MySQL explain用法

一、explain命令应用

查询数据的方式

1.全表扫描

1)在explain语句结果中type为ALL

2)什么时候出现全表扫描?

  • 2.1 业务确实要获取所有数据
  • 2.2 不走索引导致的全表扫描
    • ​ 2.2.1 没索引
    • ​ 2.2.2 索引创建有问题
    • ​ 2.2.3 语句有问题

生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的,所以MySQL尽量避免出现全表扫描

2.索引扫描

2.1 常见的索引扫描类型:

1)index 全索引扫描

2)range 范围查询时会达到range级别

3)ref 使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描

4)eq_ref

5)const

6)system

7)null

从上到下,性能从最差到最好,我们认为至少要达到range级别

一般我们说,只要一条SQL语句,达到range级别,我们会认为索引的效率是OK的

全表扫描:

mysql> explain select * from student2;

index:全 索引扫描, index与ALL区别为index类型只遍历索引树。

mysql> explain select cno from course;
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | course | index | NULL | PRIMARY | 8 | NULL | 2 | Using index |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

range:范围查询的时候会达到range级别

mysql> explain select * from city where population>30000000;
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | city | range | idx_city | idx_city | 4 | NULL | 1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------+

ref:使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描,返回匹配某个单独值的记录行。

mysql> explain select * from city where countrycode='chn';
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------
| 1 | SIMPLE | city | ref | CountryCode | CountryCode | 3 | const | 363 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------
1 row in set (0.00 sec) #union all 比in 的速度快很多
mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' union all select * from city where countrycode='USA';
+----+--------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+
| 1 | PRIMARY | city | ref | CountryCode | CountryCode | 3 | const | 363 | Using index condition |
| 2 | UNION | city | ref | CountryCode | CountryCode | 3 | const | 274 | Using index condition |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

eq_ref:类似ref,区别就在使用的索引是唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录匹配,简单来说,就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件A

join B
on A.sid=B.sid
mysql> explain select score.mark,student.sname from score join student on score.sno=student.sno;

const、system:当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问。

如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量

mysql> explain select * from course where cno=1;

NULL:MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引,例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

#查询超出范围
mysql> explain select * from course where cno>66666666666666666666666;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

二、 Extra(扩展)

Using temporary Using filesort 使用了默认的文件排序(如果使用了索引,会避免这类排序)

Using join buffer

如果出现Using filesort请检查order by ,group by ,distinct,join 条件列上没有索引

mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' order by population;

当order by语句中出现Using filesort,那就尽量让排序值在where条件中出现

mysql> explain select * from city where population>30000000 order by population;
mysql> select * from city where population=2870300 order by population;
+------+-------------------+-------------+----------+------------+
| ID | Name | CountryCode | District | Population |
+------+-------------------+-------------+----------+------------+
| 1899 | Nanking [Nanjing] | CHN | Jiangsu | 2870300 |
+------+-------------------+-------------+----------+------------+
1 row in set (0.00 sec)

key_len: 越小越好

  • 前缀索引去控制

rows: 越小越好


三.建立索引的原则(规范)

为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。

那么索引设计原则又是怎样的?

  • 1、 尽量使用唯一索引

唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。

例如:

学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。

如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。

主键索引和唯一键索引,在查询中使用是效率最高的。

#查看行数
mysql> select count(*) from world.city;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 4079 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)
#去重后的行数
mysql> select count(distinct countrycode) from world.city;
+-----------------------------+
| count(distinct countrycode) |
+-----------------------------+
| 232 |
+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(distinct countrycode,population ) from world.city;
+-----------------------------------------+
| count(distinct countrycode,population ) |
+-----------------------------------------+
| 4052 |
+-----------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

注意:如果重复值较多,可以考虑采用联合索引

  • 2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

例如:

