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