MySql索引优化explain参数详解

explain概述

• explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析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
• 查询语句 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中

explain中的列参数

• 列参数

  • id
  • select_type
  • table
  • type
  • possible_key
  • key
  • key_len
  • ref
  • row
  • fitered
  • Extra
    

• 新建数据库表和插入一些数据用于测试

演员表

DROP TABLE IF EXISTS `actor`;

CREATE TABLE `actor` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '名字',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='演员';

 INSERT INTO `actor` (`id`, `name`,`create_time`, `update_time`) VALUES (1,'a',NOW(),NOW()), (2,'b',,NOW()), (3,'c',NOW(),NOW());

电影表

DROP TABLE IF EXISTS `film`;

CREATE TABLE `film` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '电影名称',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE COMMENT '电影名称索引'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='电影';

INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');

电影-演员关联表

DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;

CREATE TABLE `film_actor` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `film_id` int(11) NOT NULL COMMENT '电影ID',
  `actor_id` int(11) NOT NULL COMMENT '演员ID',
  `remark` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '备注',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`) USING BTREE COMMENT '电影演员ID索引（最左原则）'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='电影-演员关联';

INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

• 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

• select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询

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）

mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where
id = 1) der;

5. union：在 union all后面的 select

mysql> explain select 1 union all select 1;

• 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

• 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，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

• 不理解这一点的需要了解下MySql储存索引的B+树数据结构

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，表里只有一条数据匹配时为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。简单理解问通过唯一索引字段进行left join 联表操作

mysql> explain select * from film_actor t left join film f on t.film_id = f.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
1. ref 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. ref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

1 mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.fi
lm_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

 mysql> explain select * from actor where id > 1;

• index：

扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些

mysql> explain select * from film;

在这里插入图片描述

• ALL

即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了

1 mysql> explain select * from actor;

• 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

• 加粗样式
  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 forceindex、ignore index

• 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

explain select * from actor where id > 1;

用索引id进行检索，id是int类型，索引是4个字节

key_len计算规则：

• 字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，如果是utf-8，一个数字或字母占1个字节，一个汉字占3个字节

  • char(n)：如果存汉字长度就是 3n 字节
  • varchar(n)：如果存汉字则长度是 3n + 2 字节，加的2字节用来存储字符串长度

• 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 NUL

• 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

• 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）

EXPLAIN SELECT * FROM `film_actor` WHERE film_id=1

• 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

  • 比如查找film_id=1和remark='1’的数据行，结果集是1条数据，rows=2
    
    

• Extra列（重点）
  这一列展示的是额外信息。常见的重要值

  1. Using index：使用覆盖索引
     mysql执行计划explain结果里的key有使用索引，如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取（也可以理解为查询条件索引字段在结果集数据行中都有索引的字段），这种情况一般可以说是用到了覆盖索引，extra里一般都有using index；覆盖索引一般针对的是辅助索引（普通索引），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

explain select film_id from film_actor where film_id = 2;

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

explain select * from actor where name = 'a';

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;

4. 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

 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

explain select distinct name from film;

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，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化
   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

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 index

explain select * from film order by name;

6. Select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段

explain select min(id) from film;

索引的一些优化

• 最左前缀法则：复合索引中查询条件一定要带上最左边的索引字段，否则索引不会生效

• 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

• 复合索引不能使用索引中范围条件右边的列

• 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

• .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

• is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

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

• 字符串不加单引号索引失效

• 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

• 范围查询优化

设置组合索引idx（a,b,c）索引生效和失效的场景

查询条件	索引是否被使用，用到那个索引
a=3	是，a
a=3 and b=4	是，a、b
a=3 and b=4 and c=5	是，a、b、c
b=4	否
b=4 and c=5	否
c=5	否
a=3 and b>4 and c=5	是，a、b
a=3 and b like ‘4%’ and c=5	是，a、b、c
a=3 and b like ‘%4’ and c=5	是，a
a=3 and b like ‘%4%’ and c=5	是，a
a=3 and b like ‘4%4%’ and c=5	是，a、b、c