MySQL数据库——索引(4)-SQL性能分析-profile详情、explain(profile查看指令,explain执行计划中各个字段的含义)

简介: MySQL数据库——索引(4)-SQL性能分析-profile详情、explain(profile查看指令,explain执行计划中各个字段的含义)

SQL性能分析(下)

profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。

通过have_profiling参数,能够看到当前MySQL是否支持profile操作:

SELECT @@have_profiling;

可以看到,当前MySQL是支持 profile操作的,但是开关是关闭的。

可以通过set语句在session/global级别开启profiling:

SET profiling = 1;

开启了之后,我们所执行的SQL语句,都会被MySQL记录,并记录执行时间。

查看指令

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
 
show profiles;
 
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
 
show profile for query query_id;
 
-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
 
show profile cpu for query query_id;

explain

EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

语法

-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
 
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;

Explain 执行计划中各个字段的含义

  • id

select查询的序列号,表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序

(id相同,执行顺序从上到下;id不同,值越大,越先执行)。

select_type

表示 SELECT 的类型,常见的取值有 SIMPLE(简单表,即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询,即外层的查询)、UNION(UNION 中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY(SELECT/WHERE之后包含了子查询)等


type

表示连接类型,性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all

1、system:表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。

2、const:表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。

const用于用常数值比较PRIMARY KEY或UNIQUE索引的所有部分时。

3、eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。它用在一个索引的所有部分被联接使用并且索引是UNIQUE或PRIMARY KEY。eq_ref可以用于使用= 操作符比较的带索引的列。比较值可以为常量或一个使用在该表前面所读取的表的列的表达式。

4、ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。如果联接只使用键的最左边的前缀,或如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY(换句话说,如果联接不能基于关键字选择单个行的话),则使用ref。如果使用的键仅仅匹配少量行,该联接类型是不错的。ref可以用于使用=或<=>操作符的带索引的列。

5、range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引。key_len包含所使用索引的最长关键元素。在该类型中ref列为NULL。当使用=、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN或者IN操作符,用常量比较关键字列时,可以使用range

6、index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。

7、all:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。如果表是第一个没标记const的表,这通常不好,并且通常在它情况下很差。通常可以增加更多的索引而不要使用ALL,使得行能基于前面的表中的常数值或列值被检索出。


8.NULL:查询时不使用到任何表的时候连接类型就为NULL。

  • possible_key

显示可能应用在这张表上的索引,一个或多个。

  • key

实际使用的索引,如果为NULL,则没有使用索引。

  • key_len

表示索引中使用的字节数,该值为索引字段最大可能长度,并非实际使用长度,在不损失精确性的前提下,长度越短越好 。

  • rows

MySQL认为必须要执行查询的行数,在innodb引擎的表中,是一个估计值,可能并不总是准确的。

  • filtered

表示返回结果的行数占需读取行数的百分比, filtered 的值越大越好。

  • Extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息。



END



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;
目录
相关文章
|
存储 SQL 关系型数据库
mysql底层原理:索引、慢查询、 sql优化、事务、隔离级别、MVCC、redolog、undolog(图解+秒懂+史上最全)
mysql底层原理:索引、慢查询、 sql优化、事务、隔离级别、MVCC、redolog、undolog(图解+秒懂+史上最全)
mysql底层原理:索引、慢查询、 sql优化、事务、隔离级别、MVCC、redolog、undolog(图解+秒懂+史上最全)
|
SQL 存储 关系型数据库
SQL优化策略与实践:组合索引与最左前缀原则详解
本文介绍了SQL优化的多种方式,包括优化查询语句(避免使用SELECT *、减少数据处理量)、使用索引(创建合适索引类型)、查询缓存、优化表结构、使用存储过程和触发器、批量处理以及分析和监控数据库性能。同时,文章详细讲解了组合索引的概念及其最左前缀原则,即MySQL从索引的最左列开始匹配条件,若跳过最左列,则索引失效。通过示例代码,展示了如何在实际场景中应用这些优化策略,以提高数据库查询效率和系统响应速度。
908 10
|
SQL 索引
【YashanDB知识库】字段加上索引后,SQL查询不到结果
【YashanDB知识库】字段加上索引后,SQL查询不到结果
|
SQL 关系型数据库 OLAP
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL同一个SQL可以实现向量索引、全文索引GIN、普通索引BTREE混合查询,简化业务实现逻辑、提升查询性能
本文档介绍了如何在AnalyticDB for PostgreSQL中创建表、向量索引及混合检索的实现步骤。主要内容包括:创建`articles`表并设置向量存储格式,创建ANN向量索引,为表增加`username`和`time`列,建立BTREE索引和GIN全文检索索引,并展示了查询结果。参考文档提供了详细的SQL语句和配置说明。
778 2
|
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
706 158
|
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。
|
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。
1861 152
|
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。
1266 156
|
缓存 监控 关系型数据库
使用MYSQL Report分析数据库性能(中)
使用MYSQL Report分析数据库性能
840 156
|
缓存 监控 关系型数据库
使用MYSQL Report分析数据库性能(上)
最终建议:当前系统是完美的读密集型负载模型,优化重点应放在减少行读取量和提高数据定位效率。通过索引优化、分区策略和内存缓存,预期可降低30%的CPU负载,同时保持100%的缓冲池命中率。建议每百万次查询后刷新统计信息以持续优化
874 161