MySQL性能优化——Explain执行计划详解

目录

Explain简介        

Explain 分析

1、id列

2、select_type 列

3、type 连接类型

4、possible_key、key 列

5、key_len列

6、rows 列

7、filtered 列

8、ref 列

9、Extra 列

SQL脚本 

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Explain简介        

        MySQL提供了一个执行计划的工具，在MySQL架构中，SQL语句通过优化器最终生成的就是一个执行计划。通过EXPLAIN我们可以模拟优化器执行SQL查询语句的过程，来知道MySQL是怎么处理一条SQL语句的。通EXPLAIN我们可以分析语句或者表的性能瓶颈，然后进行优化。

        官方地址：

        MySQL :: MySQL 5.7 Reference Manual :: 8.8.2 EXPLAIN Output Format

        我们新建三张表，三张表只有主键索引，来详细讲解一下EXPLAIN。（建表SQL在文章末尾）。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM book;
+----+-----------+--------+----------+-----+-------------+-----+-------+----+----+--------+------+
| id |select_type|table   |partitions| type|possible_keys| key |key_len|ref |rows|filtered| Extra|
+----+-----------+--------+----------+-----+-------------+-----+-------+----+----+--------+------+
|  1 |SIMPLE     |book    |NULL      | ALL |NULL         | NULL| NULL  |NULL|  4 | 100.00 | NULL |
+----+-----------+--------+----------+-----+-------------+-----+-------+----+----+--------+------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

Explain 分析

        接下来我们将分析图中 explain 中每列的信息。

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 查询分为简单查询和复杂查询。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。

        select id是SQL执行的顺序的标识，SQL从大到小的执行

• id相同时，执行顺序由上至下
• 如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
• 如果id相同，则认为是一组，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

        1）id 值不同，id 值越大优先级越高，越先被执行

        我们查询book表name=java的email信息

EXPLAIN 
SELECT 
    email 
FROM
    contact
WHERE id = (
    SELECT contact_id  FROM author
    WHERE id = ( 
        SELECT author_id FROM book WHERE NAME = 'java' 
    )
);

        我们先根据name=java从book表中获取author_id，再根据author_id从author表中获取contact_id，根据contact_id查询contact表获取email。

        上面SQL语句执行的顺序为book —> author —> contact，在执行计划中，id依次为 3、2、1

        2）id值相同，由上到下顺序执行

        我们获取book表id=1和author表contact_id =2的数据

EXPLAIN
SELECT
    book.name,author.name,email 
FROM
    book,author,contact
WHERE
    book.author_id = author.id 
    AND author.contact_id = contact.id 
    AND (book.id = 1 or contact.id = 2)

        我们从执行计划中，可以看到id值一样，book表在最后，执行的顺序为：book（4条）—> author （3条）—> contact （3条）

        我们往author表中新增2条数据，再次执行上面的执行计划

INSERT INTO `author`(`id`, `name`, `contact_id`) VALUES (4, '张一', 4);
INSERT INTO `author`(`id`, `name`, `contact_id`) VALUES (5, '李二', 5);

EXPLAIN
SELECT
    book.name,author.name,email 
FROM
    book,author,contact
WHERE
    book.author_id = author.id 
    AND author.contact_id = contact.id 
    AND (book.id = 1 or contact.id = 2)

         此时执行的顺序为：contact （3条）—>  author （5条）—> book（4条）

        随着表数据的改变，执行顺序也会跟着改变，

        结论：

        id值不同，先大后小，id 值相同时，从上往下顺序执行。

2、select_type 列

        select_type ：查询类型，表示对应行是是简单还是复杂的查询，常见的查询类型：

        1）simple：简单查询

        SIMPLE 简单查询，不包含子查询，不包含关联查询 union

EXPLAIN
SELECT * FROM book;

        2）primary：复杂查询中最外层的 select

        PRIMARY 子查询 SQL 语句中的主查询，也就是最外面的那层查询。

EXPLAIN  
SELECT * FROM author 
WHERE id = ( 
    SELECT author_id FROM book WHERE NAME = 'java' 
);

        3）subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）

        SUBQUERY 子查询中所有的内层查询都是 SUBQUERY 类型的。

EXPLAIN  
SELECT * FROM author 
WHERE id = ( 
    SELECT author_id FROM book WHERE NAME = 'java'
);

        4）derived：衍生查询

        derived 查询包含在 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）

EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT max(price) FROM book) tab;

        5）union：联合查询

        union查询在 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

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE id=1 UNION SELECT * FROM book WHERE id=2

3、type 连接类型

        EXPLAIN输出的type列描述了表是如何连接的，从最佳类型到最差类型排序：

        system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > range > index > all

        以上访问类型除了 all，都能用到索引。

        type 所有的连接类型中，常用的连接类型：system、const 、eq_ref、ref、range、index、all。  

        1）const

        主键索引或者唯一索引，只能查到一条数据的 SQL。

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE id=1;

        2）system

        system 是 const 的一种特例，官网上的说明：

The table has only one row (= system table). This is a special case of the const join type.

