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超完整的Explain总结,妈妈再也不担心我的SQL优化了

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,将结果放入临时表中)

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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; 
 
 
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; 
 
 
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 

两个变种

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)

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mysql> explain extended select * from film where id =  
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mysql> show warnings; 

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。

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。 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。 id列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**

select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询,如果是复杂的查询,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

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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) 用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

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

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 用这个例子来了解 union 和 union result 类型:

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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<union1,2>,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

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

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mysql> 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

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mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp; 

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。

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mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id; 

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. 简单 select 查询,name是普通索引(非唯一索引)

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mysql> explain select * from film where name = "film1"; 

2. 关联表查询,idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引,这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。

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mysql> 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。

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

index

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

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mysql> 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。通常情况下这需要增加索引来进行优化了

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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。

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。

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。

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mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2; 

“key_len计算规则如下: 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 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)

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。

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,是性能高的表现。一般是使用了覆盖索引(索引包含了所有查询的字段)。对于innodb来说,如果是辅助索引性能会有不少提高

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mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1; 

Using where

查询的列未被索引覆盖,where筛选条件非索引的前导列

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

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是不是索引的前导列,意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据

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mysql> explain select film_id from film_actor where actor_id = 1; 

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

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mysql>explain select * from film_actor where film_id = 1; 

Using index condition

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;

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mysql> explain select * from film_actor where film_id > 1; 

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
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mysql> explain select distinct name from actor; 
  1. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index,没有用临时表
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mysql> explain select distinct name from film; 

Using filesort

mysql 会对结果使用一个外部索引排序,而不是按索引次序从表里读取行。此时mysql会根据联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的。

  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
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mysql> explain select * from actor order by name; 
  1. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index
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mysql> explain select * from film order by name; 
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  • 原文链接http://news.51cto.com/art/202008/624665.htm
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