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Explain详解与索引优化实践

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共计 9642 个字符,预计需要花费 25 分钟才能阅读完成。

1、何为 explain 执行计

使用 explain 关键字可以模拟优化器执行 SQL 语句,从而知道 MySQL 是如何使用索引来处理你的 SQL 查询语句以及连接表,可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈,帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句。(说白了,就是 优化 SQL 的工具

2、如何使用 explain?

在你的 SQL 查询语句前加上 explain 即可,如 explain select * from table,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)。

3、使用 explain 的例子

需要使用三张表,分别为 actor 演员表,film 电影表,film_actor 电影 - 演员关联表。

CREATE TABLE `actor` (
  `id` int(11) NOT NULL COMMENT ‘ 主键 id’,
  `name` varchar(45) DEFAULT NULL COMMENT ‘ 演员名称 ’,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT ‘ 修改时间 ’,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into `actor` (`id`, `name`, `update_time`) values(‘1′,’a’,’2020-02-11 22:56:00′);
insert into `actor` (`id`, `name`, `update_time`) values(‘2′,’b’,’2020-02-11 22:56:00′);
insert into `actor` (`id`, `name`, `update_time`) values(‘3′,’c’,’2020-02-11 22:56:00′);

CREATE TABLE `film` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘ 主键 id’,
  `name` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT ‘ 电影名称 ’,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into `film` (`id`, `name`) values(‘3′,’film0’);
insert into `film` (`id`, `name`) values(‘1′,’film1’);
insert into `film` (`id`, `name`) values(‘2′,’film2’);

CREATE TABLE `film_actor` (
  `id` int(11) NOT NULL COMMENT ‘ 主键 id’,
  `film_id` int(11) NOT NULL COMMENT ‘ 电影 id’,
  `actor_id` int(11) NOT NULL COMMENT ‘ 演员 id’,
  `remark` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ‘ 备注 ’,
  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`, `remark`) values(‘1′,’1′,’1’,NULL);
insert into `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`, `remark`) values(‘2′,’1′,’2’,NULL);
insert into `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`, `remark`) values(‘3′,’2′,’1’,NULL);

执行完以上 SQL 后,三张表数据对应如下:

Explain 详解与索引优化实践

下面展示 explain 中每个列的信息:

(1)id 列

id 列的编号是 select 语句的序列号,有几个 select 就有几个 id,并且 id 的序号是按 select 出现的顺序而增长的(id 越大,对应的 select 语句越先执行,如果 id 相等,则从上往下执行,id 为 NULL 最后执行)。

MySQL 将 select 查询分为简单查询 (SIMPLE) 和复杂查询(PRIMARY)。

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。

1)简单子查询

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT (SELECT 1 FROM actor LIMIT 1) FROM film

Explain 详解与索引优化实践

2)from 子句中的子查询

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT id FROM (SELECT id FROM film) AS der

Explain 详解与索引优化实践

分析: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

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT 1 UNION ALL SELECT 1

Explain 详解与索引优化实践

分析: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 为 NULL。(不推荐使用 union,性能不高)

(2)select_type 列

这一列表示对应行是简单还是复杂查询,如果是复杂查询,又是上述三种复杂查询中的哪一种。

1)SIMPLE:简单查询。查询不包含子查询和 union。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM film WHERE id=2

Explain 详解与索引优化实践

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)。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT (SELECT 1 FROM actor WHERE id=1) FROM (SELECT * FROM film WHERE id=1) der

Explain 详解与索引优化实践

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。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT 1 UNION ALL SELECT 1

Explain 详解与索引优化实践

(3)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 <DERIVED N> 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 <union 1,2>,1 和 2 表示参与 union 的 select 行 id。

(4)type 列

(温馨提示:以下部分理论有可能解释完还是懵逼,没关系,继续往下看,有实践例子)

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,查找数据记录的大概范围。

SQL 语句查询效率从最优到最差依次为: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

NULL:MySQL 能够在 SQL 语句执行之前(即优化阶段)分析分解查询语句,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,出现的频率不高。

const,system:MySQL 能够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)。用于主键索引或唯一索引的所有列与常数比较时,表最多有一个匹配行,读取 1 次,速度比较快。system 是 const 的特例,表里只有一条记录匹配时为 system。

执行 SQL 语句:EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM (SELECT * FROM film WHERE id=1) tmp

Explain 详解与索引优化实践

分析:上面的子查询 SELECT * FROM film WHERE id = 1 语句 where 后面 id 使用的是主键索引查询,主键是唯一的,所以查询结果一定是只有一条记录,对于明确知道结果集只有一条记录的查询,它的 type 为 const 类型,性能已经非常高了;而第一个 select 复杂查询的表只有一条记录,所以结果也肯定只有一条记录(第二个 select 子查询之前表中可能是多条记录),这种特例它的 type 为 system 类型,性能最高。

