SQL优化之Explain详解(mysql)

简介: `Explain`是MySQL中用于分析SQL查询执行计划的工具。它可以帮助我们了解MySQL如何执行SQL语句,包括如何使用索引、预计的行数以及查询的顺序。以下是`Explain`输出的关键列及其含义的简要摘要:1. **id**:查询的序列号,表示查询中的子句层次,id越大优先级越高。2. **select_type**:表示查询的类型,如SIMPLE(简单查询)、PRIMARY(主查询,多表查询中的第一个查询)、SUBQUERY(子查询)、DERIVED(派生表)或UNION(UNION操作的查询部分)。3. **table**:查询涉及的表名,如果是子查询,可能显示为衍生表

 

抛问题:

1. Explain是什么?



一、Explain

1.1 explain作用

       在sql语句前添加explain,作用是查看mysql对这条sql的执行计划信息。

       思考:MYSQL执行SQL语句时一定按这个执行计划执行么?

1.2 explain列说明

在一条简单SQL前面添加explain查看有哪些列,如下:

1711791995457.png

       每个select对应一个id值,其值是按 select 出现的顺序增长的。

       注:id值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

       每个select对应一个select_type,表示select的复杂度,有:

       SIMPLE:简单查询。查询不包含子查询和union,如上图

       PRIMARY:对于包含UNION、UNION ALL或者子查询的大查询来说,它是由几个小查询组成的,其中最左边的那个查询的select_type值就是PRIMARY

       SUBQUERY:包含在 select 中的子查询(不在 from 子句中)

       DERIVED:对于包含‘派生表’的查询

       UNION:在 union 中的第二个和随后的 select


table

       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。


partiitons

       匹配的分区信息


type

       这一列表示关联类型或访问类型

       效率从最优到最差分别为:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

       SQL性能优化的目标:至少要达到range级别,要求是ref级别,最好是consts级别。

       system当表中只有一条记录并且该表使用的存储引擎的统计数据都是精确地,表最多有一个匹配行,读取1次,速度比较快。

       const:system是 const的特例,表里只有一条元组匹配时为system

       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。

       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。

       range:用索引获取某些范围区间的记录。


select_type

       每个select对应一个select_type,表示select的复杂度

       SIMPLE:简单查询。查询不包含子查询和union,如上图

       PRIMARY:对于包含UNION、UNION ALL或者子查询的大查询来说,它是由几个小查询组成的,其中最左边的那个查询的select_type值就是PRIMARY

       SUBQUERY:包含在 select 中的子查询(不在 from 子句中)

       DERIVED:对于包含‘派生表’的查询

       UNION:在 union 中的第二个和随后的 select


possible_keys

       标识某个表查询时可能使用哪些索引来查找。        


key

       实际使用哪个索引。

       当possible_keys有值,而key没有值时,可能是因为表数据很少,mysql认为没有必要走索引,直接全表查询了。
   当possible_keys为null时,可根据实际情况在where条件中添加索引来提升查询效率。


key_len(key_len值计算)

        实际使用到的索引的字节数,帮我们检查是否充分利用上了索引,对于联合索引有一定的参考意义。

比如有列n和address的联合索引(表my_datas字段有id, n, address 和 time)

image.png

key_len=5,通过计算索引占的字节数来判断出查询使用了联合索引中的第一个列。

key_len的计算:(举几个类型)

       测试表test1

image.png

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 4n 字节(若可为空 则+1)
    image.png
    col1_char是char(4),那么len应该是 4*4 + 可为空1 = 17
    explain中key_len值为17
  • varchar(n):如果存汉字则长度是 4n + 2 字节(若可为空 则+1),加的2字节用来存储字符串长度,因为 varchar是变长字符串。
    image.png
          col2_varchar是varchar(32),那么len应该是 32 * 4 + 2 + 1 = 131
    explain中key_len值为131

数值类型

  • tinyint:1字节(若可为空 则+1)
    image.gif image.png
    col3_tinyint是tinyint,那么len应该是 1+可为空1 = 2
    explain中key_len值为2
  • smallint:2字节(若可为空 则+1)
    image.gif image.png
    col4_smallint是smallint,那么len应该是 2+可为空1 = 3
    explain中key_len值为3
  • int:4字节(若可为空 则+1)
    image.gif image.png
    col5_int是int,那么len应该是 4+可为空1 = 5
    explain中key_len值为5
  • bigint:8字节 (若可为空 则+1)
    image.gif image.png
    col6_bigint是bigint,那么len应该是 8+可为空1 = 9
    explain中key_len值为9

时间类型

  • date:3字节(若可为空 则+1)
    image.gif image.png
    col7_date是date,那么len应该是 3 + 可为空1 = 4
    explain中key_len值为4
  • timestamp:4字节(若可为空 则+1)
    image.gif image.png
    col8_timestamp是timestamp,那么len应该是 4+可为空1 = 5
    explain中key_len值为5
  • datetime:无小数秒位数,占5个字节。datetime(n) 其中n是保留的小数秒位数,额外占的存储空间分别为
    n=0时      额外空间0字节
    n=1(或2)  额外空间1字节
    n=3(或4)  额外空间2字节
    n=5(或6)  额外空间3字节
    image.gif image.png
    col9_datetime是datetime,那么len应该是 5+可为空1 = 6
    explain中key_len值为6

