Explain 索引优化分析
Explain 语法
# 语法
explain + DQL语句
mysql> explain select * from city where countrycode ='CHN' or countrycode ='USA';
# 查询中国和美国的数据
mysql> select * from city where countrycode ='CHN' or countrycode ='USA';
mysql> select * from city where countrycode in ('CHN','USA');
mysql> select * from city where countrycode = 'CHN' union all select * from city where countrycode = 'USA';
# Explain 分析 SQL
mysql> explain select * from city where countrycode ='CHN' or countrycode ='USA';
+----+-------------+-------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | city | range | CountryCode | CountryCode | 3 | NULL | 637 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
ID,Table,Partitions 字段
ID:查询顺序号
Table:查询的表名
Partitions:表所使用的分区,如果要统计十年公司订单的金额,可以把数据分为十个区,每一年代表一个区。这样可以大大的提高查询效率
Select_type 字段
select 查询的类型,主要是用于区别普通查询,联合查询,嵌套的复杂查询
| Name | Description |
|---|---|
| simple | 简单的 select 查询,查询中不包含子查询或者 union |
| primary | 查询的 where 列表中若包含任何复杂的子查询,最外层查询则被标记为 primary |
| subquery | 在 select 或 where 列表中包含了子查询 |
| derived | 在 from 后,where 之前中包含的子查询被标记为 derived(衍生)MySQL 会递归执行这些子查询,把结果放在临时表里。 |
| union | 若第二个 select 出现在 union 之后,则被标记为 union,若 union 包含在 from 子句的子查询中,外层 select 将被标记为 derived |
| union result | 从 union 表获取结果的 select |
# simple:简单的select 查询,查询中不包含子查询或者 union
# primary 和 subquery,最外层查询被标记为 primary,内层查询被标记为 subquery
mysql> explain select name,countrycode,district,population from city where population=(select max(population) from city);
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | PRIMARY | city | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4188 | Using where |
| 2 | SUBQUERY | city | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4188 | NULL |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)
# derived,根据 select 语句衍生出临时表 tmp_students 时出现
mysql> select * from (select * from students_backup) tmp_tudents where id=2;
+----+------+-----+--------+---------------------+----------+-------+
| id | name | age | gender | register_time | hobby | phone |
+----+------+-----+--------+---------------------+----------+-------+
| 2 | wzh | 18 | M | 2020-07-14 22:02:04 | wzhhobby | 12 |
+----+------+-----+--------+---------------------+----------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from (select * from students_backup) tmp_tudents where id=2;
+----+-------------+-----------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ref | <auto_key0> | <auto_key0> | 4 | const | 0 | NULL |
| 2 | DERIVED | students_backup | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 7 | NULL |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
# union 和 union result,连表查询时出现
mysql> explain select * from students where id> 3 union select * from students_backup where id >3;
+----+--------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------+
| 1 | PRIMARY | students | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 4 | Using where |
| 2 | UNION | students_backup | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 4 | Using where |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary |
+----+--------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------+
3 rows in set (0.00 sec)
Possible_keys 字段
显示查询语句可能用到的索引,一个或多个,或为 NULL,不一定被查询实际使用,仅供参考使用
Key 字段
显示查询语句实际使用的索引,若为 NULL,则表示没有使用索引
Key_len 字段
显示索引中使用的字节数,可通过key_len计算查询中使用的索引长度。在不损失精确性的情况下索引长度越短越好
Ref 字段
显示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值
Rows 字段
根据表统计信息及索引选用情况,估算出找到所需的记录所需要读取的行数,并不是查询结果的行数,值越大越不好
Type 字段
# index:扫描全部索引
mysql> ALTER TABLE city ADD INDEX(name);
mysql> explain select Name from city;
# range:范围查询
mysql> explain select * from city where countrycode ='CHN' or countrycode ='USA';
#有限制查询到的数据在总数据的 15% 以内,超过则为全文扫描,在查询可以使用 limit 限制在 15% 以内
mysql> explain select * from city where countrycode != 'CHN' limit 500;
# ref:精确查询
mysql> explain select * from city where countrycode ='CHN';
# eq_ref:使用多表联查时会出现
mysql> create table students_backup like students;
mysql> insert into students_backup select * from students;
mysql> explain select * from students,students_backup student where student.id=students.id and student.id > 5;
+----+-------------+----------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | students | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 2 | Using where |
| 1 | SIMPLE | student | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | mydb.students.id | 1 | NULL |
+----+-------------+----------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+
# const:查询的条件,是主键索引或者唯一键索引
mysql> explain select * from city where id=1;
# system:查询级别与 const 相同,当数据很少时出现
# null:不需要读取数据,只需要获取最大值或者最小值
mysql> explain select max(population) from city;
Extra 字段
| Name | Description |
|---|---|
| Using filesort | 说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序,而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序” 。出现这个就要立刻优化sql。 |
| Using temporary | 使用了临时表保存中间结果,MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和 分组查询 group by。 出现这个更要立刻优化sql。 |
| Using index | 表示相应的 select 操作中使用了覆盖索引(Covering index),避免访问了表的数据行,效果不错!如果同时出现Using where,表明索引被用来执行索引键值的查找。如果没有同时出现Using where,表示索引用来读取数据而非执行查找动作。 |
| Covering Index | 覆盖索引,也叫索引覆盖,就是select 的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,MySQL可以利用索引返回select 列表中的字段,而不必根据索引再次读取数据文件。只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据,无需回表 |
| Using index condition | 在 MySQL5.6 版本后加入的新特性,优化器会在索引存在的情况下,通过符合RANGE范围的条数 和 总数的比例来选择是使用索引还是进行全表遍历。 |
| Using join buffer | 表明使用了连接缓存 |
| impossible where | where 语句的值总是false,不可用,不能用来获取任何元素 |
| distinct | 优化distinct操作,在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作 |
| Using where | 表明使用了 where 过滤 |
Explain 索引优化分析的更多相关文章
- Mysql 索引优化分析
MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字 ...
