MySQL之Explain详解
作者:程序员句号 发布时间:2024-01-12 21:14:55
Explain工具介绍
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,而不是执行这条SQL
注意:如果from中包含子查询,仍会执行该子查询,将结构放入临时表中
示例代码
DROP TABLE IF EXISTS `actor`;
CREATE TABLE `actor` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(45) DEFAULT NULL,
`update_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18');
DROP TABLE IF EXISTS `film`;
CREATE TABLE `film` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');
DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
CREATE TABLE `film_actor` (
`id` int(11) NOT NULL,
`film_id` int(11) NOT NULL,
`actor_id` int(11) NOT NULL,
`remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);
explain select * from actor;
在查询中的每个表都会输出一行,如果有两个表通过join连接查询,那么会输出两行
explain两个变种 explain extended
会在explain的基础上额外提供一些查询优化的信息(5.7自动加上了,不需要这个命令了)紧随其后通过shouw warnings命令可以得到优化后的查询语句,从而看出优化器优化了什么。额外还有filtered列,是一个半分比的值。rows * filtered/100 可以估算出将要和explain中前一个表进行连接的行数。
explain partitions
相比explain多了个partitions字段(5.7以后,explain默认有了),如果查询时基于分区表的话,会显示查询将访问的分区
explain中的列
接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。
id列
id列的编号是select的序列号,有几个select就有几个id,并且id的顺序是按select出现的顺序增长的。
id列值越大优先级越高,id相同则是从上往下执行,id为NULL最后执行
select_type列
select_type表示对应行是简单还是复杂查询
1.simple:简单查询,不包含子查询和union
2.primary:复杂查询中最外层的select
3.subquery:包含在select中的子查询(不在from子句中)
4.derived:包含在from自居中的子查询,MySQL会将结果存放在一个临时表中,也称为派生表
mysql> set session optimizer_switch=‘derived_merge=off’; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where
id = 1) der;
5.union:在union中的第二个和随后的select
table列
这一列表示explain的一行正在访问哪个表
当from子句中有子查询时,table列时格式,表示当前查询依赖id=N的查询,于是先执行id=N的查询
当有union时,union result的table列的值为<union,1,2> ,1和1表示参与union的select行id。
type列
这一列表示关联类型或访问类型,即MySQL决定如何查找表中的行,查找数据行记录的大概范围。
依次从最优到最差分别为:system > const > eq_ref > ref > range > index >ALL
一般来说得保证查询达到range级别,最大达到ref
NULL:mysql能够在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着访问表或索引。例如:在索引列中取最小值,可以单独查找索引来完成,不需要在执行时访问表
const,system:mysql能对查询的某部分进行优化并将其转换成一个常量(可以看show warnings的结果)。用于primary key 或 unique key的所有列与常数比较时,所以表最多有一个匹配行,读取一次,速度比较快。system时const的特例,表里只有一条元组匹配时为system。(意思就是system只有在数据找到一条的情况下出现)
explain extended select * from (select * from film where id =1) tmp;
eq_ref:primary key或 unique key 索引所在部分被连接使用,最多只会返回一条符合条件的记录。这可能时在const之外最好的联接类型了,简单的select查询不会出现这种type
explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;
ref:相比eq_ref,不使用唯一索引,而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀,索引要和某个值相比较,可能会找到多个符合条件的行(hang)。
1. 简单 select 查询,name是普通索引(非唯一索引)
mysql> explain select * from film where name = 'film1';
关联表查询,idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引,这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。
mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;
range:范围扫描通常出现在in(),between,>,<,>=等操作中,使用一个索引来检索给定范围的行。
mysql> explain select * from actor where id > 1;
index:扫描全索引就能拿到结果,一般是扫描某个二级索引,这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找,而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描,速度还是比较慢的,这种查询一般为使用覆盖索引,二级索引一般比较小,所以这种通常比ALL快一些。
explain select * from film;
为什么这里是走的idx_name这个索引?没有走主键索引?
