Mysql調(diào)優(yōu)Explain工具詳解及實戰(zhàn)演練(推薦)

Mysql調(diào)優(yōu)Explain工具詳解以及實戰(zhàn)演練 Explain工具介紹Explain分析示例explain 兩個變種explain中的列 索引最佳實戰(zhàn)索引使用總結(jié):
Mysql安裝文檔參考

Explain工具介紹

使用EXPLAIN關(guān)鍵字可以模擬優(yōu)化器執(zhí)行SQL語句，分析你的查詢語句或是結(jié)構(gòu)的性能瓶頸
在 select 語句之前增加 explain 關(guān)鍵字，MySQL 會在查詢上設(shè)置一個標(biāo)記，執(zhí)行查詢會返回執(zhí)行計劃的信息，而不是 執(zhí)行這條SQL
注意:如果 from 中包含子查詢，仍會執(zhí)行該子查詢，將結(jié)果放入臨時表中

Explain分析示例

參考官方文檔

示例表:
 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);

mysql> explain select * from actor;

在查詢中的每個表會輸出一行，如果有兩個表通過 join 連接查詢，那么會輸出兩行

explain 兩個變種

1)explain extended:會在 explain 的基礎(chǔ)上額外提供一些查詢優(yōu)化的信息。緊隨其后通過 show warnings 命令可
以得到優(yōu)化后的查詢語句，從而看出優(yōu)化器優(yōu)化了什么。額外還有 filtered 列，是一個半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出將要和 explain 中前一個表進(jìn)行連接的行數(shù)(前一個表指 explain 中的id值比當(dāng)前表id值小的 表)。

2)explain partitions:相比 explain 多了個 partitions 字段，如果查詢是基于分區(qū)表的話，會顯示查詢將訪問的分 區(qū)。

在新版版比如Mysql5.7以上的版本，并不需要攜帶extended就可以查詢出來額外的信息，在mysql8.0以上已經(jīng)廢除了explain extended這條命令，我們只需要使用explain就可以了。

explain中的列

接下來我們將展示 explain 中每個列的信息。

id列
id列的編號是 select 的序列號，有幾個 select 就有幾個id，并且id的順序是按 select 出現(xiàn)的順序增長的。 id列越大執(zhí)行優(yōu)先級越高，id相同則從上往下執(zhí)行，id為NULL最后執(zhí)行。
如果查詢有連接查詢，id出現(xiàn)了多個。比如說1，2，3，那么id為3的這條sql最先執(zhí)行，如果查詢出來的id為1，1，2，3，那么兩個id都為1，則在上面的sql先執(zhí)行。

select_type列
select_type 表示對應(yīng)行是簡單還是復(fù)雜的查詢。
1).simple:簡單查詢。查詢不包含子查詢和union

 mysql> explain select * from film where id = 2;

2).primary:復(fù)雜查詢中最外層的 select
3).subquery:包含在 select 中的子查詢(不在 from 子句中)
4).derived:包含在 from 子句中的子查詢。MySQL會將結(jié)果存放在一個臨時表中，也稱為派生表(derived的英文含 義)
用這個例子來了解 primary、subquery 和 derived 類型

mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #關(guān)閉mysql5.7新特性對衍生表的合 并優(yōu)化
2 explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

解釋一下上面的select_type查詢到的圖，
首先說一下id為3的sql優(yōu)先執(zhí)行，因為它是在from后面的子查詢，所以對應(yīng)的select_type為derived，id為2后sql后執(zhí)行，因為它包含在 select 中的子查詢(不在 from 子句中)，所以對應(yīng)的select_type為subquery，
id為1 的sql最后執(zhí)行，它是復(fù)雜查詢中最外層的 select，所以對應(yīng)的select_type為primary。
最后別忘了把前面修改的配置還原：

mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #還原默認(rèn)配置

5).union:在 union 中的第二個和隨后的 select

mysql> explain select 1 union all select 1;

3.table列

這一列表示 explain 的一行正在訪問哪個表。
當(dāng) from 子句中有子查詢時，table列是 格式，表示當(dāng)前查詢依賴 id=N 的查詢，于是先執(zhí)行 id=N 的查 詢。
當(dāng)有 union 時，UNION RESULT 的 table 列的值為union1,2>，1和2表示參與 union 的 select 行id。
deriven3,就表示先查詢id為3的sql，表示當(dāng)前查詢依賴 id=3 的查詢

4.type列(比較重要)

這一列表示關(guān)聯(lián)類型或訪問類型，即MySQL決定如何查找表中的行，查找數(shù)據(jù)行記錄的大概范圍。 依次從最優(yōu)到最差分別為:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
一般來說，得保證查詢達(dá)到range級別，最好達(dá)到ref
NULL: mysql能夠在優(yōu)化階段分解查詢語句，在執(zhí)行階段用不著再訪問表或索引。例如:在索引列中選取最小值，可 以單獨查找索引來完成，不需要在執(zhí)行時訪問表。

mysql> explain select min(id) from film;