经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间。

如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作

  • 3.为常作为查询条件的字段建立索引

    如果某个字段经常用来做查询条件,那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。

    因此,为这样的字段建立索引,可以提高整个表的查询速度。

    • 3.1 经常查询
    • 3.2 列值的重复值少

注:如果经常作为条件的列,重复值特别多,可以建立联合索引

  • 4.尽量使用前缀来索引

如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检索

会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符,这样可以提高检索速度。


  • 5.限制索引的数目

    索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。

    修改表时,对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引,会使更新表变得很浪费时间。
  • 6.删除不再使用或者很少使用的索引

    表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理

    员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

重点关注:

  • 1.没有查询条件,或者查询条件没有建立索引,不走索引
#全表扫描
select * from table;
select * from tab where 1=1;

在业务数据库中,特别是数据量比较大的表,是没有全表扫描这种需求。

1)对用户查看是非常痛苦的。

2)对服务器来讲毁灭性的。

3)SQL改写成以下语句:

#情况1
#全表扫描
select * from table;
#需要在price列上建立索引
selec * from tab order by price limit 10;
#情况2
#name列没有索引
select * from table where name='zhangsan';
1、换成有索引的列作为查询条件
2、将name列建立索引
  • 2.查询结果集是原表中的大部分数据,应该是25%以上
mysql> explain select * from city where population>3000 order by population;
mysql> explain select * from city where population>3000 limit 10;

1)如果业务允许,可以使用limit控制。

2)结合业务判断,有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案就尽量不要在mysql存放这个数据了,放到redis里面。

  • 3.索引本身失效,统计数据不真实

    索引有自我维护的能力。

    对于表内容变化比较频繁的情况下,有可能会出现索引失效。

    重建索引就可以解决

  • 4.查询条件使用函数在索引列上或者对索引列进行运算,运算包括(+,-,*等)

mysql> explain select * from student2 where sid-1=8;
#例子
错误的例子:select * from test where id-1=9;
正确的例子:select * from test where id=10;
  • 5.隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误
mysql> create table test (id int ,name varchar(20),telnum varchar(10));
mysql> insert into test values(1,'zs','110'),(2,'l4',120),(3,'w5',119),(4,'z4',112);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> alter table test add index idx_tel(telnum);
mysql> explain select * from test where telnum='120';
  • 6. <> ,not in 不走索引
mysql> select * from tab where telnum <> '1555555';
mysql> explain select * from tab where telnum <> '1555555';

单独的>,<,in 有可能走,也有可能不走,和结果集有关,尽量结合业务添加limit

or或in尽量改成union 。推荐使用union all 联合查询。

 explain select * FROM teltab WHERE telnum IN ('110','119');
#改写成
explain select * FROM teltab WHERE telnum='110'
union all
select * FROM teltab WHERE telnum='119'
  • 7.like "%_" 百分号在最前面不走
#走range索引扫描
explain select * from teltab WHERE telnum like '31%';
#不走索引
explain select * from teltab WHERE telnum like '%110';

**%linux%类的搜索需求,可以使用Elasticsearch -------> ELK **(底层是搜索引擎,百度,谷歌都是用的这种)

  • 8.单独引用联合索引里非第一位置的索引列
CREATE TABLE t1 (id INT,NAME VARCHAR(20),age INT ,sex ENUM('m','f'),money INT);
ALTER TABLE t1 ADD INDEX t1_idx(money,age,sex);
DESC t1
SHOW INDEX FROM t1
#走索引的情况测试
explain select name,age,sex,money from t1 where money=30 and age=30 and sex='m';
#部分走索引
explain select name,age,sex,money from t1 where money=30 and age=30;
explain select name,age,sex,money from t1 where money=30 and sex='m';
#不走索引
explain select name,age,sex,money from t1 where age=20
explain select name,age,sex,money from t1 where age=30 and sex='m';
explain select name,age,sex,money from t1 where sex='m';

总结:

如果一个SQL语句,是慢查询,检查顺序:

**1.有没有创建索引 **

**2.查看数据类型,和查询语句是否一致 **

**3.查询语句中,是否使用字段做运算 **

**4.查询出来的结果集很大,limit **

**5.查询语句中是否使用<> 或者 not in **

**6.查询语句中是否使用模糊查询,且%在前面 **

7.如果使用联合索引,请按照创建索引的顺序查询

8.索引损坏

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