执行 SQL 语句:EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM (SELECT * FROM film WHERE id=1) tmp;  SHOW WARNINGS;

Explain 详解与索引优化实践

分析:用 explain extended 查看执行计划会比 explain 多一列 filtered,该列给出一个百分比的值,这个值和 rows 列一起使用,可以估计出那些将要和 explain 中的前一个表进行连接的行的数目,前一个表就是指 explain 的 id 列的值比当前表的 id 小的表。explain extended 还可以搭配 show warnings 一起使用,它可以给出一个优化建议,真正执行时是执行优化建议的那条 SQL,但是如果是很复杂的 SQL,它优化出来的结果可能都没你原先的 SQL 性能高。

eq_ref:主键索引或唯一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 之外最好的连接类型了,简单的 select 查询不会出现这种 type。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM film_actor LEFT JOIN film ON film_actor.film_id=film.id

Explain 详解与索引优化实践

分析:有两条记录,说明有 2 次查询,id 相等,则从上往下执行,说明第 1 条先执行查询 film_actor 表,第 2 条左连接查询 film 表。左连接 film 表并关联 film.id,由于 film.id 是唯一索引,film 表只能关联一行记录,所以第 2 条 select 的 type 为 eq_ref。

ref:相比 eq_ref,不使用唯一索引,而是使用普通索引或者唯一索引的前缀部分,索引要和某个值相比较,可能会找到多条符合条件的记录。

① 简单 select 查询,name 是普通索引(非唯一索引)

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM film WHERE NAME=”film1″

Explain 详解与索引优化实践

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 的索引左边前缀部分 film_id。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM film LEFT JOIN film_actor ON film.id=film_actor.film_id

Explain 详解与索引优化实践

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。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM actor WHERE id>1

Explain 详解与索引优化实践

index:扫描全表索引,这通常会比 ALL 快一些。(index 是从索引中读取的,而 ALL 是从硬盘中读取)

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM film;(film 表所有字段都加了索引)

Explain 详解与索引优化实践

ALL:即全表扫描,意味着 MySQL 需要从头到尾去查找所需要的行(不走索引)。通常情况下这需要增加索引来优化了。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM actor;(actor 表有一个字段没加索引)

Explain 详解与索引优化实践

(5)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_key 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。

(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。

(7)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。

举例来说,film_actor 表的联合索引 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。通过下面结果中的 key_len= 4 可推断出只使用了第一个列 flim_id 来执行索引查找。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM film_actor WHERE film_id=2

Explain 详解与索引优化实践

key_len 计算规则如下:

① 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,则长度为 3n+2

② 数值类型

  • tinyint:1 字节
  • smallint:2 字节
  • int:4 字节
  • bigint:8 字节

③ 时间类型

  • date:3 字节
  • timestamp:4 字节
  • datetime:8 字节

④ 如果字段允许为 NULL,需要 1 字节记录是否为 NULL

(8)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)。

(9)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。

(10)Extra 列 

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:

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 (类似联合索引的最左前缀原则),是 性能高 的表现。一般是使用了 覆盖索引(即索引包含了所有查询的字段)。对于 InnoDB 来说,如果是普通索引性能会有不少提高。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT film_id FROM film_actor WHERE film_id=1

Explain 详解与索引优化实践

Using where:查询的列不完全被索引覆盖,where 筛选条件非索引的前导列。(不走索引,性能较低)

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM actor WHERE name=’a’

Explain 详解与索引优化实践

 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来查找符合条件的数据。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT film_id FROM film_actor WHERE actor_id=1

Explain 详解与索引优化实践

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。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM film_actor WHERE film_id=1

Explain 详解与索引优化实践

Using index condition:MySQL 5.6 版本开始加入的新特性,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。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM film_actor WHERE film_id>1

Explain 详解与索引优化实践

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,首先要想到用索引来优化。

① actor.name 没有索引,此时创建了一张临时表来 distinct。(distinct:去除查询结果中的重复记录)

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT DISTINCT NAME FROM actor

Explain 详解与索引优化实践

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。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT DISTINCT NAME FROM film

Explain 详解与索引优化实践

Using filesort:MySQL 会对结果使用一个外部索引排序,而不是按照索引次序从表里读取行。此时 MySQL 会根据连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。

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。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM actor ORDER BY name