在這里解釋一下，因為MySQL底層索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)式B+樹,在上一篇文章中已經(jīng)重要解釋過。在B+樹最下面的葉子節(jié)點所以是按照順序排列的，從左到右依次遞增，這個也就是最左前綴原則，那么查詢最小的數(shù)值，直接可以到索引最左邊拿到就可以，不需要查詢，這樣的效率是非常高的。

const, system: mysql能對查詢的某部分進(jìn)行優(yōu)化并將其轉(zhuǎn)化成一個常量(可以看show warnings 的結(jié)果)。用于 primary key 或 unique key 的所有列與常數(shù)比較時，所以表最多有一個匹配行，讀取1次，速度比較快。system是 const的特例，表里只有一條元組匹配時為system。

mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

mysql> show warnings;

eq_ref:primary key 或 unique key 索引的所有部分被連接使用 ，最多只會返回一條符合條件的記錄。這可能是在 const 之外最好的聯(lián)接類型了，簡單的 select 查詢不會出現(xiàn)這種 type。

explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

解釋一下，上面的film_actor字段film_id為聯(lián)合索引，所以根據(jù)二級索引對應(yīng)另一張表的聚集索引查詢是非常快的
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綴，索引要和某個值相比較，可能會 找到多個符合條件的行。
1.簡單 select 查詢，name是普通索引(非唯一索引)

mysql> explain select * from film where name = 'film1';

2. 關(guān)聯(lián)表查詢，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的聯(lián)合索引，這里使用到了film_actor的左邊前綴film_id部分。

mysql>explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

range:范圍掃描通常出現(xiàn)在 in(), between ,> ,, >= 等操作中。使用一個索引來檢索給定范圍的行

mysql> explain select * from actor where id > 1;

index:掃描全索引就能拿到結(jié)果，一般是掃描某個二級索引，這種掃描不會從索引樹根節(jié)點開始快速查找，而是直接 對二級索引的葉子節(jié)點遍歷和掃描，速度還是比較慢的，這種查詢一般為使用覆蓋索引，二級索引一般比較小，所以這 種通常比ALL快一些。

 mysql> explain select * from film;

解釋一下為什么說二級索引比聚集索引要小，因為二級索引只保存了當(dāng)前索引的數(shù)據(jù)，而聚集索引保存的是全部表數(shù)據(jù)。
ALL:即全表掃描，掃描你的聚簇索引的所有葉子節(jié)點。通常情況下這需要增加索引來進(jìn)行優(yōu)化了

5.possible_keys列

這一列顯示查詢可能使用哪些索引來查找。
explain 時可能出現(xiàn) possible_keys 有列，而 key 顯示 NULL 的情況，這種情況是因為表中數(shù)據(jù)不多，mysql認(rèn)為索引 對此查詢幫助不大，選擇了全表查詢。
如果該列是NULL，則沒有相關(guān)的索引。在這種情況下，可以通過檢查 where 子句看是否可以創(chuàng)造一個適當(dāng)?shù)乃饕齺硖?高查詢性能，然后用 explain 查看效果。

6.key列

這一列顯示mysql實際采用哪個索引來優(yōu)化對該表的訪問。
如果沒有使用索引，則該列是 NULL。如果想強制mysql使用或忽視possible_keys列中的索引，在查詢中使用 force index、ignore index。

7.key_len列

這一列顯示了mysql在索引里使用的字節(jié)數(shù)，通過這個值可以算出具體使用了索引中的哪些列。 舉例來說，film_actor的聯(lián)合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 兩個int列組成，并且每個int是4字節(jié)。通 過結(jié)果中的key_len=4可推斷出查詢使用了第一個列:film_id列來執(zhí)行索引查找。

mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len計算規(guī)則如下:

• 字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符數(shù)，而不是字節(jié)數(shù)，如果是utf-8，一個數(shù)字
• 或字母占1個字節(jié)，一個漢字占3個字節(jié) char(n):如果存漢字長度就是 3n 字節(jié)
• varchar(n):如果存漢字則長度是 3n + 2 字節(jié)，加的2字節(jié)用來存儲字符串長度，因為 varchar是變長字符串
• 數(shù)值類型 tinyint:1字節(jié)
• smallint:2字節(jié)
• int:4字節(jié)
• bigint:8字節(jié)
• 時間類型
• date:3字節(jié)
• timestamp:4字節(jié)
• datetime:8字節(jié)
• 如果字段允許為 NULL，需要1字節(jié)記錄是否為 NULL
• 索引最大長度是768字節(jié)，當(dāng)字符串過長時，mysql會做一個類似左前綴索引的處理，將前半部分的字符提取出來做索 引。

8.ref列

這一列顯示了在key列記錄的索引中，表查找值所用到的列或常量，常見的有:const(常量)，字段名(例:film.id)