- mySql索引优化分析
MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字 ...
- 【MySQL 高级】索引优化分析
MySQL高级 索引优化分析 SQL 的效率问题 出现性能下降,SQL 执行慢,执行时间长,等待时间长等情况,可能的原因有: 查询语句写的不好 索引失效 单值索引:在 user 表中给 name 属性 ...
- MySQL高级第二章——索引优化分析
一.SQL性能下降原因 1.等待时间长?执行时间长? 可能原因: 查询语句写的不行 索引失效(单值索引.复合索引) CREATE INDEX index_user_name ON user(name) ...
- MySQL高级学习笔记(四):索引优化分析
文章目录 性能下降 SQL慢 执行时间长 等待时间长 查询语句写的烂 查询数据过多 关联了太多的表,太多join 没有利用到索引 单值 复合 服务器调优及各个参数设置(缓冲.线程数等)(不重要DBA的 ...
- MySQL的索引优化分析(一)
一.SQL分析 性能下降.SQL慢.执行时间长.等待时间长 查询语句写的差 索引失效关联查询太多join(设计缺陷) 单值索引:在user表中给name属性创建索引,create index idx_ ...
- MySQL的索引优化分析(二)
一.索引优化 1,单表索引优化 建表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS article( id INT(10) UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO ...
- 【mysql】索引优化分析
1. 索引的概念 1.1 索引是什么 MySQL 官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL 高效获取数据的数据结构.可以得到索引的本质:索引是数据结构.可以简单理解为排好序的快速查找数据 ...
- 索引优化之Explain 及慢查询日志
索引:本质是数据结构,简单理解为:排好序的快速查找数据结构,以索引文件的形式存储在磁盘中.目的:提高数据查询的效率,优化查询性能,就像书的目录一样.优势:提高检索效率,降低IO成本:排好序的表,降低C ...
随机推荐
- ubuntu20.04并添加桌面快捷方式,以安装火狐可浏览器开发版(水狐)为例
@参考原文 1. 下载linux版源文件 从火狐官网下载linux版的水狐源文件压缩包,@火狐浏览器开发版(水狐)下载地址. 2. 解压下载源文件 将下载的"tar.bz2"文件解 ...
- Ubuntu 能ping通DNS 地址 无法解析域名
ping通qq百度都行,唯独谷歌不行, 主机能够ping通google的dns服务器地址 8.8.8.8,却无法解析域名 $ ping www.google.co.uk ping: unknown ...
- Eclipse在线安装FatJar插件失败解决方案
在线安装fatjar(URL:http://kurucz-grafika.de/fatjar) 快要安装完的时候报错如下: 找了很久解决方法,终于有了下文:很是粗乎意料呃,下载一个eclipse2.0 ...
- Bitter.Core系列二:Bitter ORM NETCORE ORM 全网最粗暴简单易用高性能的 NETCore ORM 之数据库连接
Bitter.Core NETCore 相当的简单易用,下面附上使用示例: 数据中连接:请在你的NETCORE 项目中 创建:Bitter.json 配置文件,然后追加如下配置内容: MSSQL 连接 ...
- git的使用学习笔记--项目版本操作
一.使用场景 版本回退:上线失败--需要回退到上个版本 二.操作 先编辑 vim text.txt git status git add . 这个命令能看到所有的增加操作 git com ...
- EMA algorithm: https://blog.csdn.net/m0_38106113/article/details/81542863
EMA algorithm: https://blog.csdn.net/m0_38106113/article/details/81542863
- sql 括号
<select id="chlTransQueryByChlType" parameterType="map" resultType="java ...
- 游标 深度分页 deep paging
Solr Deep Paging(solr 深分页) - ickes的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/xl_ickes/article/details/427725 ...
- Hyper-v安装centos后的网络配置
修改配置文件 进入目录:cd /etc/sysconfig/network-scripts/ 修改ifcfg-eth0文件(不通机器文件名可能不同,可以通过 ip addr 命令查看网卡名) HWAD ...
- Spring Boot 微服务应用集成Prometheus + Grafana 实现监控告警
Spring Boot 微服务应用集成Prometheus + Grafana 实现监控告警 一.添加依赖 1.1 Actuator 的 /prometheus端点 二.Prometheus 配置 部 ...