Explain工具介绍
使用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explaion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SQL。
Explaion分析示例
-- actor建表语句: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
-- film建表语句:CREATE TABLE `film` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(10) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`))ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
-- film_actor建表语句: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
执行explain:
explain select * from actor;
如果是select语句返回的是执行结果,在select语句前面加上explain返回的是这条查询语句的执行SQL。
EXPLAIN两个变种
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)。
explain EXTENDED select * from actor where id = 1;
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。
Explain中的列
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。
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from filmwhere id = 1) der;
select type列
select type表示对应行是简单还是复杂的查询。
simple:简单查询。查询不包含子查询和union。
explain select * from film where id=1
primary
:复杂查询中最外层的selectsubquery
:包含在select中的子查询(不在from子句中)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
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from filmwhere id = 1) der;
union:在union关键字随后的selelct。
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<union 1,2>,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,查找数据行对应的大概范围。
依次从最优到最差的分别为: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。
NULL:MySQL能够在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着在访问表或索引。例如:在索引列中选取最小值,可以单独查找索引来完成,不需在执行时访问表
EXPLAIN select min(id) from film;
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(可看成是show warnings的结果)。用于primay 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,速读较快。system 是const的特例,表中只有一行元素匹配时为system。
EXPLAIN select * from (select * from film where id= 1) as tmp;
eq_ref
:primay 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const之外最好的联接类型,简单的select查询不会出现这种type。
EXPLAIN select * from (select * from film where id= 1) as tmp;
ref
:相比eq_ref,不适用唯一索引,而是使用普通索引或者唯一索引的部分前缀,索引要和某个值相比较,可能会找到多个符合条件的行。
简单select查询,name是普通索引(非主键索引或唯一索引)
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。
EXPLAIN select film_id from film LEFT JOIN film_actor on film.id = film_actor.film_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。
EXPLAIN select * from actor WHERE id >1;
index
:扫描全表索引,通常比All快一些
EXPLAIN select * from film;
all
:即全表扫描,意味着MySQL需要从头到尾去查找所需要的行。这种情况下需要增加索引来进行优化。
EXPLAIN SELECT * from actor;
possible_keys列
这一列显示select可能会使用哪些查询来查找。
explain时可能会出现possible_keys有列,而key显示为NULL的情况,这种情况是因为表中的数据不多,MySQL认为索引对此查询帮助不大,选择了全表扫描。
如果该列为NULL,则没有相关的索引。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。
EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;
key列
这一列显示MySQL实际采用哪个索引对该表的访问。
如果没有使用索引,则改列为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
。
key_len列
这一列显示了mysql在索引里使用的字节数,通过这个值可以估算出具体使用了索引中的哪些列。
EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;
film_actor的联合索引idx_film_actor_id由film_id和actor_id两个id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。
ken_len计算规则如下:
字符串
char(n):n字节长度
varchar(n):n字节存储字符串长度,如果是utf-8, 则长度是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
索引最大长度是768字节,当字符串过长时,MySQL会做一个类似做前缀索引的处理,将前半部分的字符串提取出来做索引。
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),字段名等。一般是查询条件或关联条件中等号右边的值,如果是常量那么ref列是const,非常量的话ref列就是字段名。
EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;
row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的行数。
Extra列
这一列是额外信息。
Using index
:使用覆盖索引(结果集的字段是索引,即select后的film_id)
explain select film_id from film_actor where film_id=1;
Using index condition
:查询的列不完全被索引覆盖,where条件中是一个前导的范围
explain select * from film_actor where film_id > 1;
Using where
:使用where语句来处理结果,查询的列未被索引覆盖
explain select * from actor where name ='a'
Using temporary
:mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般要进行优化,首先要想到是索引优化。
explain select DISTINCT name from actor;
actor.name没有索引,此时创建了临时表来处理distinct。
explain select DISTINCT name from film;
file.name建立了普通索引,此时查询时Extra是Using index,没有用到临时表。
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的。
explain select * from actor order by name;
actor.name未创建索引,会浏览acotr整个表,保存排序关键字name和对应id,然后排序name并检索行记录。
explain select * from film order by name;
film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是Using index。
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 ;
有兴趣的同学可以访问名铺123了解更多相关内容:Mysql视频教程
以上就是Mysql数据库性能优化神器——explain关键字的详细内容,更多请关注名铺123其它相关文章!