Wie analysiere ich die MySQL -Abfrageleistung mit Erklärung?

Wie analysiere ich die MySQL -Abfrageleistung mit Erklärung?

Die EXPLAIN in MySQL ist ein leistungsstarkes Instrument zur Analyse des Ausführungsplans einer SQL -Abfrage. Es führt die Abfrage nicht aus; Stattdessen zeigt es Ihnen, wie MySQL es ausführen will. Auf diese Weise können Sie potenzielle Leistungs Engpässe identifizieren, bevor sie sich auf Ihre Anwendung auswirken. Um EXPLAIN zu verwenden, präfixen Sie einfach Ihre SQL -Abfrage mit dem Schlüsselwort EXPLAIN . Zum Beispiel:

 <code class="sql">EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';</code>

Dadurch wird eine Tabelle zurückgegeben, in der die Schritte angezeigt werden, die MySQL für die Bearbeitung der Abfrage erfolgt. Jede Zeile stellt einen Schritt dar, der häufig einer Tabelle entspricht, die an der Abfrage beteiligt ist. Die Ausgabe enthält verschiedene Spalten, die jeweils wichtige Informationen zum Ausführungsplan enthalten. Das Verständnis dieser Spalten ist der Schlüssel zur effektiven Verwendung EXPLAIN .

Was sind die wichtigsten Metriken, die Sie in einer Erklärungsausgabe suchen müssen, um Leistungs Engpässe zu identifizieren?

Mehrere wichtige Metriken in der EXPLAIN sind entscheidend für die Identifizierung von Leistungs Engpässen. Lassen Sie uns einige der wichtigsten untersuchen:

• Typ: Diese Spalte gibt den Typ der verwendeten Verknüpfung oder Zugriffsmethode an. Idealtypen sind const , system , eq_ref und ref . const bedeutet, dass die Abfrage einen konstanten Wert verwendet, um auf eine einzelne Zeile zuzugreifen. system zeigt eine Tabelle mit nur einer Zeile an. eq_ref bedeutet, dass ein eindeutiger Index verwendet wird, um eine einzelne Zeile zu finden. ref gibt an, dass ein nicht eindeutiger Index verwendet wird, was möglicherweise zu mehreren Index-Lookups führt. Weniger wünschenswerte Typen umfassen range , index und ALL . range bedeutet, dass ein Bereich von Indexwerten verwendet wird. index bedeutet einen vollständigen Indexscan. ALL geben einen vollständigen Tabellen -Scan an, der für große Tabellen äußerst ineffizient ist.
• Schlüssel: Diese Spalte zeigt, welcher Index verwendet wird (falls vorhanden). Ein fehlender oder ineffizienter Index ist ein häufiges Leistungsproblem. Wenn diese Spalte NULL ist, bedeutet dies, dass kein Index verwendet wurde.
• Zeilen: Diese Spalte schätzt, dass die Anzahl der Zeilen MySQL untersucht, um die Abfrage zu erfüllen. Eine hohe Anzahl von Zeilen zeigt einen potenziellen Engpass an.
• Extra: Diese Spalte enthält zusätzliche Informationen und zeigt häufig Probleme. Suchen Sie nach Phrasen wie "Temporary; Verwendung von Dateiort", die ineffizienzdaten nahe legen. "Verwenden des" Where "zeigt eine Where -Klausel an, während" Verwenden von Index "zeigt, dass die Abfrage nur einen Index verwendet hat, um die Abfrage zu erfüllen, ohne Daten aus der Tabelle abzurufen. "Verwenden der Indexbedingung" gibt an, dass die WO -Klausel nur unter Verwendung des Index bewertet wurde.

Wie kann ich die Informationen von Erklären verwenden, um eine langsame MySQL -Abfrage für eine bessere Leistung neu zu schreiben?

Sobald Sie die Leistungsengpässe mit EXPLAIN identifiziert haben, können Sie Ihre Abfrage umschreiben, um die Effizienz zu verbessern. Die notwendigen Änderungen hängen von den spezifischen Themen ab, die durch EXPLAIN aufgedeckt wurden. Hier sind einige gemeinsame Szenarien und Lösungen:

• Voller Tabellenscan (Typ = alle): Wenn EXPLAIN einen vollständigen Tabellen -Scan anzeigt, müssen Sie wahrscheinlich einen Index hinzufügen oder optimieren. Identifizieren Sie die in Ihrer WHERE -Klausel verwendeten Spalten und erstellen Sie einen Index für sie. Betrachten Sie zusammengesetzte Indizes, wenn Ihre WHERE -Klausel mehrere Spalten verwendet.
• Ineffiziente Verbindungen: Wenn EXPLAIN ineffiziente Jointypen (z. B. ALL ) zeigt, untersuchen Sie Ihre Verbindungsbedingungen und erwägen Sie, Indizes für die zusammengefügten Spalten hinzuzufügen. Stellen Sie sicher, dass Sie entsprechende Join -Typen (innere Verbindung, links Join usw.) für Ihre Anforderungen verwenden.
• Mit temporärer Verwendung; Verwenden von Dateienort: Diese Phrasen in der Extra Spalte zeigen, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen oder Daten im Speicher sortieren muss, was langsam ist. Erwägen Sie, Ihre Abfrage zu optimieren, indem Sie geeignete Indizes hinzufügen oder Ihre Abfrage umstrukturieren, um die Sortierung zu vermeiden.
• Hoher rows Wert: Eine hohe Anzahl von untersuchten Zeilen zeigt an, dass die Abfrage zu viele Daten verarbeitet. Verfeinern Sie Ihre WHERE -Klausel, um selektiver zu sein, oder fügen Sie Indizes hinzu, um die Anzahl der durchgesuchten Zeilen zu verringern.

Kann mir helfen, Probleme wie Tabellen -Scans oder fehlende Indizes in meinen MySQL -Abfragen zu identifizieren und zu lösen?

Ja, EXPLAIN , ist von unschätzbarem Wert für die Identifizierung von Tabellen -Scans und fehlenden Indizes. Wie bereits erwähnt, zeigt ein type ALL deutlich einen vollständigen Tabellen -Scan an, ein wichtiges Leistungsproblem. Ein key von NULL zeigt, dass kein Index verwendet wurde, was auf eine mögliche Chance zur Optimierung hinweist.

Durch die Untersuchung der EXPLAIN können Sie spezifische Abfragen bestimmen, die unter diesen Problemen leiden. Anschließend können Sie strategisch Indizes zu den entsprechenden Spalten hinzufügen, um die Leistung drastisch zu verbessern. Denken Sie daran, die Auswirkungen von Indexzusagen zu überwachen. Manchmal können Indizes die Leistung behindern, wenn sie nicht ordnungsgemäß gestaltet sind oder wenn die Datenverteilung nicht von der Indexierung profitiert. Mithilfe EXPLAIN vor und nach Indexzusatz können Sie die Wirksamkeit Ihrer Änderungen überprüfen.

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