Explain 详解与索引优化实践

② film.name 建立了 idx_name 索引,此时查询时 extra 是 Using index,因为索引底层数据结构已经是排好序的。

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM film ORDER BY name

Explain 详解与索引优化实践

4、索引优化最佳实践

使用了 employees 员工表:

CREATE TABLE `employees` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘ 主键 id’,
  `name` varchar(24) NOT NULL COMMENT ‘ 员工姓名 ’,
  `age` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘ 员工年龄 ’,
  `position` varchar(20) NOT NULL COMMENT ‘ 员工职位 ’,
  `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ‘ 入职时间 ’,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into `employees` (`id`, `name`, `age`, `position`, `hire_time`) values(‘1′,’LiLei’,’22’,’manager’,’2020-02-13 14:22:55′);
insert into `employees` (`id`, `name`, `age`, `position`, `hire_time`) values(‘2′,’HanMeimei’,’23’,’dev’,’2020-02-13 14:22:57′);
insert into `employees` (`id`, `name`, `age`, `position`, `hire_time`) values(‘3′,’Lucy’,’23’,’dev’,’2020-02-13 14:22:59′);

(1)全值匹配

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=’LiLei’

Explain 详解与索引优化实践

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=’LiLei’ AND age=22

Explain 详解与索引优化实践

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=’LiLei’ AND age=22 AND position=’manager’

Explain 详解与索引优化实践

(2)索引 最左前缀原则 

如果索引了多列,要遵循最左前缀原则。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。

提问 :为什么联合索引要想 命中索引 必须采用最左前缀原则?(命中索引:即是否用到了索引)

以下索引优化规则很多都可以结合下面这张图思考,联合索引底层的索引数据结构图(B+ 树),索引的排序首先按 10002 排序,接着是 Staff,最后才是 1996-08-03,如果不先拿第一个字段 10002 去比较,根本没法比较,导致无法命中索引。

Explain 详解与索引优化实践

提问:以下 SQL 命中索引?

① EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position = ‘manager’;
② EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = ‘manager’;
③ EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘LiLei’;
④ EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘LiLei’ AND position = ‘manager’;

分析:

①中的 where 条件后面 age=22 不是索引的最左前列,后面就不用看了,没有命中索引,②也是如此。

Explain 详解与索引优化实践

③中的 name 是索引 idx_name_age_position 的最左前列,命中索引。

Explain 详解与索引优化实践

④中的 name 命中索引,position 没有命中索引,因为跳过索引中的 age 列,中间断了,age 列还是需要全表扫描。

Explain 详解与索引优化实践

(3)不要在索引列上做任何操作(如计算、函数、自动或手动类型转换),否则会导致索引失效而转向全表扫描

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE LEFT(name, 3)=’LiLei’

Explain 详解与索引优化实践

(4)存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=’LiLei’ AND age>22 AND position=’manager’

Explain 详解与索引优化实践

分析:长度为 78,name 为 74,age 是 int 类型,所以为 4,即只有 name 和 age 命中索引,position 没有命中索引,因为它属于 age 范围条件右边的索引列。

(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

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name=’LiLei’

Explain 详解与索引优化实践

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=’LiLei’

Explain 详解与索引优化实践

(6)MySQL 在使用不等于(!= 或者 <>)的时候无法使用索引,会导致全表扫描

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != ‘LiLei’

Explain 详解与索引优化实践

(7)is null,is not null 也无法使用索引

执行 SQL 语句:

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name IS NULL

Explain 详解与索引优化实践

(8)like 以通配符开头(’$abc’),MySQL 索引会失效导致全表扫描

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LIKE ‘%Lei’

Explain 详解与索引优化实践

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LIKE ‘Lei%’

Explain 详解与索引优化实践

提问:如何解决 like ‘% 字符串 %’ 索引没有命中?

① 使用覆盖索引,查询字段必须是建立覆盖索引字段

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name LIKE ‘%Lei%’

Explain 详解与索引优化实践

② 当覆盖索引指向的字段是 varchar(380)及以上的字段时,覆盖索引会失效!

(9)字符串不加单引号,索引失效(内部会做一个字符串转换函数)

执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=1000

Explain 详解与索引优化实践

(10)少用 or 或 in,用它查询时,非主键字段的索引会失效,主键索引有时生效,有时不生效,跟数据量有关,具体还得看 MySQL 的查询优化结果

 执行 SQL 语句:EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=’LiLei’ OR name=’Hanmeimei’

Explain 详解与索引优化实践

总结

Explain 详解与索引优化实践

like KK% 相当于等于常量,%KK 和 %KK% 相当于范围。

正文完
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星锅
版权声明:本站原创文章,由 星锅 于2022-01-22发表,共计9642字。
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