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史上最全的explain常见结果含义分析,值得收藏

概述

对于MySQL执行计划的获取,我们可以通过explain方式来查看,explain方式看似简单,实际上包含的内容很多,尤其是输出结果中的type类型列。理解这些不同的类型,对于我们SQL优化举足轻重。今天主要介绍一下常见的type结果及代表的含义,并且通过同一个SQL语句的性能差异,说明建对索引多么重要。

explain结果中的type字段代表什么意思?

MySQL的官网解释非常简洁,只用了3个单词:连接类型(the join type)。它描述了找到所需数据使用的扫描方式。

一、EXPLAIN 语句中type列的值

效率总结

1)依次从好到差:

system,const,index , range,index_merge,ALL 单独查询

eq_ref,ref,ref_or_null all 多表join 查询

index_subquery unique_subquery 子查询

2)index_merge之外,其他的type只可以用到一个索引

二、system

这里我在多个mysql测试过,如果是5.7以上版本的话就不是system了,而是all,即使只有一条记录。

举一个例子,内层嵌套(const)返回了一个临时表,外层嵌套从临时表查询,其扫描类型是system,也不需要走磁盘IO,速度超快。

三、const

const扫描的条件为:

(1)命中主键(primary key)或者唯一(unique)索引;

(2)被连接的部分是一个常量(const)值;

1、数据准备:

create table t2 (id int primary key,name varchar(20)) engine=innodb;

insert into t2 values(1,'hwb');

insert into t2 values(2,'zhangsan');

insert into t2 values(3,'xiaoming');

commit;

2、查看执行计划

explain select * from t2 where id=1;

如上例,id是PK,连接部分是常量1。

这类扫描效率极高,返回数据量少,速度非常快。

四、eq_ref

eq_ref扫描的条件为,对于前表的每一行(row),后表只有一行被扫描。

再细化一点:

(1)join查询;

(2)命中主键(primary key)或者非空唯一(unique not null)索引;

(3)等值连接;

1、数据准备:

create table t3 (id int primary key,name varchar(20))engine=innodb;

insert into t3 values(1,'hwb');

insert into t3 values(2,'zhangsan');

insert into t3 values(3,'xiaoming');

create table t4 (id int primary key,age int)engine=innodb;

insert into t4 values(1,18);

insert into t4 values(2,20);

insert into t4 values(3,30);

insert into t4 values(4,40);

insert into t4 values(5,50);

commit;

2、查看执行计划

explain select * from t3,t4 where t3.id=t4.id;

如上例,id是主键,该join查询为eq_ref扫描。

这类扫描的速度也异常之快。

五、ref

1、数据准备

create table t5 (id int ,name varchar(20),index(id))engine=innodb;

insert into t5 values(1,'hwb');

insert into t5 values(2,'zhangsan');

insert into t5 values(3,'xiaoming');

create table t6 (id int,age int,index(id))engine=innodb;

insert into t6 values(1,18);

insert into t6 values(2,20);

insert into t6 values(3,30);

insert into t6 values(4,40);

insert into t6 values(5,50);

commit;

如果把上例eq_ref案例中的主键索引,改为普通非唯一(non unique)索引。

就由eq_ref降级为了ref,此时对于前表的每一行(row),后表可能有多于一行的数据被扫描。

explain select * from t5,t6 where t5.id=t6.id;

当id改为普通非唯一索引后,常量的连接查询,也由const降级为了ref,因为也可能有多于一行的数据被扫描。

ref扫描,可能出现在join里,也可能出现在单表普通索引里,每一次匹配可能有多行数据返回,虽然它比eq_ref要慢,但它仍然是一个很快的join类型。

六、range

range扫描就比较好理解了,它是索引上的范围查询,它会在索引上扫码特定范围内的值。

1、数据准备:

create table t7 (id int primary key,name varchar(20))engine=innodb;

insert into user values(1,'hwb');

insert into user values(2,'zhangsan');

insert into user values(3,'xiaoming');

insert into user values(4,'xiaohong');

insert into user values(5,'xiaoqiu');

commit;

2、查看执行计划

explain select * from t7 where id between 1 and 4;

explain select * from t7 where id in(1,2,3);

explain select * from t7 where id>3;

像上面中的between,in,>都是典型的范围(range)查询。

注意:必须是索引,否则不能批量"跳过"。

七、index

index类型,需要扫描索引上的全部数据。

explain select count(*) from t7;

如上例,id是主键,该count查询需要通过扫描索引上的全部数据来计数。

注意:此表为InnoDB引擎,它仅比全表扫描快一点。

八、ALL

1、数据准备:

create table t8 (id int ,name varchar(20))engine=innodb;

insert into t8 values(1,'hwb');

insert into t8 values(2,'zhangsan');

insert into t8 values(3,'xiaoming');

create table t9 (id int,age int)engine=innodb;

insert into t9 values(1,18);

insert into t9 values(2,20);

insert into t9 values(3,30);

insert into t9 values(4,40);

insert into t9 values(5,50);

commit;

2、查看执行计划

explain select * from t8,t9 where t8.id=t9.id;

如果id上不建索引,对于前表的每一行(row),后表都要被全表扫描。

今天介绍的实验中,这个相同的join语句出现了三次:

(1)扫描类型为eq_ref,此时id为主键;

(2)扫描类型为ref,此时id为非唯一普通索引;

(3)扫描类型为ALL,全表扫描,此时id上无索引;

有此可见,建立正确的索引,对数据库性能的提升是多么重要。另外,不正确的SQL语句,可能导致全表扫描。

总结

1、explain结果中的type字段,表示(广义)连接类型,它描述了找到所需数据使用的扫描方式;

2、常见的扫描类型有:

system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL

其扫描速度由快到慢;

3、各类扫描类型的要点是:

system最快:不进行磁盘IO

const:PK或者unique上的等值查询

eq_ref:PK或者unique上的join查询,等值匹配,对于前表的每一行(row),后表只有一行命中

ref:非唯一索引,等值匹配,可能有多行命中

range:索引上的范围扫描,例如:between/in/>

index:索引上的全集扫描,例如:InnoDB的count

ALL最慢:全表扫描(full table scan)

4、建立正确的索引(index),非常重要;

5、使用explain了解并优化执行计划,非常重要;

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因为不是天生丽质,所以必须天生励志!

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20200119A05N6P00?refer=cp_1026
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