最新最全的Explain使用手册

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 最新最全的Explain使用手册

引言

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。只会增删改查,而不会优化SQL语句,是万万使不得滴!


本文基于实际的数据表,用数据来逐一解释Explain中的每个字段的含义,生动形象避免遗忘。

先看一个脑图对整体知识有把握。

9e50222fe74a231faf964e60a597b5ba.png


一、工具介绍及环境准备

1、Explain介绍

对于Explain,其有两个用法:

  • (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。

键入命令:

explain extended select * from film where id = >1;

运行结果:

806c9e025cdd125895abda12849f4e7b.png


键入命令:

show warnings;

运行结果:

67a24b28eeb9a615dec34d965eeed8c4.png

通过结果我们可以看到,mysql优化器将*号进行了优化。


  • (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。


2、测试环境准备

为了通过实战展示出Explain工具的效果,我们特此建立三张表以及表中索引关系如下:

  • 电影表:id->主键索引
  • 演员表:id->主键索引,
  • 电影与演员关联表:film_id和actor_id->复合索引

f20f57c9d2e82e6267dd089e3ee88baa.png


二、参数指标解析

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union


举例说明:

  • 输入命令:
explain select * from film where id = 2;


查看结果:

c886817a76fc0bde515d3628e0f071cc.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)


举例说明:

  • 输入命令:
1 set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysql 5.7新特性对衍生表的合并优化
2 explain select (select 1 from actor where id = 1) from (sel>ect * from film where id = 1) der;

查看结果:

c87b3b0c10e8a6048b9aedb3ee8606da.png


  • (5)union:在 union 中的第二个和随后的 select。

举例说明:

  • 输入命令:
explain select 1 union all select 1

查看结果:

167373a4f0899eecf014eb58f5300e08.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

访问类型详解:

  • 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。


举例说明:

  • 输入命令:
explain select min(id) from film;

查看结果:

8f89415ac65feff55b535c6e3ea068d2.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


举例说明:

  • 输入命令:
explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

查看结果:

34963240def50477efef8e3a942597df.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。


举例说明:

  • 输入命令:
explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;


查看结果:

7ef258b5e8386990e087ef5805a5a5cb.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。

举例说明: 简单 select 查询,name是普通索引(非唯一索引)

  • 输入命令:
 explain select * from film where name = 'film1';


查看结果:

4617020a5f2f86a2bff7efad763daa75.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。


举例说明:

  • 输入命令:
explain select * from actor where id > 1;


查看结果:

17f423479e828b2a4ed4ab0be2bffeff.png

  • index:扫描全表索引,这通常比ALL快一些。


举例说明:

  • 输入命令:
explain select * from film;

查看结果:

fb4fa91456b689a999631934a90e9827.png


  • 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


举例说明:

  • 输入命令:
explain select * from film;

查看结果:

0a1c333f366837a944b9578abb4de668.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 indexignore 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。


举例说明:

  • 输入命令:
explain select * from film_actor where film_id = 2;

查看结果:

25c5feb84703f34b76826943df37336f.png


ken_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


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


举例说明:

  • 输入命令:
explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

查看结果:

ab8baaa13acd4531e23e310e11b06648.png


  • (2)Using where:使用 where 语句来处理结果,查询的列未被索引覆盖


举例说明:

  • 输入命令:
explain select * from actor where name = 'a';

查看结果:

3acc76f686eebfc0bcfd2fd0bd2606f4.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;


举例说明:

  • 输入命令:
explain select * from film_actor where film_id > 1;

查看结果:

d646b4ee1bc0d0545ec46cd71098cd13.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。


举例说明:actor.name没有索引,此时创建了张临时表来distinct

  • 输入命令:
explain select distinct name from actor;

查看结果:

0af4864ab50191e418356d80535f9bca.png


(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。


举例说明: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.

  • 输入命令:
explain select * from actor order by name;

查看结果:

9baecb1dfe52f7770a7399d2defe6a2c.png


  • (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是


举例说明:

  • 输入命令:
explain select min(id) from film;

查看结果:

444039d1629c02e513869b61f6dd7b2f.png

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
NoSQL MongoDB 索引
Mongo优化——explain函数的基本使用
当数据量不大时,查询语句随便写,只要实现逻辑功能即可;但当数据量大到一定程度时,可能以前的方法就不可行了,因为一是查询数度变慢,更有甚者可能因数据量大而导致查询失败。解决这种问题最简单的方法是添加索引并利用好这些索引。可以通过explain函数来分析:1、在建索引前数据请求情况2、创建索引后数据请求是否有变好。现在就来看看explain相关知识。
4163 0
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 OLAP
PostgreSQL从小白到高手教程 - 第46讲:poc-tpch测试
PostgreSQL从小白到高手教程 - 第46讲:poc-tpch测试
167 3
|
SQL 机器学习/深度学习 关系型数据库
MySql优化神器 Explain工具介绍
MySql优化神器 Explain工具介绍
184 0
|
索引
EXPLAIN简介
EXPLAIN简介
75 0
|
SQL 存储 搜索推荐
explain使用方法及结果分析
explain使用方法及结果分析
142 0
|
SQL 搜索推荐 关系型数据库
mysql中explain使用说明
mysql中确定sql是否需要优化的方式很多,常见的就是看sql的执行时间,一般的sql执行的正常查询时间是在毫秒级,几十毫秒或是几百毫秒(数据在千万级别的除外,暂时没有处理过此处不做讨论),执行时间超过此时间段的就需要进行优化了。
mysql中explain使用说明
|
SQL 关系型数据库 MySQL
explain 使用简介|学习笔记
快速学习 explain 使用简介
186 0
explain 使用简介|学习笔记
|
SQL AliSQL 固态存储
AliSQL 5.6.32 vs MySQL 5.7.15抢鲜测试
AliSQL 5.6.32 vs MySQL 5.7.15抢鲜测试
283 0
AliSQL 5.6.32 vs MySQL 5.7.15抢鲜测试
|
SQL 关系型数据库 MySQL
二十二、查询分析器 EXPLAIN
二十二、查询分析器 EXPLAIN
178 0
二十二、查询分析器 EXPLAIN
|
SQL 关系型数据库 MySQL
[MySQL FAQ]系列 — EXPLAIN结果中哪些信息要引起关注
[MySQL FAQ]系列 — EXPLAIN结果中哪些信息要引起关注
160 0