学会使用MySQL的Explain执行计划,SQL性能调优从此不再困难
上篇文章讲了MySQL架构体系,了解到MySQL Server端的优化器可以生成Explain执行计划,而执行计划可以帮助我们分析SQL语句性能瓶颈,优化SQL查询逻辑,今天就一块学习Explain执行计划的具体用法。
1. explain的使用
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。
在 select 语句之前增加 explain 关键字,MySQL 会在查询上设置一个标记,执行查询会返回执行计划的信息,并不会执行这条SQL。
就比如下面这个:
输出这么多列都是干嘛用的?
其实大都是SQL语句的性能统计指标,先简单总结一下每一列的大致作用,下面详细讲一下:
2. explain字段详解
下面就详细讲一下每一列的具体作用。
1. id列
id表示查询语句的序号,自动分配,顺序递增,值越大,执行优先级越高。
id相同时,优先级由上而下。
2. select_type列
select_type表示查询类型,常见的有SIMPLE简单查询、PRIMARY主查询、SUBQUERY子查询、UNION联合查询、UNION RESULT联合临时表结果等。
3. table列
table表示SQL语句查询的表名、表别名、临时表名。
4. partitions列
partitions表示SQL查询匹配到的分区,没有分区的话显示NULL。
5. type列
type表示表连接类型或者数据访问类型,就是表之间通过什么方式建立连接的,或者通过什么方式访问到数据的。
具体有以下值,性能由好到差依次是:
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
system
当表中只有一行记录,也就是系统表,是 const 类型的特列。
const
表示使用主键或者唯一性索引进行等值查询,最多返回一条记录。性能较好,推荐使用。
eq_ref
表示表连接使用到了主键或者唯一性索引,下面的SQL就用到了user表主键id。
ref
表示使用非唯一性索引进行等值查询。
ref_or_null
表示使用非唯一性索引进行等值查询,并且包含了null值的行。
index_merge
表示用到索引合并的优化逻辑,即用到的多个索引。
range
表示用到了索引范围查询。
index
表示使用索引进行全表扫描。
ALL
表示全表扫描,性能最差。
6. possible_keys列
表示可能用到的索引列,实际查询并不一定能用到。
7. key列
表示实际查询用到索引列。
8. key_len列
表示索引所占的字节数。
每种类型所占的字节数如下:
类型 | 占用空间 |
---|---|
char(n) | n个字节 |
varchar(n) | 2个字节存储变长字符串,如果是utf-8,则长度 3n + 2 |
tinyint | 1个字节 |
smallint | 2个字节 |
int | 4个字节 |
bigint | 8个字节 |
date | 3个字节 |
timestamp | 4个字节 |
datetime | 8个字节 |
字段允许为NULL | 额外增加1个字节 |
9. ref列
表示where语句或者表连接中与索引比较的参数,常见的有const(常量)、func(函数)、字段名。
如果没用到索引,则显示为NULL。
10. rows列
表示执行SQL语句所扫描的行数。
11. filtered列
表示按条件过滤的表行的百分比。
用来估算与其他表连接时扫描的行数,row x filtered = 252004 x 10% = 25万行
12. Extra列
表示一些额外的扩展信息,不适合在其他列展示,却又十分重要。
Using where
表示使用了where条件搜索,但没有使用索引。
Using index
表示用到了覆盖索引,即在索引上就查到了所需数据,无需二次回表查询,性能较好。
Using filesort
表示使用了外部排序,即排序字段没有用到索引。
Using temporary
表示用到了临时表,下面的示例中就是用到临时表来存储查询结果。
Using join buffer
表示在进行表关联的时候,没有用到索引,使用了连接缓存区存储临时结果。
下面的示例中user_id在两张表中都没有建索引。
Using index condition
表示用到索引下推的优化特性。
知识点总结:
本文详细介绍了Explain使用方式,以及每种参数所代表的含义。无论是工作还是面试,使用Explain优化SQL查询,都是必备的技能,一定要牢记。
下篇再一块学习一下SQL查询的其他优化方式,敬请期待。
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