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MySQL性能优化专栏
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2.MySQL2-Explain详解
3.MySQL3-索引最佳实战
4.MySQL4-MySQL内部组件结构
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使用Explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explain关键字,Mysql会在查询上设置一个标记,执行查询会返回执行计划的信息,而不是执行这条SQL
注意:如果from中包含子查询,仍会执行该子查询,将结构放入临时表中
示例代码
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);
explain select * from actor;
在查询中的每个表都会输出一行,如果有两个表通过join连接查询,那么会输出两行
接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。
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列值越大优先级越高,id相同则是从上往下执行,id为NULL最后执行
select_type表示对应行是简单还是复杂查询
simple:简单查询,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自居中的子查询,MySQL会将结果存放在一个临时表中,也称为派生表
mysql> set session optimizer_switch=‘derived_merge=off’; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合
并优化
mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where
id = 1) der;
union:在union中的第二个和随后的select
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列时格式,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
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,最大达到ref
NULL:mysql能够在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着访问表或索引。例如:在索引列中取最小值,可以单独查找索引来完成,不需要在执行时访问表
const,system:mysql能对查询的某部分进行优化并将其转换成一个常量(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,读取一次,速度比较快。system时const的特例,表里只有一条元组匹配时为system。(意思就是system只有在数据找到一条的情况下出现)
explain extended select * from (select * from film where id =1) tmp;
explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;
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';
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;
mysql> explain select * from actor where id > 1;
explain select * from film;
为什么这里是走的idx_name这个索引?没有走主键索引?
因为MySQL底层有一套判断使用哪个索引的机制,这里是因为这张表一共就2个字段,而这inx_name索引树就已经包含了id和name,这时候选择用主键和二级索引,它会优先选择二级索引因为它的索引树大小会小很多。
如果有很多其他字段,可能会选择主键索引,因为你选择了二级索引还得做回表操作
explain select * from actor;
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,所以选择全表扫描。
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子句看是否可以创建一个适当的索引来提高查询性能,然后用explain查看效果。
这一列显示MySQL使用采用那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possibe_keys列中的索引,在查询中使用force index、ignore index。
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。
explain select * from film_actor where film_id = 2;
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)
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
这一列展示的是额外信息,常见的重要值如下:
explain select film_id from film_actor where film_id = 1;
explain select * from actor where name = 'a';
explain select * from film_actor where film_id > 1;
explain select distinct name from actor;
4.2 film.name创建了idx_name索引,此时查询时extra时using index ,没有用临时表
explain select distinct name from film;
explain select * from actor order by name;
5.2 film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index
explain select * from film order by name;
explain select min(id) from film;