9.rows列

這一列是mysql估計要讀取并檢測的行數(shù)，注意這個不是結(jié)果集里的行數(shù)。

10Extra列

這一列展示的是額外信息。常見的重要值如下:
1)Using index:使用覆蓋索引
覆蓋索引定義:mysql執(zhí)行計劃explain結(jié)果里的key有使用索引，如果select后面查詢的字段都可以從這個索引的樹中 獲取，這種情況一般可以說是用到了覆蓋索引，extra里一般都有using index;覆蓋索引一般針對的是輔助索引，整個 查詢結(jié)果只通過輔助索引就能拿到結(jié)果，不需要通過輔助索引樹找到主鍵，再通過主鍵去主鍵索引樹里獲取其它字段值。
簡單點說就是不用回表，通過二級索引也就是聯(lián)合索引就可以拿到想要的結(jié)果集，

mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

2)Using where:使用 where 語句來處理結(jié)果，并且查詢的列未被索引覆蓋

mysql> explain select * from actor where name = 'a';

這里的actor表的name是沒有添加索引的。
3)Using index condition:查詢的列不完全被索引覆蓋，where條件中是一個前導(dǎo)列的范圍;
4)Using temporary:mysql需要創(chuàng)建一張臨時表來處理查詢。出現(xiàn)這種情況一般是要進(jìn)行優(yōu)化的，首先是想到用索 引來優(yōu)化。

其實還有很多，就不一一介紹了，有興趣的可以自己查看Mysql官方文檔。

索引最佳實戰(zhàn)

示例表:
CREATE TABLE `employees` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
 `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年齡',
 `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '職位',
 `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入職時間',
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='員工記錄表';

 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());
 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

全值匹配

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manage r';

2. 最左前綴法則
如果索引了多列，要遵守最左前綴法則。指的是查詢從索引的最左前列開始并且不跳過索引中的列。

 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'Bill' and age = 31;
 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 30 AND position = 'dev';
 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

上面會有三個結(jié)果集，只有第一條sql遵循了最左前綴原則，使用了索引進(jìn)行查詢，另外兩條sql都是違背了最左前綴原則，就是沒有從name字段開始查詢，所以沒有使用索引，導(dǎo)致索引失效。
3. 不在索引列上做任何操作(計算、函數(shù)、(自動or手動)類型轉(zhuǎn)換)，會導(dǎo)致索引失效而轉(zhuǎn)向全表掃描

 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

第一條sql使用索引，第二條sql導(dǎo)致了索引失效。
4. 存儲引擎不能使用索引中范圍條件右邊的列

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manage r';
2 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manage r';

varchar(n):如果存漢字則長度是 3n + 2 字節(jié)，加的2字節(jié)用來存儲字符串長度，因為 varchar是變長字符串
name字段所占字節(jié)：3*24+2=74
age字段為Int占4個字節(jié)
74+4=78
這樣就會導(dǎo)致后面的position索引失效
5. 盡量使用覆蓋索引(只訪問索引的查詢(索引列包含查詢列))，減少 select * 語句

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

6. mysql在使用不等于(!=或者>)，not in ，not exists 的時候無法使用索引會導(dǎo)致全表掃描
小于、 > 大于、 =、>= 這些，mysql內(nèi)部優(yōu)化器會根據(jù)檢索比例、表大小等多個因素整體評估是否使用索引

is null,is not null 一般情況下也無法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

like以通配符開頭('$abc…')mysql索引失效會變成全表掃描操作
問題:解決like'%字符串%'索引不被使用的方法?
a)使用覆蓋索引，查詢字段必須是建立覆蓋索引字段

EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

b)如果不能使用覆蓋索引則可能需要借助搜索引擎
9. 字符串不加單引號索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

少用or或in，用它查詢時，mysql不一定使用索引，mysql內(nèi)部優(yōu)化器會根據(jù)檢索比例、表大小等多個因素整體評 估是否使用索引，詳見范圍查詢優(yōu)化范圍查詢優(yōu)化
給年齡添加單值索引

 ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ; 
explain select * from employees where age >=1 and age =2000;

沒走索引原因:mysql內(nèi)部優(yōu)化器會根據(jù)檢索比例、表大小等多個因素整體評估是否使用索引。比如這個例子，可能是 由于單次數(shù)據(jù)量查詢過大導(dǎo)致優(yōu)化器最終選擇不走索引
優(yōu)化方法:可以將大的范圍拆分成多個小范圍

 explain select * from employees where age >=1 and age =1000;
 explain select * from employees where age >=1001 and age =2000;

還原最初索引狀態(tài)

ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_age`;

索引使用總結(jié):

到此這篇關(guān)于Mysql調(diào)優(yōu)Explain工具詳解及實戰(zhàn)演練的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Mysql調(diào)優(yōu)Explain工具內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！