MySQL 성능 최적화 - 사용법 소개 설명

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소개

MySQL은 개발자가 최적화할 수 있도록 SELECT 문을 분석하고 SELECT 실행에 대한 자세한 정보를 출력할 수 있는 EXPLAIN 명령을 제공합니다.
EXPLAIN 명령은 다음과 같습니다. 사용이 매우 간단합니다. SELECT 문 앞에 explain을 추가하면 됩니다. 예:

EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE  id < 300;

Preparation

EXPLAIN 사용법을 편리하게 보여주기 위해 먼저 두 개의 테스트를 만들어야 합니다. 테이블 사용

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 출력 형식

EXPLAIN 명령의 출력 내용은 대략 다음과 같습니다.

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)

각 열의 의미는 다음과 같습니다.

• id: SELECT 쿼리의 식별자입니다. 각 SELECT에는 자동으로 고유 식별자가 할당됩니다.

• select_type: SELECT 쿼리의 유형입니다. .

• 테이블: 쿼리 중인 테이블

• 파티션: 일치하는 파티션

• 유형: 조인 유형

• possible_keys: 이 쿼리에 사용될 수 있는 인덱스

• key: 이 쿼리에 사용되는 정확한 인덱스

• ref: 키와 함께 사용되는 필드 또는 상수

• rows: 이 쿼리로 스캔된 행 수를 표시합니다.

• filtered: 이 쿼리 조건으로 필터링된 데이터의 비율을 나타냅니다.

• extra: 추가 정보

다음으로 더 중요한 필드에 집중해 보겠습니다.

는 쿼리 유형을 나타냅니다.

select_type

SIMPLE, 이 쿼리에 UNION 쿼리 또는 하위 쿼리가 포함되어 있지 않음을 나타냄
PRIMARY, 이 쿼리가 가장 외부 쿼리임을 나타냄
UNION, 나타남 이 쿼리는 UNION의 두 번째 이후 쿼리문입니다
DEPENDENT UNION, UNION의 두 번째 이후 쿼리문은 외부 쿼리에 따라 다릅니다.
UNION RESULT, UNION의 결과
SUBQUERY, 하위 쿼리의 첫 번째 SELECT
DEPENDENT SUBQUERY: 하위 쿼리의 첫 번째 SELECT 즉, 하위 쿼리는 외부 쿼리의 결과에 따라 달라집니다.
가장 일반적인 쿼리 범주는

이어야 합니다. 하위 쿼리도 없고 UNION 쿼리도 없으며 일반적으로

유형입니다. 예: SIMPLE

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)

SIMPLE UNION 쿼리를 사용하는 경우 EXPLAIN의 결과 출력은 다음과 유사합니다.

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

은 쿼리에 포함된 테이블 또는 파생 테이블을 나타냅니다.

type

필드가 더 중요한지 여부를 결정하는 방법을 제공합니다. 쿼리는 효율적입니다.

필드를 통해 해당 쿼리가 type인지 type인지 등을 판단합니다. 全表扫描索引扫描type 공통 유형

type 공통 값 ​​include:

시스템: 테이블에 데이터가 하나만 있습니다. 이 유형은 특별한
• 유형입니다.

  const

const : 기본 키 또는 고유 인덱스에 해당하는 값 쿼리 스캔은 최대 한 행의 데이터만 반환합니다. Const 쿼리는 한 번만 읽기 때문에 매우 빠릅니다.
• 예를 들어 다음 쿼리는 기본 키 인덱스를 사용하므로

  은
  유형입니다. type

  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)

  const

eq_ref: 이 유형은 일반적으로 다중 테이블 조인 쿼리에 나타납니다. 즉, 이전 테이블의 각 결과에 대해 하나의 행만 있음을 의미합니다. 후자의 테이블에 있는 결과는 일치될 수 있습니다. 그리고 쿼리의 비교 작업은 일반적으로 쿼리 효율성이 더 높은
• 입니다. 예:

  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: 이 유형입니다. 일반적으로 고유하지 않거나 기본 키가 아닌 인덱스에 대한 다중 테이블 조인 쿼리에 나타나거나
• 규칙 인덱스

  를 사용하는 쿼리입니다. 예를 들어 다음 예에서는 最左前缀 유형입니다. 쿼리가 사용됩니다:
  

  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)

  ref

range: 인덱스 범위 쿼리의 사용을 나타내며 인덱스 필드 범위를 통해 테이블의 일부 데이터 레코드를 얻습니다. 이 유형은 일반적으로 =, 6d267e5fab17ea8bc578f9e7e5e1570b, >, >=, 8c46de2fb1ad26ec78b11dc98bf4bf30, BETWEEN, IN () 연산.

• 이
  이면 type EXPLAIN의 필드 출력은 NULL이고 range 필드는 이 쿼리에 사용된 인덱스 중 가장 길다.ref예를 들어 다음 예는 범위 쿼리입니다. key_len

  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: 전체 인덱스 스캔(full index scan)을 나타내며, ALL 유형은 전체 테이블 스캔이라는 점을 제외하면
• 인덱스입니다. 유형은 일반적으로 다음과 같은 경우에 나타납니다. 데이터를 스캔하지 않고 인덱스 트리에서 직접 쿼리할 데이터를 얻을 수 있는 경우 Extra 필드에

  .
  Using index

이 표시됩니다. 예:

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)

위의 예에서 우리가 쿼리하는 이름 필드는 인덱스이므로 인덱스에서 직접 검색합니다. 쿼리에서 데이터를 얻으면 데이터를 쿼리하지 않고도 쿼리 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 따라서 이 경우 type의 값은

이고, Extra의 값은

.index입니다.

• 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 < system
ALL 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 = &#39;p1&#39; AND productor = &#39;WHH&#39; \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)

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 WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' 中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此 keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161

rows

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.
这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.

Extra

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:

• Using filesort
  当 Extra 中有 Using filesort 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 Using filesort, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.
  例如下面的例子:

  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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