        只有一行满足条件。例如：只有一条数据的系统表。

EXPLAIN SELECT * FROM mysql.proxies_priv;

        注意：

        proxies_priv表的存储引擎是MyISAM，我们新建一张表，存储引擎为MyISAM，表里面只有一条数据，type结果也是system，将存储引擎修改为InnoDB，type的结果就会变为const。

        3）eq_ref

        eq_ref 通常出现在多表的 join 查询，表示对于前表的每一个结果,，都只能匹配到后表的一行结果。一般是唯一性索引的查询（UNIQUE 或 PRIMARY KEY）。 eq_ref 是除 const 之外最好的访问类型。

EXPLAIN SELECT * FROM book,author WHERE book.author_id=author.id;

        4）ref

        ref 查询用到了非唯一性索引，或者关联操作只使用了索引的最左前缀。

        我们先在book表nam字段上建立一个索引

ALTER TABLE book ADD INDEX `idx_name`(`name`);

        根据name 非唯一性索引进行查询

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE name = 'java';

        关联操作只使用了索引的最左前缀，我们将author表的主键字段，由id修改为联合主键（id，name）

EXPLAIN SELECT * FROM book,author WHERE book.author_id=author.id;

        当author表id字段为主键的时候，关联查询type为eq_ref，当建立联合索引后，关联查询，id字段使用了最左匹配原则，使用了（id，name）联合索引，type此时为ref。

        每小节我们执行完修改表操作，我们都执行rollback操作，保持表最原先的结构，方便后续内容的讲解，后面就不再说明。

rollback;

        5）range

        我们在book表重新建立了name索引，此时我们执行模糊查询

ALTER TABLE book ADD INDEX `idx_name`(`name`);


EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE name like 'java';

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE id BETWEEN 2 AND 4;

        range 索引范围扫描。 如果 where 后面是 like、between and 、 >= 、<=、in 这些，type 类型就为 range。

        6）all

        不走索引一定是全表扫描ALL。

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE price > 60;

4、possible_key、key 列

        possible_key是可能用到的索引，key实际用到的索引，如果key为NULL 就表示没有用到索引。 possible_key 可以有一个或者多个，可能用到索引不代表一定用到索引。 反过来，possible_key 为空，key 可能有值吗？

我们在book表上建立2个索引，一个是name，一个是（name，price）联合索引。

ALTER TABLE book ADD INDEX `idx_name`(`name`);

ALTER TABLE book ADD INDEX `idx_name_price`(`name`, `price`);

        我们查询name=java的书籍，发现有2个索引，idx_name和idx_name_price，最终使用了idx_name索引，

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE name = 'java';

        我们再来查询 author_id = 1 的数据，由于author_id 没有索引，所以possible_key和key都为Null，走全表扫描。

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE author_id = 1;

 

5、key_len列

        key_len是查询使用到索引的长度，跟索引字段的类型、长度有关。

        详细的key_len计算可以看《Explain执行计划key_len详解》这篇博客。

        我们在book表name和author字段分表建立索引

ALTER TABLE book ADD INDEX `idx_name`(`name`);

ALTER TABLE book ADD INDEX `idx_author_id`(`author_id`);

        我们根据name索引进行查询，name字段类型为varchar(255)，允许为空，CHARSET=utf8mb4 ，key_ken = 4 * 255 + 2 + 1 = 1023 ；

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE name = 'java';

        我们根据author_id 索引进行查询，author_id 字段类型为int，允许为null ，key_len = 4 + 1 = 5；

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE author_id = 1;

6、rows 列

MySQL认为扫描多少行才能返回请求的数据，是一个预估值，rows的值一般来说行数越小越好。

EXPLAIN
SELECT 
    * 
FROM
    book,author
WHERE
    book.author_id = author.id and author.name ='张三';

7、filtered 列

filtered表示存储引擎返回的数据在 server 层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，它是一个百分比，在author表中有三条数据，我们查询name=张三的记录，只有一条，也就是33.33%符合查询结果。

EXPLAIN 
SELECT 
    * 
FROM 
    book,author 
WHERE 
    book.author_id = author.id and author.name ='张三';

 

8、ref 列

ref使用哪个列或者常数和索引一起从表中筛选数据。

EXPLAIN 
SELECT
    * 
FROM 
    author,contact 
WHERE
    contact.id = author.contact_id and name ='李四';

9、Extra 列

        Extra执行计划给出的额外的信息说明，可以根据Extra来进行优化。

        1）Using index

        Using index 用到了覆盖索引，不需要回表。

ALTER TABLE book ADD INDEX `idx_name_price`(`name`, `price`);

EXPLAIN SELECT name,price FROM book WHERE name = 'java';

        2）Using where

        Using where 使用了 where 过滤，表示存储引擎返回的记录并不是所有的都满足查询条件，需要 在 server 层进行过滤（跟是否使用索引没有关系）。

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE author_id = 1;

        3）Using index condition

        Using index condition索引条件下推

ALTER TABLE book ADD INDEX `idx_name`(`name`);

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE name like 'j%';

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index-condition-pushdown-optimization.html

        4）Using filesort

        Using filesort 不能使用索引来排序，用到了额外的排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

EXPLAIN SELECT * FROM book order by price;

        5）Using temporary

        Using temporary 表示用到了临时表。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。

EXPLAIN SELECT DISTINCT(author_id) FROM book;

SQL脚本 

CREATE TABLE `author` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `contact_id` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `book` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  `author_id` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `contact` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `email` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;


INSERT INTO book(`id`, `name`, `price`, `author_id`) VALUES (1, 'java', 99.00, 1);
INSERT INTO book(`id`, `name`, `price`, `author_id`) VALUES (2, 'spring', 80.00, 1);
INSERT INTO book(`id`, `name`, `price`, `author_id`) VALUES (3, 'jvm', 109.00, 2);
INSERT INTO book(`id`, `name`, `price`, `author_id`) VALUES (4, 'mybatis', 66.00, 3);

INSERT INTO author(`id`, `name`, `contact_id`) VALUES (1, '张三', 1);
INSERT INTO author(`id`, `name`, `contact_id`) VALUES (2, '李四', 2);
INSERT INTO author(`id`, `name`, `contact_id`) VALUES (3, '王五', 3);

INSERT INTO contact(`id`, `email`) VALUES (1, '[email protected]');
INSERT INTO contact(`id`, `email`) VALUES (2, '[email protected]');
INSERT INTO contact(`id`, `email`) VALUES (3, '[email protected]');