看完这篇文章,99%的人都会使用Mysql Explain工具

时间:2022-07-24
本文章向大家介绍看完这篇文章,99%的人都会使用Mysql Explain工具，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

Explain工具介绍

EXPLAIN是MySQl必不可少的一个分析工具，主要用来测试sql语句的性能及对sql语句的优化，或者说模拟优化器执行SQL语句。

注意:本文基于mysql5.7进行操作,各个版本的mysql使用Explan会有微小的差异

前期掌握点:

什么是mysql的二级索引

mysql中每个表都有一个聚簇索引（clustered index ），除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引（secondary indexes）。 以InnoDB来说，每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果您的表上定义有主键，该主键索引是聚集索引。如果你不定义为您的表的主键 时，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。

示例表

-- ----------------------------
-- Table structure for order
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `order`;
CREATE TABLE `order`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_name`(`name`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of order
-- ----------------------------
INSERT INTO `order` VALUES (2, '华为电脑');
INSERT INTO `order` VALUES (1, '小米电脑');

-- ----------------------------
-- Table structure for user
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user`  (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `age` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of user
-- ----------------------------
INSERT INTO `user` VALUES (1, '黎明1', 25, '2020-09-09 22:49:08', '2020-09-09 22:49:10');
INSERT INTO `user` VALUES (2, '黎明2', 25, '2020-09-09 22:49:20', '2020-09-09 22:49:22');
INSERT INTO `user` VALUES (3, '黎明3', 25, '2020-09-09 22:49:29', '2020-09-09 22:49:30');

-- ----------------------------
-- Table structure for user_order
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `user_order`;
CREATE TABLE `user_order`  (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `oid` int(11) NOT NULL,
  `uid` int(11) NOT NULL,
  `ramark` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_user_order_id`(`oid`, `uid`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of user_order
-- ----------------------------
INSERT INTO `user_order` VALUES (1, 1, 1, NULL);
INSERT INTO `user_order` VALUES (2, 1, 2, NULL);
INSERT INTO `user_order` VALUES (3, 2, 1, NULL);

接下来开始对explan结果集列详细解释

EXPLAIN select * from `order` where id = 2

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:表示对应行是简单查询还是复杂查询

  • simple：简单查询。查询不包含子查询和union
  • 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）
  • union:在 union 中的第二个和随后的所有select

下面这个例子主要来了解(simple)查询类型

EXPLAIN select * from `order` where id = 1

下面这个例子主要来了解(primary、subquery、derived)几种类型

set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
explain select (select 1 from user where id = 1) from (select * from `order` where id = 1) ud;

其实在这里我们可以看到id列,id值最大先执行,那么肯定是先执行是派生表查询,接着第二步执行子查询,最后是最外层的select查询

下面这个例子主要来了解(union)查询类型

explain select * from user union all select * from `order`
set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置

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 <derivenN> 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。

具体例子可参考,上面第二张图的table列

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。 依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL （system效率最高,All效率最低） 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，可以单独查找索引树来完成,不需要在执行时访问表(简单来说,表的数据是以b+树格式存储的,而且叶子节点的data值是有序的,那么通过Min函数,可以直接再索引里面找到最小的值,无需查询表了,所以这里的type才会为null,所以这种性能是非常高的)

explain select min(id) from user

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 (主键索引)或 unique key (唯一索引) 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

--执行如下语句,结果要和图中一样的话, #得先关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化 set session optimizer_switch='derived_merge=off';  还原配置:set session optimizer_switch='derived_merge=on';
explain select * from (select * from `order` where id = 1) tmp;

关于下图中,给出优化的sql,显示查询的是dual表,这个是mysql的自带的空表,像我们上面的sql,mysql会直接将数据解析到空表中,查询返回出去,所以效率才会高

eq_ref： primary key (主键索引) 或 unique key (唯一索引) 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 user_order left join `order` on user_order.oid = `order`.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记录。

  1. 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）
explain select * from `order` where name = '小米电脑';

2.关联表查询，idx_user_order_id是oid和uid的联合索引，这里使用到了user_order的左边前缀oid部分。（这里底层是使用了覆盖索引查询,因为我的连表查询条件中,两个id都是被索引关联着,这样的话,可以直接通过辅助索引就能定位到记录,而不需要再通过辅助索引的id再去主键索引中查询其他的记录了）

explain select oid from `order` left join user_order on `order`.id = user_order.oid

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记录。

explain select * from user 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树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般未使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。

explain select * from `order`;

ALL：即全表扫描，扫描你的聚簇索引(什么是聚簇索引文章开头有解释)的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

explain select * from user;

5.possible_keys列

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。

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。

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_user_order_id 由 oid 和 uid 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：uid列来执行索引查找。

explain select * from user_order where oid = 2;

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

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。

10.Extra列

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

  • Using index：使用覆盖索引
  • Using where：使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖（简单理解为where条件查询的字段没有添加索引）
  • 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；
  • 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。
  • 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。
  • 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

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