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MySQL のパフォーマンス最適化ツール Explain の紹介
- coldplay.xixi転載
- 2020-12-08 17:26:283156ブラウズ
MySQL チュートリアル コラムでは、パフォーマンス最適化アーティファクトを紹介します。説明
#その他の関連する無料学習の推奨事項:概要MySQL は、mysql チュートリアル (ビデオ)
SELECT ステートメントを分析し、実行のために SELECT を出力できる EXPLAIN コマンドを提供します。 EXPLAIN コマンドの使用法は非常に簡単で、SELECT ステートメントの前に Explain を追加するだけです。たとえば、
EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE id < 300;Prepare使用方法のデモンストレーションを容易にするために、 EXPLAIN の場合、まずテスト用に 2 つのテーブルを作成し、対応するデータを追加する必要があります。
CREATE TABLE `user_info` ( `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '', `age` INT(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_index` (`name`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8 INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);
CREATE TABLE `order_info` ( `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` BIGINT(20) DEFAULT NULL, `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '', `productor` VARCHAR(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8 INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');EXPLAIN 出力形式EXPLAIN コマンドの出力内容はおおよそ次のとおりです。
mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)各列の意味は次のとおりです:
- id: SELECT クエリの識別子。各 SELECT には自動的に一意の識別子が割り当てられます。
- select_type: SELECT クエリのタイプ.
- table: どのテーブルがクエリされているか
- partitions: 一致するパーティション
- type: 結合タイプ
- possible_keys: このクエリで使用可能なキー選択されたインデックス
- key: このクエリで使用される正確なインデックス。
- ref: key と一緒に使用されるフィールドまたは定数
- rows: このクエリの合計行数を表示します。
- filtered: このクエリ条件によってフィルタリングされたデータの割合を示します
- extra: 追加情報
select_type はクエリのタイプを表し、その一般的な値は次のとおりです:
- SIMPLE 、このクエリに UNION クエリまたはサブクエリが含まれていないことを示します。
- PRIMARY、このクエリが最も外側のクエリであることを示します。
- UNION、このクエリが UNION 以降のクエリの 2 番目のクエリであることを示します
- DEPENDENT UNION、UNION の 2 番目以降のクエリ ステートメントは、外側のクエリに依存します。
- UNION RESULT、UNION の結果
- SUBQUERY、サブクエリの最初の SELECT
- DEPENDENT SUBQUERY: サブクエリの最初の SELECT は、外部クエリに依存します。つまり、サブクエリは外部クエリの結果に依存します。
SIMPLE タイプになります (例:
mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
)。 UNION クエリの場合、EXPLAIN によって出力される結果は次のようになります。 mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (1, 2, 3)) -> UNION -> (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (3, 4, 5)); +----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+ | 1 | PRIMARY | user_info | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where | | 2 | UNION | user_info | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where | | NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary | +----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+ 3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)table はクエリに含まれるテーブルまたは派生テーブルを示しますtype
type
フィールドの方が重要です。クエリが効率的かどうかを判断するための重要な基礎となります。type フィールドを通じて、このクエリは full テーブルであると判断します。 scan または インデックス スキャン など type 一般的なタイプ
system: ありますテーブル データに 1 つのエントリのみ。この型は特別な
const- 型です。
-
const: 主キーまたは一意のインデックスに対する同等のクエリ スキャンで、最大 1 行のデータのみを返します。constクエリは一度読み取るだけなので非常に高速です。たとえば、以下のクエリは主キー インデックスを使用するため、 type - の型は
const.# です。 ##mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
-
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: index possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 314 ref: NULL rows: 9 filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: eq_ref possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: test.order_info.user_id rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
ref: このタイプは通常、複数のテーブルの結合クエリで使用されます。 -主キー インデックス、または が使用される場合 左端のプレフィックス
- たとえば、次の例では、
- ref
タイプのクエリが使用されます。 :mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: ref possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 9 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index 2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
range: インデックス範囲クエリを使用して、インデックス フィールド範囲を通じてテーブル内の一部のデータ レコードを取得することを意味します。このタイプは通常、=、<>、>、で表示されます。 >=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN、IN() 操作。
- が
- range
の場合、# EXPLAIN による ##refフィールド出力は NULL で、key_lenこのフィールドは、このクエリで使用されるインデックスの中で最も長いです。たとえば、次の例は範囲クエリです:mysql> EXPLAIN SELECT * -> FROM user_info -> WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: range possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: NULL rows: 7 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
index: フル インデックス スキャン (フル インデックス スキャン) を示します。ALL タイプと同様ですが、ALL タイプはフル テーブル スキャンであるのに対し、インデックス タイプはすべてのインデックスのみをスキャンします。データをスキャンせずにインデックス タイプが表示されます。
インデックス タイプは通常、次の場合に表示されます: クエリ対象のデータが直接存在する データをスキャンせずにインデックス ツリーから取得できます。この場合、追加フィールドには が表示されます。インデックスの使用
-
例:<pre class="brush:php;toolbar:false">mysql> EXPLAIN SELECT name FROM user_info \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: name_index key_len: 152 ref: NULL rows: 10 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)</pre>上記の例では、クエリする名前フィールドがたまたまインデックスであるため、クエリのニーズを満たすには、次の値を取得します。テーブル内のデータをクエリせずに、インデックスから直接データを取得します。したがって、この場合は、「値は index
Using Index
.##」と入力します。 #- ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一. 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.
