目录
一、表信息
二、explain 的两种使用方式
三、explain中的列
id列
select_type列
table列
type列
possible_keys列
key列
key_len列
ref列
rows列
Extra列
四、索引最佳实践
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
下面是使用 explain 的例子:
在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询时,会返回执行计划的信息,而不是执行这条SQL(如果 from 中包含子查询,仍会执行该子查询,将结果放入临时表中)
一、表信息
Mysql版本: 5.6.33
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);
二、explain 的两种使用方式
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
三、explain中的列
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。
(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)
(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;
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
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
(1) 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;
(2) 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;
(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。
mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;
(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。
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;
(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。
mysql> explain select * from actor where id > 1;
(6) 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)
mysql> explain select * from film;
(6) 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
mysql> explain select * from actor;
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。
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。
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:
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
数值类型
tinyint:1字节
smallint:2字节
int:4字节
bigint:8字节
时间类型
date:3字节
timestamp:4字节
datetime:8字节
如果字段允许为 NULL,需要1字节记录是否为 NULL
注意:
1. 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
2. 一般情况下key_len值越小越好, 索引越短,一是节省空间,而且比较速度较快
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)
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。
Extra列
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:
(1) 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(最左侧索引),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;
(2) Using where:查询的列未被索引覆盖,where筛选条件非索引的前导列
mysql> explain select * from actor where name = ‘a’;
(3) Using where Using index:查询的列被索引覆盖,并且where筛选条件是索引列之一但不是索引的前导列,意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据,Using index代表select用到了覆盖索引
mysql> explain select film_id from film_actor where actor_id = 1;
(4) 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;
(5) 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;
(6) 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。
actor.name没有索引,此时创建了张临时表来distinct mysql> explain select distinct name from actor;
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;
(7) 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。
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;
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;
四、索引最佳实践
表信息
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());
最佳实践
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’;
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’;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘LiLei’;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = ‘LiLei’;
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’;
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’;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != ‘LiLei’
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null
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!
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘1000’;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘LiLei’ or name = ‘HanMeimei’;
五、总结:
like KK%相当于=常量,%KK和%KK% 相当于范围
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