因为MySQL底层有一套判断使用哪个索引的机制,这里是因为这张表一共就2个字段,而这inx_name索引树就已经包含了id和name,这时候选择用主键和二级索引,它会优先选择二级索引因为它的索引树大小会小很多。
如果有很多其他字段,可能会选择主键索引,因为你选择了二级索引还得做回表操作
ALL:即全表扫描,扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了
explain select * from actor;
possible_keys列
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
explain时可能出现possible_keys有列,而key显示NULL的情况,这种情况是因为表中数据不多,mysql认为索引对此查询帮助不大,所以选择全表扫描。
如果该列是NULL,则没有相关的索引。在这种情况下可以通过检查where子句看是否可以创建一个适当的索引来提高查询性能,然后用explain查看效果。
key列
这一列显示MySQL使用采用那个索引来优化对该表的访问。
如果没有使用索引,则该列是NULL。如果想强制MySQL使用或忽视possibe_keys列中的索引,在查询中使用force index、ignore index。
key_len列
这一列显示了MySQL在索引里使用的字节数,通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
举例来说,film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成,并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列:film_id列来执行索引查找。
explain select * from film_actor where film_id = 2;
ref列
这一列显示了在key列记录的索引中,表查找值所用到的列或常量,常见的有:const(常量),字段名(例:film.id)
rows列
这一列是MySQL估计要读取并检测的行数,注意这个不是结果集里的行数
Extra列
这一列展示的是额外信息,常见的重要值如下:
1.Using index:使用覆盖索引 (不会回表)
覆盖索引定义:MySQL执行计划explain结果里的key有使用索引,如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取,这种情况一般可以说用到了覆盖索引,extra里一般都有using index;覆盖索引一般针对的是辅助索引,整个查询结构只通过辅助索引就能拿到结构,不需要通过辅助所以树找到主键,再通过主键去主键索引树里获取其他字段值
explain select film_id from film_actor where film_id = 1;
2.Using where:使用where语句来处理结果,并且查询的列未被索引覆盖
explain select * from actor where name = 'a';
3.Using index condition:查询的列不完全被索引覆盖,where条件中是一个前导列的范围
explain select * from film_actor where film_id > 1;
1.Using temporary:MySQL需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的,首先是想导用索引来优化。
4.1 actor.name没有索引,此时创建一张临时表来distinct
explain select distinct name from actor;
4.2 film.name创建了idx_name索引,此时查询时extra时using index ,没有用临时表
explain select distinct name from film;
5.Using filesort:将用外部排序而不是索引排序,数据较小时从内存排序,否则需要再磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的
5.1 actor.name未创建索引,会浏览actor整个表,保存排序关键字name和对应的id,然后排序name并检索行记录
explain select * from actor order by name;
5.2 film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index
explain select * from film order by name;
6.Select tables optimized away:使用某些聚合函数(比如 max、min)来访问存在索引的某个字段
explain select min(id) from film;
来源:https://blog.csdn.net/2301_76921448/article/details/129776562
猜你喜欢
- 本文实例为大家分享了python机器人行走步数问题,供大家参考,具体内容如下#! /usr/bin/env python3 # -*- co
- python封装利用begin end执行多条sql因为业务需求,优化模型运行时间。考虑到sql语句每一次执行都要建立连接,查询,获取数据耗
- 1)按笔画排序 select * from Table order by nlssort(columnName,'NLS_SORT=
- 最近在玩数据库的时候,偶尔会有外键创建不成功的时候,于是上网查阅资料,整合自己的理解有了以下这篇文章:mysql创建外键不成功的原因及处理方
- turtle库是python的基础绘图库,官方手册这个库被介绍为一个最常用的用来给孩子们介绍编程知识的方法库,其主要是用于程序设计入门,是标
- 在抓取网络数据的时候,有时会用正则对结构化的数据进行提取,比如 href="https://www.1234.com"等
- 前言上篇说到命令行执行测试用例的部分参数如何使用?今天将继续更新其他一些命令选项的使用,和pytest收集测试用例的规则!pytest执行用
- 1.hashlib的简介hashlib 是一个提供了一些流行的hash(摘要)算法的Python标准库.其中所包括的算法有 md5, sha
- 1、引言通过参考相关博客对hdf5格式简要介绍。hdf5在存储的是支持压缩,使用的方式是blosc,这个是速度最快的也是pandas默认支持
- 设计一个算法,将URL转换成5部分,分别是:schema、netloc、path、query_params、fragment。问题URL的中
- 返回页面的类容,weburl为页面urlFunction GetBytes(weburl) '创建
- 前言使用python实现设计模式中的单例模式。单例模式是一种比较常用的设计模式,其实现和使用场景判定都是相对容易的。本文将简要介绍一下pyt
- 一、函数基础简单地说,一个函数就是一组Python语句的组合,它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程
- 本文较为详细的讲述了Python实现远程调用MetaSploit的方法,对Python的学习来说有很好的参考价值。具体实现方法如下:(1)安
- 这篇文章主要介绍了python matplotlib给图中的点加标签,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习
- pandas 将字符串映射为数字在有些数据集中,有些数据变量用字符串表示,但为了方便处理,往往想转换为好处理的格式,这时候不一定要用one
- 这篇文章主要介绍了Python读取csv文件实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友
- NumPy Python数值计算重要库在图像处理领域,NumPy可以帮助我们高效地对图像进行处理。通过使用NumPy
- Python列表List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符,数字,字符串
- 慢查询首先,无论进行何种优化,开启慢查询都算是前置条件。慢查询机制,将记录过慢的查询语句(事件),从而为DB维护人员提供优化目标。检查慢查询