Explain详解与索引最佳实践

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',now()
), (2,'b',now()),
 (3,'c',NOW());

 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 film where id = 2;

Explain字段详解

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

3、table

这一列表示explain的一行正在访问哪个表
当from子句有子查询时，table列是格式，表是当前查询依赖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

4.1、NULL

MySQL能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：在索引列中选择最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表。

EXPLAIN SELECT max(id) FROM `employees`

4.2、const，system

用于primary key 或unique key的所有列与常数比较时，所以表中最多只有一个匹配行，读取1次，速度很快；system是const的特例，表中只有一条元组匹配时为system。

explain select * from (select * from film where id = 1)tmp;

4.3、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。

explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

4.4、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）

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，这里使用了film_actor的左边前缀film_id部分。

explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

4.5、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

explain select * from actor where id >1;

4.6、index

index代表全索引扫描
性能不高
如果查找的字段在二级索引中有，在主键索引中也有，MySQL会优先选择二级索引，因为二级索引小。

4.7、ALL

全表扫描，扫描你的聚集索引所有的叶子节点，需要增加索引进行优化。

5、possible_key列

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找
该列可能有值，但是key列为NULL。这是因为表中数据不多，MySQL认为索引对次查询帮助不大，选择了全表扫描。
如果该列为NULL，则没相关索引，可以通过检查where字句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能。

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。
如果该列为NULL，就是没有使用索引。
如果想要强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中可以使用force index、ignore index。

7、key_len列

该列显示了MySQL在索引里使用的字节数，通过这个值可以计算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;

key_len计算规则如下：

• 字符串，char(n)和varchar(n),5.0.3以后版本，n代表字符数，不是字节数，如果是utf8,一个数字或字母占1个字节，一个汉字占3个字节
• char(n)：如果是汉字就是3n字节
• varchar(n)：如果存汉字，长度就是3n+2,加的2字节用来存储字符串的长度，因为varchar是变长字符串
• tinyint：1字节
• smallint：2字节
• int：3字节
• bigint：8字节
• date：3字节
• timestamp：4字节
• datatime：8字节
• 如果字段允许为NULL，需要一个字节记录是否为NULL
  索引最大长度是768字节，如果字符串过长时，MySQL会做一个类似左前缀的处理，将前半部分的字符提出来做索引。

8、ref列

显示了在key列记录的索引里，表查找值索引的列或常量，常见的有const（常量），字段名（如 film.id）

9、rows列

该列是MySQL估计要读取并检测的行数，不是结果集里的行数

10. Extra列

10.1、Using index：使用覆盖索引

覆盖索引一般针对的是辅助索引，整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果，不需要通过辅助索引树找到主键，再通过主键去主键索引树里获取其它字段值。

10.2、Using where

使用where语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖

10.3、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；

explain select * from film_actor where film_id >1;

10.4、Using temporary

MySQL需要创建一张临时表来进行处理，一般需要优化，首先想到用索引来优化。

actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct

film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表
在扫描索引的时候就可以进行去重
用到了覆盖索引

10.5、 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，否则需要再磁盘完成排序，需要考虑用索引来优化。

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

film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index

MySQL索引最佳实战

示例表：

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

查询的字段按照顺序在索引中都可以匹配到。

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 = 'manage';

2、最左前缀法则

查询从索引的最左列开始并且不跳过索引的列

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 left(name,3) = 'LiLei'

4、存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

范围索引后的字段不一定是有序的

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';

第二条SQL语句没有走position索引

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<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描,< 小于、 > 大于、 <=、>= 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引

7、is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

8、like以通配符开头（‘$abc…’）mysql索引失效会变成全表扫描操作

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）如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎

9、字符串不加单引号索引失效

explain select * from where name = '1000'
explain select * from where name = 1000

10、少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引，详见范围查询优化

在数量量少的时候可能会全表扫描

explain select * from wmployees where name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei'

11、范围查询优化

给年龄添加单值索引

alter table 'employees' add index 'idx_age' ('age') using btree;
explain select * from employees where age>=1 and age <=2000;
alter table `employees` where age>1001 and age<=2000

没走索引原因：mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子，可能是由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引
优化方法：可以将大的范围拆分成多个小范围

like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围