『Mysql』在Mysql中的执行计划超详细分析

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
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云数据库 RDS MySQL,高可用版 2核4GB 50GB
简介: 📣读完这篇文章里你能收获到- Expalin数据库执行计划的概念- 执行计划细节分析过程

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📣读完这篇文章里你能收获到

  • Expalin数据库执行计划的概念
  • 执行计划细节分析过程

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看这篇文章前需要先了解一下以下几个小问题~

一、概念篇

1 什么是Explain

  • 分析sql语句执行计划。

2 为什么要使用Explain

  • 了解sql语句如何从表中查询到目标数据

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二、Explain分析

1. 先执行Sql,然后通过Explain分析

  • 举例
EXPLAIN
SELECT * FROM `Seckills` AS `s`

2.然后分析语句详细细节

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  • id: 查询的唯一标识
  • select_type: 查询的类型
  • table: 查询的表, 可能是数据库中的表/视图,也可能是 FROM 中的子查询
  • type: 搜索数据的方法
  • possible_keys: 可能使用的索引
  • key: 最终决定要使用的key
  • key_len: 查询索引使用的字节数。通常越少越好
  • ref: 查询的列或常量
  • rows: 需要扫描的行数,估计值。通常越少越好
  • extra: 额外的信息

3.执行计划-ID

select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序

有三种情况:
(1)id相同,执行顺序由上至下
(2)id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行
(3)id有相同也有不同,同时存在

4.执行计划-select-type

  • SIMPLE: 简单查询,不包含子查询和union
  • PRIMRARY: 包含子查询时的最外层查询; 使用union时的第一个查询
  • UNION: 包含union的查询中非第一个查询
  • UNION RESULT 临时结果
  • DEPENDENT UNION: 与 UNION 相同,但依赖外层查询的结果
  • SUBQUERY: 子查询
  • DEPENDENT SUBQUERY: 依赖外层查询的子查询
  • DERIVED: 用于 FROM 中的子查询(中间表)

举例:
example1:联合查询

SELECT `a`.`ProductId` FROM `Seckills` AS `a` 
  union
SELECT `b`.`ProductId` FROM `Seckills` AS  `b` 
 union
SELECT `c`.`ProductId` FROM `Seckills` AS  `c`

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example2:子查询

SELECT * FROM Seckills WHERE SeckillId = 
(SELECT SeckillId FROM seckillrecords WHERE SeckillNum = 1);

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example3:子查询依赖查询

SELECT * FROM Seckills WHERE SeckillId = 
(SELECT SeckillId FROM seckillrecords WHERE SeckillNum = 1 and Seckills.SeckillId = seckillrecords.SeckillId);

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5.执行计划-type

type 字段描述了查询的方式,从好到坏为:

  1. null: 不需要访问索引和表即可完成
    示例:

    SELECT 1;
  2. const: 表中仅有一行匹配,在分解查询计划时直接将其读出作为常量使用。system 是 const 类型的特例,通过直接匹配主键或者唯一约束的字段。
    示例:

    SELECT * FROM Seckills WHERE SeckillId = 4;

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
| ---- | ----------- | ----- | ----- | ------------- | -------- | ------- | ----- | ---- | ----------- |
| 1 | SIMPLE | user | const | uni_name | uni_name | 258 | const | 1 | Using index |

  1. eq_ref: 使用 PRIMARY KEY 或 UNIQUE KEY 进行关联查询。
    示例:

       SLECT *
    FROM Seckills INNER JOIN seckillrecords 
    ON Seckills .SeckillId = seckillrecords .SeckillId 
    WHERE seckillrecords .SeckillNum = 1
    id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
    1 SIMPLE Seckills ALL idx_uid 0 0 0 57796 null
    1 SIMPLE seckillrecords eq_ref PRIMARY PRIMARY 8 post.uid 1 Using where
  2. ref: 使用允许重复的索引进行查询
    示例:

    SELECT * FROM seckillrecords WHERE SeckillNum=1;

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
| ---- | ----------- | ----- | ---- | ------------- | ---------- | ------- | ----- | ---- | --------------------- |
| 1 | SIMPLE | user | ref | SeckillNum | SeckillNum | 4 | const | 1 | Using index condition |

  1. range: 使用索引进行范围查询:
    示例:

    SELECT * FROM seckillrecords WHERE age > 2;
    id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
    1 SIMPLE user range idx_age idx_age 259 const 1 null
  2. index: 在索引上进行顺序扫描。常见于在多列索引中未使用最左列进行查询。
    示例:

    SELECT * FROM seckillrecords WHERE OrderSn  = 'sminit';
    id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
    1 SIMPLE user index idx_full_name_osn idx_full_name_osn 259 const 1 Using where
  3. all: 扫描全表,最坏的情况

6.执行计划-possible_keys

实际使用的索引。
如果为NULL,则没有使用索引,查询中若使用了覆盖索引,则该索引和查询的select字段重叠

7.执行计划-key_len

索引使用的字节数,相当于长度

char和varchar跟字符编码也有密切的联系,
​ latin1占用1个字节,gbk占用2个字节,utf8占用3个字节。(不同字符编码占用的存储空间不同)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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8.执行计划-ref

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

9.执行计划-rows

根据表统计信息及索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数

10.执行计划-Extra

extra 列显示了查询过程中需要执行的其它操作,有些情况应尽力避免。

  • using filesort: 查询时执行了排序操作而无法使用索引排序。虽然名称为'file'但操作可能是在内存中执行的,取决是否有足够的内存进行排序。
    应尽量避免这种filesort出现。
  • using temporary: 使用临时表存储中间结果,常见于ORDER BY和GROUP BY语句中。临时表可能在内存中也可能在硬盘中,应尽量避免这种操作出现。
  • using index: 索引中包含查询的所有列不需要查询数据表(回表)。可以加快查询速度。
  • using where: 使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给客户端
  • using index condition: 索引条件推送(MySQL 5.6 新特性),服务器层将不能直接使用索引的查询条件推送给存储引擎,从而避免在服务器层进行过滤。
  • distinct: 优化distinct操作,查询到匹配的数据后停止继续搜索
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