且每個(gè)int是4字節(jié)。通 過(guò)結(jié)果中的key_len=4可推斷出查詢(xún)使用了第一個(gè)列:film_id列來(lái)執(zhí)行索引查找。

mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len計(jì)算規(guī)則如下:

  • 字符串,char(n)和varchar(n),5.0.3以后版本中,n均代表字符數(shù),而不是字節(jié)數(shù),如果是utf-8,一個(gè)數(shù)字
  • 或字母占1個(gè)字節(jié),一個(gè)漢字占3個(gè)字節(jié) char(n):如果存漢字長(zhǎng)度就是 3n 字節(jié)
  • varchar(n):如果存漢字則長(zhǎng)度是 3n + 2 字節(jié),加的2字節(jié)用來(lái)存儲(chǔ)字符串長(zhǎng)度,因?yàn)?varchar是變長(zhǎng)字符串
  • 數(shù)值類(lèi)型 tinyint:1字節(jié)
  • smallint:2字節(jié)
  • int:4字節(jié)
  • bigint:8字節(jié)
  • 時(shí)間類(lèi)型
  • date:3字節(jié)
  • timestamp:4字節(jié)
  • datetime:8字節(jié)
  • 如果字段允許為 NULL,需要1字節(jié)記錄是否為 NULL
  • 索引最大長(zhǎng)度是768字節(jié),當(dāng)字符串過(guò)長(zhǎng)時(shí),mysql會(huì)做一個(gè)類(lèi)似左前綴索引的處理,將前半部分的字符提取出來(lái)做索 引。

8.ref列

這一列顯示了在key列記錄的索引中,表查找值所用到的列或常量,常見(jiàn)的有:const(常量),字段名(例:film.id)

9.rows列

這一列是mysql估計(jì)要讀取并檢測(cè)的行數(shù),注意這個(gè)不是結(jié)果集里的行數(shù)。

10Extra列

這一列展示的是額外信息。常見(jiàn)的重要值如下:
1)Using index:使用覆蓋索引
覆蓋索引定義:mysql執(zhí)行計(jì)劃explain結(jié)果里的key有使用索引,如果select后面查詢(xún)的字段都可以從這個(gè)索引的樹(shù)中 獲取,這種情況一般可以說(shuō)是用到了覆蓋索引,extra里一般都有using index;覆蓋索引一般針對(duì)的是輔助索引,整個(gè) 查詢(xún)結(jié)果只通過(guò)輔助索引就能拿到結(jié)果,不需要通過(guò)輔助索引樹(shù)找到主鍵,再通過(guò)主鍵去主鍵索引樹(shù)里獲取其它字段值。
簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)就是不用回表,通過(guò)二級(jí)索引也就是聯(lián)合索引就可以拿到想要的結(jié)果集,

mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

2)Using where:使用 where 語(yǔ)句來(lái)處理結(jié)果,并且查詢(xún)的列未被索引覆蓋

mysql> explain select * from actor where name = 'a';

這里的actor表的name是沒(méi)有添加索引的。
3)Using index condition:查詢(xún)的列不完全被索引覆蓋,where條件中是一個(gè)前導(dǎo)列的范圍;
4)Using temporary:mysql需要?jiǎng)?chuàng)建一張臨時(shí)表來(lái)處理查詢(xún)。出現(xiàn)這種情況一般是要進(jìn)行優(yōu)化的,首先是想到用索 引來(lái)優(yōu)化。

其實(shí)還有很多,就不一一介紹了,有興趣的可以自己查看Mysql官方文檔。

索引最佳實(shí)戰(zhàn)

示例表:
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 '年齡',
 `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '職位',
 `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入職時(shí)間',
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='員工記錄表';

 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());

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 ='manage r';

2. 最左前綴法則
如果索引了多列,要遵守最左前綴法則。指的是查詢(xún)從索引的最左前列開(kāi)始并且不跳過(guò)索引中的列。

 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'Bill' and age = 31;
 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 30 AND position = 'dev';
 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

上面會(huì)有三個(gè)結(jié)果集,只有第一條sql遵循了最左前綴原則,使用了索引進(jìn)行查詢(xún),另外兩條sql都是違背了最左前綴原則,就是沒(méi)有從name字段開(kāi)始查詢(xún),所以沒(méi)有使用索引,導(dǎo)致索引失效。
3. 不在索引列上做任何操作(計(jì)算、函數(shù)、(自動(dòng)or手動(dòng))類(lèi)型轉(zhuǎn)換),會(huì)導(dǎo)致索引失效而轉(zhuǎn)向全表掃描

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

第一條sql使用索引,第二條sql導(dǎo)致了索引失效。
4. 存儲(chǔ)引擎不能使用索引中范圍條件右邊的列

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manage r';
2 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manage r';

varchar(n):如果存漢字則長(zhǎng)度是 3n + 2 字節(jié),加的2字節(jié)用來(lái)存儲(chǔ)字符串長(zhǎng)度,因?yàn)?varchar是變長(zhǎng)字符串
name字段所占字節(jié):3*24+2=74
age字段為Int占4個(gè)字節(jié)
74+4=78
這樣就會(huì)導(dǎo)致后面的position索引失效
5. 盡量使用覆蓋索引(只訪問(wèn)索引的查詢(xún)(索引列包含查詢(xún)列)),減少 select * 語(yǔ)句

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

6. mysql在使用不等于(!=或者>),not in ,not exists 的時(shí)候無(wú)法使用索引會(huì)導(dǎo)致全表掃描
小于、 > 大于、 =、>= 這些,mysql內(nèi)部?jī)?yōu)化器會(huì)根據(jù)檢索比例、表大小等多個(gè)因素整體評(píng)估是否使用索引

is null,is not null 一般情況下也無(wú)法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

like以通配符開(kāi)頭('$abc…')mysql索引失效會(huì)變成全表掃描操作
問(wèn)題:解決like'%字符串%'索引不被使用的方法?
a)使用覆蓋索引,查詢(xún)字段必須是建立覆蓋索引字段

EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

b)如果不能使用覆蓋索引則可能需要借助搜索引擎
9. 字符串不加單引號(hào)索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

少用or或in,用它查詢(xún)時(shí),mysql不一定使用索引,mysql內(nèi)部?jī)?yōu)化器會(huì)根據(jù)檢索比例、表大小等多個(gè)因素整體評(píng) 估是否使用索引,詳見(jiàn)范圍查詢(xún)優(yōu)化范圍查詢(xún)優(yōu)化
給年齡添加單值索引

 ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ; 
explain select * from employees where age >=1 and age =2000;

沒(méi)走索引原因:mysql內(nèi)部?jī)?yōu)化器會(huì)根據(jù)檢索比例、表大小等多個(gè)因素整體評(píng)估是否使用索引。比如這個(gè)例子,可能是 由于單次數(shù)據(jù)量查詢(xún)過(guò)大導(dǎo)致優(yōu)化器最終選擇不走索引
優(yōu)化方法:可以將大的范圍拆分成多個(gè)小范圍

 explain select * from employees where age >=1 and age =1000;
 explain select * from employees where age >=1001 and age =2000;

還原最初索引狀態(tài)

ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_age`;

索引使用總結(jié):

到此這篇關(guān)于Mysql調(diào)優(yōu)Explain工具詳解及實(shí)戰(zhàn)演練的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Mysql調(diào)優(yōu)Explain工具內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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