最近面试过程中问了MySQL的Explain的使用,问了:Explain你最关注哪些字段?
EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 语句,分析你的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 注意: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
官网:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-extended.html
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,'xiaobear','2017-12-22 15:27:18'), (2,'xiaobear1','2017-12-
22 15:27:18'), (3,'xiaobear2','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);
如果我们想看看某个查询的执行计划的话,可以在具体的查询语句前边加一个 EXPLAIN ,就像这样:在 select 语句之前增加 explain 关键字,它会返回一行或多行信息,显示出执行计划中的每一部分和执行的顺序。
EXPLAIN select * from actor;
explain extended 看起来行为跟explain没什么区别,但是会在 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,是一个百分比的值,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 film where id = 1;
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。
MySQL只能做select的查询语句,并不会对insert、update、delete语句做分析,高性能MySQL中提到了类似的案例,需要的小伙伴可自行去查看哈
EXPLAIN 语句输出的各个列的作用如下:
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。
MySQL将查询分为简单查询和复杂查询:
explain select * from film where id = 1;
explain select (SELECT 1 from actor limit 1) from film;
explain select id from (select id from film where id = 1) der;
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询,简单的就是simple标记的,复杂的就是后三种查询
不包含子查询和UNION的查询,就好比上面的简单查询
explain select * from film where id = 1;
复杂查询中最外层的 select,就好比上面的简单子查询
explain select (SELECT 1 from actor limit 1) from film;
包含在 select 中的子查询(不在 from 子句中),比如上面的例子就是
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)
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;
下面这个结果是在MySQL 5.7之前,5.7之后新特性对衍生表的合并进行了优化,如果你是8.0的话,需要使用命令进行关闭哈
set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置
我们看结果,发现id为1的这行数据有一个tablederived3
是没有的数据库表,这个表是派生表,相当于临时表,3代表的是从id为3的数据那生成的
在 union 中的第二个和随后的 select,第一个select被标记就好像它以部分查询来执行
explain select 1 union all select 1;
不论我们的查询语句有多复杂,里边儿 包含了多少个表 ,到最后也是需要对每个表进行 单表访问 的,所以MySQL规定EXPLAIN****语句输出的每条记录都对应着某个单表的访问方法,该条记录的table列代表着该表的表名(有时不是真实的表名字,可能是简称)
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 <derivenN>
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<union1,2>,1和2表示参与 union 的 select 行id。
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,得保证查询达到range级别,最好达到ref SQL 性能优化的目标:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,最好是 consts级别。(阿里巴巴开发手册要求)
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
为空的情况:
explain select min(id) from film;
explain select * from film where 1 = 0;
explain select 1;
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
explain select * from (select * from film where id = 1) tmp;
show WARNINGS;
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;
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。
简单 select 查询,name是普通索引(非唯一索引)
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;
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;
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。
explain select * from film;
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。
explain select * from actor;
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。
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。
强制使用索引
explain SELECT * FROM film FORCE INDEX (idx_name) WHERE id = 1;
FORCE INDEX (idx_name)告诉MySQL无论possible_keys
列推荐什么,都要使用idx_name
索引。
忽略索引
explain SELECT * FROM film IGNORE INDEX (idx_name) WHERE id = 1;
IGNORE INDEX (idx_name)
告诉MySQL不要使用possible_keys
列中的idx_name
索引
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;
explain select * from film_actor where film_id = 2 and actor_id = 1;
key_len为4是因为只用到film_id这个列,类型为int类型,长度为4,key_len为8是因为用到film_id、actor_id这个列,类型为int类型,长度为8。
key_len计算规则如下:
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会做一个类似左前缀索引的处理,将前半部分的字符提取出来做索引。
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)
显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值, 如果ref是一个函数,则使用的值是函数的结果。要想查看是哪个函数,可在EXPLAIN语句之后紧跟一个SHOW WARNING语句。
MySQL估算会扫描的行数,数值越小越好。也就是根据表统计信息及索引选用的情况,大致估算找到所需记录需要读取的行数。
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:
覆盖索引定义: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,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,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 = 1;
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';
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;
因为film_id
字段我们建立了联合索引,MySQL在访问索引时就应用了film_id > 1
的条件,只有满足这个条件的索引条目才会被检索出来,然后MySQL再去表中获取这些条目对应的完整行数据。这种方式比全表扫描要高效得多,尤其是在索引覆盖了大量不满足条件的行时。
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。
explain select distinct name from actor;
explain select distinct name from film;
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。
通常是因为ORDER BY
语句中的列没有使用索引。
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;
. 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;
使用某些聚合函数(比如 max、min)来访问存在索引的某个字段是
explain select min(id) from film;
现在来回答第一个问题,上面列举的这些字段都很重要,但特别是type和Extra字段,它们可以提供关于查询效率和潜在性能问题的重要线索。例如,type字段的值ALL表示全表扫描,通常是性能问题的一个标志。而Extra字段中的Using filesort意味着MySQL需要进行额外的排序步骤,这可能会影响查询性能。