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[大数据]Mysql性能优化(二) Explain详解与索引最佳实现

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

2.示例脚本

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,'a','2017‐12‐22 15:27:18'), (2,'b','2017‐12‐22 15:27:18'), (3,'c','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);

mysql> explain select * from actor;

?在查询中的每个表会输出一行,如果有两个表通过 join 连接查询,那么会输出两行

3.explain 两个变种

4.explain中的列

接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。

4.1. 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。

4.2. 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union

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

?

5)union:在 union 中的第二个和随后的 select

?

4.3. 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 <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。

4.4. type列(重要)

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
1)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

?

2)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

?

3)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。

?

4)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)

?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。

5)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。

6)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。

?

7)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。

?

4.5. 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。

4.6. 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 forceindex、ignore index。

4.7. 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。

4.8. 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)

4.9. 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。

4.10. Extra列

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?

5.索引最佳实践

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索引使用总结:

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加:2022-06-14 22:40:05  更:2022-06-14 22:44:12 
 
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