下面是一个全表扫描的例子, 可以看到, 在全表扫描时, possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示没有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整个查询效率是十分低下的.
mysql> EXPLAIN SELECT age FROM user_info WHERE age = 20 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 10 filtered: 10.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
type 类型的性能比较
通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < systemALL 类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的.
而 index 类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.
后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了.
possible_keys
possible_keys 表示 MySQL 在查询时, 能够使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys 中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查询时具体使用了哪些索引, 由 key 字段决定.
key
此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引.
key_len
表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组合索引是否完全被使用, 或只有最左部分字段被使用到.
key_len 的计算规则如下:
- 字符串
- char(n): n 字节长度
- varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3 * n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4 * n + 2 字节.
- 数值类型:
- TINYINT: 1字节
- SMALLINT: 2字节
- MEDIUMINT: 3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
- 字段属性: NULL 属性 占用一个字节. 如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性.
我们来举两个简单的栗子:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: order_info
partitions: NULL
type: range
possible_keys: user_product_detail_index
key: user_product_detail_index
key_len: 9
ref: NULL
rows: 5
filtered: 11.11
Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)上面的例子是从表 order_info 中查询指定的内容, 而我们从此表的建表语句中可以知道, 表 order_info 有一个联合索引:
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
不过此查询语句 WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' 中, 因为先进行 user_id 的范围查询, 而根据 最左前缀匹配 原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配, 因此实际上我们使用到的索引的字段只有 user_id, 因此在 EXPLAIN 中, 显示的 key_len 为 9. 因为 user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字节, 而 NULL 属性占用一个字节, 因此总共是 9 个字节. 若我们将user_id 字段改为 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0', 则 key_length 应该是8.
上面因为 最左前缀匹配 原则, 我们的查询仅仅使用到了联合索引的 user_id 字段, 因此效率不算高.
接下来我们来看一下下一个例子:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: ref possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 161 ref: const,const rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)<p>这次的查询中, 我们没有使用到范围查询, key_len 的值为 161. 为什么呢? 因为我们的查询条件 <code>WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1'</code> 中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此 <code>keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161</code></p> <h3>rows</h3> <p>rows 也是一个重要的字段. MySQL 查询优化器根据统计信息, 估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数.<br>这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.</p> <h3>Extra</h3> <p>EXplain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:</p> <ul><li>Using filesort<br>当 Extra 中有 <code>Using filesort</code> 时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有 <code>Using filesort</code>, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.<br>例如下面的例子:</li></ul> <pre class="brush:php;toolbar:false">mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY product_name \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: user_product_detail_index key_len: 253 ref: NULL rows: 9 filtered: 100.00 Extra: Using index; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们的索引是
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
但是上面的查询中根据 product_name 来排序, 因此不能使用索引进行优化, 进而会产生 Using filesort.
如果我们将排序依据改为 ORDER BY user_id, product_name, 那么就不会出现 Using filesort 了. 例如:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: user_product_detail_index key_len: 253 ref: NULL rows: 9 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
- Using index
"覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错 - Using temporary
查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.
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