Mysql(二)Explain详解和索引最佳实践

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,将结果放入临时表中

explain中的列

  1. 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列越大执行优先级越高,id相同则从上往下执行,id为NULL最后执行。

  2. select_type列

    1. simple:简单查询。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 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中,也称为派生表(derived的英文含义)

    5. union:在 union 中的第二个和随后的 select

  3. 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列是 <derivenN>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<union1,2>,1和2表示参与 union 的 select 行id。

  1. 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,最好达到ref

    NULL:mysql能够在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着再访问表或索引。例如:在索引列中选取最小值,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化成一个常量(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1次,速度比较快。system是const的特例,表里只有一条元组匹配时为system

    eq_ref:primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ,最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在const 之外最好的联接类型了,简单的 select 查询不会出现这种 type。

    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。

    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。

    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。

    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。

  2. 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,选择了全表查询。

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 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能,然后用 explain 查看效果。

  1. key列

    这一列显示mysql实际采用哪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possible_keys列中的索引,在查询中使用 force index、ignore index。

  2. 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。

    key_len计算规则如下:

    • 字符串

      • char(n):n字节长度
      • varchar(n):如果是utf-8,则长度 3n + 2 字节,加的2字节用来存储字符串长度
    • 数值类型

      • tinyint:1字节

      • smallint:2字节

      • int:4字节

      • bigint:8字节

    • 时间类型

      • date:3字节
      • timestamp:4字节
      • datetime:8字节
    • 如果字段允许为 NULL,需要1字节记录是否为 NULL

    索引最大长度是768字节,当字符串过长时,mysql会做一个类似左前缀索引的处理,将前半部分的字符提取出来做索引。

  3. 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)

  4. 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。

  5. 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

    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是用到了覆盖索引,extra里一般都有using index;覆盖索引一般针对的是辅助索引,整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果,不需要通过辅助索引树找到主键,再通过主键去主键索引树里获取其它字段值。

    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。

    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。

    4)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,首先是想到用索引来优化。

    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,否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

    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时。

索引最佳实践

1.全值匹配

2.最左前缀法则

3.不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换),会导致索引失效而转向全表扫描

4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

5.尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列包含查询列)),减少 select * 语句

6.mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用索引会导致全表扫描

7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

8.like以通配符开头('$abc...')mysql索引失效会变成全表扫描操作

9.字符串不加单引号索引失效

10.少用or或in,用它查询时,mysql不一定使用索引,mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引,详见范围查询优化

11.范围查询优化

​ mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。有时候由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引。

​ 优化方法:可以将大的范围拆分成多个小范围

# mysql 

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