MySql-Explain工具介绍

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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

Explain分析示例

参考官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html

示例表:

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-- Table structure for actor
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `actor`;
CREATE TABLE `actor`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of actor
-- ----------------------------
INSERT INTO `actor` VALUES (1, '龙门镖局', '2021-02-10 19:15:33');
INSERT INTO `actor` VALUES (2, '阿甘正传', '2021-01-13 19:16:12');
INSERT INTO `actor` VALUES (3, '当幸福来敲门', '2021-04-01 19:20:00');


-- ----------------------------
-- Table structure for film
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `film`;
CREATE TABLE `film`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_name`(`name`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of film
-- ----------------------------
INSERT INTO `film` VALUES (1, '郭京飞');

-- ----------------------------
-- Table structure for film_actor
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
CREATE TABLE `film_actor`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `film_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `actor_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `remark` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_film_actor_id`(`film_id`, `actor_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of film_actor
-- ----------------------------
INSERT INTO `film_actor` VALUES (1, 1, 1, '主演');
mysql> explain select * from actor;

image.png

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)。image.png
  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

接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。

1. 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。

2. select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。

  1. simple:简单查询。查询不包含子查询和unionimage.png
  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image.png
  5. union:在 union 中的第二个和随后的 selectimage.png
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 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。

4. 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

image.png
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
image.png
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。
image.png

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)image.png
    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。image.png

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。
image.png

index: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。
image.png

ALL: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。
image.png

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_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。

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。

image.png

key_len计算规则如下:

  • 字符串,char(n)和varchar(n),5.0.3以后版本中,n均代表字符数,而不是字节数,如果是utf-8,一个数字或字母占1个字节,一个汉字占3个字节

    • char(n):如果存汉字长度就是 3n 字节
    • varchar(n):如果存汉字则长度是 3n + 2 字节,加的2字节用来存储字符串长度,因为varchar是变长字符串
  • 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

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:

  1. Using index:使用覆盖索引
    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。
    image.png
  2. Using where:使用 where 语句来处理结果,并且查询的列未被索引覆盖
    image.png
  3. Using index condition: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;
    image.png
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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时
    image.png

标题:MySql-Explain工具介绍
作者:fyzzz
地址:https://fyzzz.cn/articles/2021/02/24/1614176649228.html