Mysql的增删改查我想学过Mysql的人都知道怎么用吧!但是作为一个后端开发人员,只会CRUD是往往不够的,我们在CRUD的同时也需要掌握一些数据库性能优化,这样我们才能提高我们系统的性能。今天介绍
EXPLAIN
字段,这个字段可以让我们很清楚地了解Mysql执行SQL语句的过程,以此来判断我们的SQL语句是否需要优化
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道Mysql是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询与或是表结构的性能瓶颈。
EXPLAIN的用法比较简单,只要要查询语句前面加上EXPLAIN即可
1explain select * from tbl_emp;
运行结果如下
select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select字句或操作表的顺序。
其中id的取值分为三种情况:
下面我们来看看这三种情况到底是怎样的情况
id值如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行。
字段select_type的取值有如下几种:
显示这一行的数据是关于哪张表的
字段type的取值有如下几种:
Full Table Scan,将遍历全表以找到匹配的行。
Full Index Scan,index与All的区别为index类型只遍历索引树。这通常比All快,因为索引文件通常比数据文件小。(也就是说虽然all和index都是读全表,但index是从索引中读取的,而all是从硬盘中读取的)
只索引给定范围的行,使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引,一般就是在你的where语句中出现了between、< 、>、in等查询,这种范围扫描索引扫描比权标扫描要好,因为它只需要开始与索引的某一点,而结束于另一点,不用扫描全部索引。
非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行。
本质上也是一种索引访问,它返回所有匹配某个单独值的行,然而,它会可能找到多个符合条件的行,所以他应该属于查找和扫描的混合体
唯一索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。
表示通过索引一次就找到了,const用于比较primary key
或unique
索引。因为只匹配一行数据,所以很快。如将
主键置于where列表中,Mysql就能将该查询转化为一个常量。
表只有一行记录(等于系统表),这是const类型的特例,平时不会出现,这个也可以忽略不计。
性能的最好到最差依次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
possible_keys显示可能应用在这张表中的索引,一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询实际使用
key为实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。查询中若使用了覆盖索引,则该索引仅出现在key列表中。
表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引长度。在不损失精度性的情况下,长度越长越好。key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,并非实际使用的长度
,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出来的。
显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
根据表统计信息及索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数。
包含不适合在其他列中显示但十分重要的信息。
Extra有如下几个取值:
说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序,而不是按照表内的索引顺序进行读取。Mysql中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
使用了临时表保存中间结果,Mysql在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序order by和分组查询group by
表示相应的select操作中使用了覆盖索引,避免访问了表的数据行,效率不错!如果同时出现using where,表明索引用来执行索键值的查找;如果没有同时出现using where,表明索引用来读取数据而非执行查找动作。
表明使用了where过滤
表明使用了连接缓存
where字句的值总是false,不能用来获取任何元组
在没有group by子句的情况下,基于索引化min/max操作或者对于MyISAM存储引擎优化count(*)操作,不必等到执行阶段再进行计算,查询执行计划生成的阶段即完成优化。
优化distinct操作,在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作