Comment analyser les performances de la requête MySQL à l'aide d'expliquer?

Comment analyser les performances de la requête MySQL à l'aide d'expliquer?

L'instruction EXPLAIN dans MySQL est un outil puissant pour analyser le plan d'exécution d'une requête SQL. Il n'exécute pas réellement la requête; Au lieu de cela, cela vous montre comment MySQL a l'intention de l'exécuter. Cela vous permet d'identifier les goulots d'étranglement potentiels avant qu'ils ne touchent à votre application. Pour utiliser EXPLAIN , préfixez simplement votre requête SQL avec le mot clé EXPLAIN . Par exemple:

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

Cela renverra un tableau montrant les étapes que MySQL prendra pour traiter la requête. Chaque ligne représente une étape, correspondant souvent à un tableau impliqué dans la requête. La sortie comprend diverses colonnes, chacune fournissant des informations cruciales sur le plan d'exécution. Comprendre ces colonnes est la clé pour utiliser efficacement EXPLAIN .

Quelles sont les mesures clés à rechercher dans une sortie Expliquez pour identifier les goulots d'étranglement des performances?

Plusieurs mesures clés dans la sortie EXPLAIN sont cruciales pour identifier les goulets d'étranglement de performances. Examinons certains des plus importants:

• Type: Cette colonne indique le type de méthode de jointure ou d'accès utilisé. Les types idéaux sont const , system , eq_ref et ref . const signifie que la requête utilise une valeur constante pour accéder à une seule ligne. system indique une table avec une seule ligne. eq_ref signifie qu'un index unique est utilisé pour trouver une seule ligne. ref indique qu'un indice non unique est utilisé, ce qui entraîne peut-être plusieurs recherches d'index. Les types moins souhaitables incluent range , index et ALL . range signifie qu'une plage de valeurs d'index est utilisée. index signifie une analyse d'index complète. ALL indique un scan de table complet, qui est extrêmement inefficace pour les grandes tables.
• Clé: Cette colonne montre quel index est utilisé (le cas échéant). Un indice manquant ou inefficace est un problème de performance commun. Si cette colonne est NULL , cela signifie qu'aucun indice n'a été utilisé.
• Rows: Cette colonne estime le nombre de lignes que MySQL examinera pour réaliser la requête. Un nombre élevé de lignes indique un goulot d'étranglement potentiel.
• Extra: cette colonne fournit des informations supplémentaires, mettant souvent en évidence les problèmes. Recherchez des phrases comme «Utilisation du temporaire; Utilisation de fichiers de sport», qui suggèrent des inefficacités. "Utiliser Where" indique une clause où a été utilisée, tandis que "Utilisation d'index" montre que la requête n'a utilisé qu'un index pour satisfaire la requête sans récupérer les données de la table. "Utilisation de la condition d'index" indique la clause où a été évaluée en utilisant uniquement l'index.

Comment puis-je utiliser les informations de Expliquer pour réécrire une requête MySQL lente pour de meilleures performances?

Une fois que vous avez identifié des goulots d'étranglement de performances à l'aide EXPLAIN , vous pouvez réécrire votre requête pour améliorer l'efficacité. Les modifications nécessaires dépendent des problèmes spécifiques révélés par EXPLAIN . Voici quelques scénarios et solutions courantes:

• Analyse complète de la table (Type = ALL): Si EXPLAIN montre une analyse complète de table, vous devez probablement ajouter ou optimiser un index. Identifiez les colonnes utilisées dans votre clause WHERE et créez un index sur eux. Considérez les index composites si votre clause WHERE utilise plusieurs colonnes.
• Jointures inefficaces: Si EXPLAIN , montre des types de jointures inefficaces (par exemple, ALL ), examinez vos conditions de jointure et envisagez d'ajouter des index sur les colonnes jointes. Assurez-vous que vous utilisez des types de jointure appropriés (jointure intérieure, jointure de gauche, etc.) pour vos besoins.
• En utilisant temporaire; Utilisation de FilesTort: ces phrases dans la colonne Extra indiquent que MySQL doit créer des tables temporaires ou trier les données en mémoire, ce qui est lent. Envisagez d'optimiser votre requête en ajoutant des index appropriés ou en restructurant votre requête pour éviter le tri.
• Valeur rows élevées: un nombre élevé de lignes examinées indique que la requête traite trop de données. Affinez votre clause WHERE être plus sélective ou ajoutez des index pour réduire le nombre de lignes analysées.

Peut expliquer m'aider à identifier et à résoudre des problèmes tels que des analyses de table ou des index manquants dans mes requêtes MySQL?

Oui, EXPLAIN est inestimable pour identifier les analyses de table et les index manquants. Comme discuté précédemment, un type de ALL indique clairement une analyse complète de table, un problème de performance majeur. Une valeur key de NULL révèle qu'aucun indice n'a été utilisé, suggérant une possibilité potentielle d'optimisation.

En examinant la sortie EXPLAIN , vous pouvez identifier des requêtes spécifiques qui souffrent de ces problèmes. Ensuite, vous pouvez stratégiquement ajouter des index sur les colonnes pertinentes pour améliorer considérablement les performances. N'oubliez pas de surveiller l'impact des ajouts d'index; Parfois, les index peuvent entraver les performances s'ils ne sont pas correctement conçus ou si la distribution des données ne bénéficie pas de l'indexation. L'utilisation EXPLAIN avant et après les ajouts d'index vous permet de vérifier l'efficacité de vos modifications.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!