使用explain优化慢查询的业务场景分析

Explain 这个词在不同的上下文中有不同的含义。在数据库查询优化的上下文中，"EXPLAIN" 是一个常用的 SQL 命令，用于显示 SQL 查询的执行计划。执行计划是数据库如何执行查询的一个详细描述，包括它将使用哪些索引、表的连接顺序、表的扫描方式等信息。

在 SQL 中，使用 "EXPLAIN" 可以提供以下字段的信息：

• id: 表示查询中的各个部分的标识符。
• select_type: 查询类型，比如简单查询、联合查询、子查询等。
• table: 涉及的表名。
• partitions: 查询涉及的分区信息。
• type: 连接类型，如全表扫描、索引扫描等。
• possible_keys: 可能使用的索引列表。
• key: 实际使用的索引。
• key_len: 使用的索引长度。
• ref: 索引列上使用的列或常量。
• rows: 估计需要检查的行数。
• filtered: 行过滤的百分比。
• Extra: 额外信息，可能包含诸如"Using filesort"、"Using temporary"等信息。

下面，V 哥通过两个案例来详细说明一下如何使用 Explain来优化 SQL。

案例一：

场景设定

假设我们有一个电子商务网站的数据库，其中有一个名为 orders 的表，它记录了用户的订单信息。表结构大致如下：

id: 订单的唯一标识符
    user_id: 下单用户的ID
    product_id: 购买的产品ID
    order_date: 下单日期
    quantity: 购买数量

问题

我们需要查询2024年1月1日之后所有用户的订单总数。

原始 SQL 查询

SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01';

步骤 1: 使用 EXPLAIN 分析查询

首先，我们使用 EXPLAIN 来查看当前查询的执行计划：

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01';

步骤 2: 分析 EXPLAIN 输出

假设 EXPLAIN 的输出显示如下：

步骤 3: 识别问题

从 EXPLAIN 输出中，我们可以看到：

• type 是 range，这意味着数据库将使用索引进行范围扫描，而不是全表扫描。
• rows 估计为 10000，这可能表示查询需要检查大量行。
• Extra 显示 Using where; Using index，表示使用了索引。

步骤 4: 优化 SQL

尽管查询已经使用了索引，但我们可能希望进一步优化性能。考虑到我们只需要统计总数，而不是具体的订单数据，我们可以：

• 使用索引覆盖扫描：如果 order_date 索引包含 id，则可以避免回表查询，直接在索引中完成统计。

优化后的 SQL 可能如下：

SELECT COUNT(*) FROM orders USE INDEX (order_date) WHERE order_date > '2023-01-01';

步骤 5: 再次使用 EXPLAIN

使用优化后的查询再次运行 EXPLAIN：

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders USE INDEX (order_date) WHERE order_date > '2023-01-01';

步骤 6: 分析优化后的输出

假设优化后的 EXPLAIN 输出显示：

步骤 7: 评估优化效果

• type 现在是 index，表示使用了索引覆盖扫描。
• Extra 显示 Using index; Backward index scan，表示查询仅使用了索引，没有回表。

通过这些步骤，我们对原始查询进行了分析和优化，提高了查询效率。在实际应用中，可能需要根据具体的数据库结构和数据分布进行更多的调整和优化。

案例二：

我们考虑一个更复杂的场景，涉及到多表查询和联结。

场景设定

假设我们有一个在线教育平台的数据库，其中有两个表：

1. students 表，存储学生信息：

• student_id: 学生ID
• name: 学生姓名
• enrollment_date: 入学日期

2. courses 表，存储课程信息：

• course_id: 课程ID
• course_name: 课程名称

3. 还有一个 enrollments 表，存储学生的课程注册信息：

• enrollment_id: 注册ID
• student_id: 学生ID
• course_id: 课程ID
• enrollment_date: 注册日期

问题

我们需要查询所有在2024年注册了至少一门课程的学生的姓名和他们注册的课程数量。

原始 SQL 查询

SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;

步骤 1: 使用 EXPLAIN 分析查询

EXPLAIN SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;

步骤 2: 分析 EXPLAIN 输出

假设 EXPLAIN 的输出如下：

步骤 3: 识别问题

• students 表使用了全表扫描（type 是 ALL），这意味着查询需要扫描整个 students 表。
• enrollments 表使用了 ref 类型的联结，它使用了 student_id 索引。

步骤 4: 优化 SQL

我们可以通过以下方式优化查询：

• 添加索引：如果 enrollments 表上的 enrollment_date 没有索引，考虑添加一个，以便快速过滤2023年的注册记录。
• 过滤条件：在联结条件中添加过滤条件，减少需要联结的行数。

优化后的 SQL 可能如下：

SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN (
  SELECT course_id, student_id
  FROM enrollments
  WHERE enrollment_date >= '2023-01-01'
) e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;

步骤 5: 再次使用 EXPLAIN

使用优化后的查询再次运行 EXPLAIN。

步骤 6: 分析优化后的输出

假设优化后的 EXPLAIN 输出显示：

步骤 7: 评估优化效果

• 子查询 e 现在使用 range 类型扫描，只获取2023年的注册记录，减少了行数。
• 主查询现在使用 ref 类型联结，因为子查询结果已经通过索引 student_id 进行了优化。

通过这些步骤，我们对原始查询进行了分析和优化，减少了需要处理的数据量，提高了查询效率。在实际应用中，可能需要根据具体的数据库结构和数据分布进行更多的调整和优化。

最后

以上是 V 哥在整理的关于 EXPLAIN 在实际工作中的使用，并结合案例给大家作了分析，用熟 EXPLAIN 将大大改善你的 SQL 查询效率，你在工作中还用到哪些业务场景或案例，可以在评论区讨论，或者说出你遇到的问题，V 哥来帮你定位一下问题，关注威哥爱编程，每天精彩内容不错过。

原文参考：https://www.cnblogs.com/wgjava/courtagreethemcancelstoryp/18277651