注:

  •    myisam 表,单列索引,最大长度不能超过 1000 bytes,否则会报警,但是创建成功,最终创建的是前缀索引(取前333个字符);
  •    myisam 表,组合索引,索引长度和不能超过 1000 bytes,否则会报错,创建失败;
  •    innodb 表,单列索引,超过 767 bytes的,给出warning,最终索引创建成功,取前缀索引(取前 255 字符);
  •    innodb表,组合索引,各列长度不超过 767 bytes ,如果有超过 767 bytes 的,则给出报警,索引最后创建成功, 但是对于超过 767 字节的列取前缀索引,与索引列顺序无关,总和不得超过 3072 ,否则失败,无法创建;

ref

       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(库名.表名.列名 如test.test.col1_char)

image.gif image.png


rows

       这一列是mysql估计要读取并检测的行数,值越小越优

       注意这个不是结果集里的行数                


filtered

       通过索引扫描表估计要读取并检测的行数rows。

       使用额外的查询条件对rows行的数据进行过滤行得有行数n占rows的比例,

       即 n/rows * 100%


Extra

       sql执行计划比较重要的参考信息,常见重要信息如下:

  • 1 Using index:使用索引覆盖
    索引覆盖:查询的字段信息从这条sql使用的索引(辅助索引)树中获取。如:
    image.gif image.png
    查询的字段是索引(col4_smallint)中的字段col4_smallint信息
    也就是说,不需要通过辅助索引找到主键,再通过主键树获取想要的信息
  • 2 Using where:使用where查询数据,需要回表去获取需要的数据
    image.gif image.png
  • 3 Using index condition:相当于索引覆盖后通过主键回表查询,再通过where过滤
    image.gif image.png
  • 4 Using temporary:创建一张临时表来处理查询
    image.gif image.png
  • Using filesort:顾名思义,使用文件(磁盘中)排序。mysql做了优化,数据较少时排序是在内在中进行的,数据量较大时才会在磁盘中进行排序。出现这种情况,就要考虑添加索引来优化SQL了。
    image.gif image.png
    col1_char未创建索引,mysql先预览整个表对col1_char进行排序和对应的主键值序列,再通过主键值回主键索引树查询数据返回。
    对col1_char添加索引之后,执行计划结果如下:
    image.gif image.png
  • Select tables optimized away:使用函数来查询某个索引信息时
    image.gif image.png
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
相关文章
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS费用价格:MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎收费标准
阿里云RDS数据库支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB,多种引擎优惠上线!MySQL倚天版88元/年,SQL Server 2核4G仅299元/年,PostgreSQL 227元/年起。高可用、可弹性伸缩,安全稳定。详情见官网活动页。
1150 152
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎,提供高性价比、稳定安全的云数据库服务,适用于多种行业与业务场景。
881 156
|
6月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL体系结构详解:一条SQL查询的旅程
本文深入解析MySQL内部架构,从SQL查询的执行流程到性能优化技巧,涵盖连接建立、查询处理、执行阶段及存储引擎工作机制,帮助开发者理解MySQL运行原理并提升数据库性能。
|
5月前
|
SQL 存储 监控
SQL日志优化策略:提升数据库日志记录效率
通过以上方法结合起来运行调整方案, 可以显著地提升SQL环境下面向各种搜索引擎服务平台所需要满足标准条件下之数据库登记作业流程综合表现; 同时还能确保系统稳健运行并满越用户体验预期目标.
336 6
|
6月前
|
SQL 监控 关系型数据库
SQL优化技巧:让MySQL查询快人一步
本文深入解析了MySQL查询优化的核心技巧,涵盖索引设计、查询重写、分页优化、批量操作、数据类型优化及性能监控等方面,帮助开发者显著提升数据库性能,解决慢查询问题,适用于高并发与大数据场景。
|
6月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
阿里云数据库收费价格:MySQL、PostgreSQL、SQL Server和MariaDB引擎费用整理
阿里云数据库提供多种类型,包括关系型与NoSQL,主流如PolarDB、RDS MySQL/PostgreSQL、Redis等。价格低至21元/月起,支持按需付费与优惠套餐,适用于各类应用场景。
|
6月前
|
SQL 监控 关系型数据库
查寻MySQL或SQL Server的连接数,并配置超时时间和最大连接量
以上步骤提供了直观、实用且易于理解且执行的指导方针来监管和优化数据库服务器配置。务必记得,在做任何重要变更前备份相关配置文件,并确保理解每个参数对系统性能可能产生影响后再做出调节。
685 11
|
6月前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
480 158
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
自建数据库如何迁移至RDS MySQL实例
数据库迁移是一项复杂且耗时的工程,需考虑数据安全、完整性及业务中断影响。使用阿里云数据传输服务DTS,可快速、平滑完成迁移任务,将应用停机时间降至分钟级。您还可通过全量备份自建数据库并恢复至RDS MySQL实例,实现间接迁移上云。

推荐镜像

更多