mysql优化——2.explain详解与实践

explain详解与实践

每天多学一点点~
话不多说，这就开始吧…

1.前文

上文 mysql优化——1.索引底层原理 博主留了个悬念，什么是最左前缀原理,下面我们通过几个例子来学习一下

2.准备工作

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); 

3.explain执行计划

2.1 explain几种方式

1）explain
mysql> explain select * from actor;

1）explain extended：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）。
mysql> explain extended select * from film where id = 1;

mysql> show warnings;

2）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。

2.2 explain 中的列

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
   1）简单子查询
   mysql> explain select (select 1 from actor limit 1) from film;
   
   2）from子句中的子查询
   mysql> 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
   3）union查询
   mysql> 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。

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。
   1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union
   mysql> 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）子查询
   4）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
   mysql> 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
   6）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：
   mysql> explain select 1 union all select 1;
   

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，1和2表示参与 union 的 select 行id。

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
   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
   mysql> 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
   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。
   mysql> 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。
   1)简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引） mysql> 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。
   mysql> 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。
   index：扫描全表索引，这通常比ALL快一些。（index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取）
   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

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。

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。

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。
   mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;
   
   key_len计算规则如下：
   1)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
   
   符串长度，如果是utf-8，则长度 3n + 2
   2)数值类型
   tinyint：1字节
   smallint：2字节
   int：4字节
   bigint：8字节　　
   3)时间类型
   date：3字节
   timestamp：4字节
   datetime：8字节
   注意：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

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）

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：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
    mysql> 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
    mysql> explain select * from actor where name = ‘a’;
    
    Using where Using index：
    1.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
    mysql> explain select film_id from film_actor where actor_id = 1;
    
    2.查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引列前导列的一个范围，同样意味着无法直接通过索引查找查询到符合条件的数据
    mysql> explain select film_id from film_actor where film_id < 2;
    
    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
    mysql>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；
    mysql> 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 mysql> explain select distinct name from actor;
    
    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 mysql> 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 mysql> 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 indexmysql> explain select * from film order by name;
    

4.实战

创建表

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());

1. 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’;
   

2. 最佳左前缀法则
   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’;
   

3. 不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or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’;
   

4. 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’;
   

5. *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’;
   

6. 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’
   

7. is null,is not null 也无法使用索引
   EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null
   

8. like以通配符开头（’$abc…’）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！

9. 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;
   

10. 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’;
    

5.总结

like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围

下面博主从网上找到的关于mysql优化口诀
全值匹配我最爱，最左前缀要遵守；
带头大哥不能死，中间兄弟不能断；
索引列上少计算，范围之后全失效；
LIKE百分写最右，覆盖索引不写星；
不等空值还有or，索引失效要少用。

除了explain分析以外，还有trace工具可以帮助我们更好的分析哪些模棱两可的sql，感兴趣的小伙伴们可以看下文
mysql优化——3.trace工具以及排序优化(order by 以文件排序filesort)

6.结语

世上无难事，只怕有心人，每天积累一点点，fighting！！！