mysql影片教學##欄位介紹Explain 執行計劃
目錄
目前系統環境:
MySQL 5.7非入門,需要對
MySQL 的底層資料結構
B MySQL 官方Explain 文件
文件參考:
1.介紹
使用
EXPLAIN 關鍵字可以模擬最佳化器執行
SQL
2. Explain 結果列詳解
2.1 id
id 列的編號是
select 的序號,一般有幾個
select 就有幾個
id(聯表查詢會有重複的
id ),而
id 的順序是依照
select
id 越大則表示執行的優先權越高,
id 相同(一般出現在聯表查詢)則從上往下執行,
id 為
NULL2.2 select_type
#select_type
simple
primary
subquery
derived
union
【註】在
MySQL 5.7 中,會對衍生表進行合併最佳化,如果要直覺的檢視
select_type 的值,需要暫時關閉該功能(預設是開啟的),下面的介紹中凡是涉及到衍生表的都需要該操作
# 关闭衍生表的合并优化(只对该会话有效)set session optimizer_switch='derived_merge=off'; # 打开衍生表的合并优化(只对该会话有效)set session optimizer_switch='derived_merge=on';2.3 table 對應行查詢的表。 【註】
當
from 子句中有子查詢時,table 列為是
的格式,表示這一行的執行的是
id = N當有
union 時,table 的資料為
的格式,
M 和N 表示參與
union 的
select 行
id2.4 partitions
未完待續。 。 。2.5 type(非常重要)
#type常見的值依序從最優到最差分別為:
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL;一般我們要保證效率的話,要優化我們的語句至少使其達到
range 級別,如果可能的話做好優化到
ref;
range 一般用於範圍查找,所以換句話說除了範圍查找,其他的查詢語句我們最好是優化到
ref常見值說明
:#NULL
: 表示
MySQL
system / const
: MySQL 能對某個查詢部分進行最佳化並將其轉換成常數(可以透過
show warnings 查看最佳化的結果),主要是查詢主鍵(
Primary Key)或唯一鍵索引(
Unique Key)對應的記錄,因為不存在重複,所以最多只能查詢出一筆記錄,所以速度比較快。
system 是
const 的特例,當臨時表裡只有一筆記錄時為
system
# 表里有一个主键id为1的记录 - constexplain select * from student where id = 1# 派生表里面只有一条记录 - systemexplain select * from (select * from student where id = 1) tmp# 注: 如果查询的列中有 text 类型,那么在这里 type 会变为 ALL ,# 因为无法使用内存临时表,只能在磁盘上创建临时表,所以性能上会有所损耗,效果等同于全表查询 ALL。
req_ref
:当主键或唯一键索引的相关列并联接使用时(联表查询),最多匹配一条符合条件的记录。这是除了 const
之外的最好的联接类型,简单的 select
查询不会出现 req_ref
,更多出现在联表查询。
# 虽然返回结果中有多条记录,但是在查询中一个学生id只对应一个班级,所以查询班级的时候为 req_ref,# 但是查询 student 的时候是 ALL,全表查询explain select * from student left join banji on student.id = banji.student_id
【注】在查询的过程中的返回结果如下:
当联接表查询时候会看作是一条查询 SQL
,所以它们对应的 id
是一样的,当 id
都是一样的时候,按照从上到下
的顺序依次执行,这里是先查询班级所有的学生(全表查询 ALL
),然后根据学生id
查找出学生对应的班级信息(req_ref
)。
ref
:当使用普通索引(Normal)
或者是联合索引的部分前缀
时,索引要和某个值进行比较,可能会找到多个符合条件的记录行,从辅助索引的根节点开始对比并找到相应的记录。
# 简单的 select 查询,name 是普通索引(Normal Index)explain select * from student where name = '张三';# 简单 select 查询,banji_id (第一个) 和 student_id (第二个) 的联合索引EXPLAIN SELECT * FROM banji_student WHERE banji_student.banji_id = 3# 关联表查询# 包含 banji 表,banji_student 是班级与学生的关系表# 关系表中有 banji_id (第一个) 和 student_id (第二个) 的联合索引 idx_banji_stu_id 索引,# 以下查询只用到了联合索引的 banji_id (第一个)explain select * from banji_id from banji left join banji_student on banji.id = banji_student.banji_id
range
:范围扫描,通常出现在 in,between,>,=
等操作中,使用一个索引来检索给定范围的行。
# 查询 id 大于 1 的学生信息explain select * from student where id > 2;
index
:
二级索引
(辅助索引,除了主键之外的索引
)。这种索引不会从主键索引树根节点开始查找,而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描,从而查找出相应的记录行,速度比较慢;覆盖索引
,查询所需的所有结果集在二级索引
与主键索引
中都有的情况下,由于二级索引
一般比较小(因为二级索引
是非聚集
的,其叶子节点是存放的主键索引
相应的地址,而主键索引
是聚集的,其叶子节点存放的是完整的数据集),所以优先走二级索引,这种情况通常比 ALL
快一些。辅助索引
查询的性能就不如直接使用主键索引
效率高(如果查询了辅助索引
的话,还会返回到主键索引中进行查找更多的字段,也就是回表查询
,当然在某些情况下使用回表查询
的性能也会比只使用主键索引
的性能高),这个时候会走主键索引,这种情况也比 ALL
快。# student 表只有id主键,name 普通索引select * from student;# 这个时候会走 name 索引# 因为 name 是普通索引,所以如果加 where 的话可以达到 ref 级别select * from student where name = 'Ana'
覆盖索引
定义:覆盖索引一般针对于辅助索引,并不是真正的索引,只是索引查找的一种方式。如果 select
查询的字段都在辅助索引树中全部拿到,这种情况一般是使用了覆盖索引
,不需要通过辅助索引树
找到主键
,再通过主键
去主键索引树
里获取其它字段值。
ALL
:全表扫描,扫描主键(聚簇、聚集)索引树的所有叶子节点,通常这种情况下要根据业务场景来增加其他索引进行优化。
# id 为主键的 student 表,没有其他索引,该查询为 ALL.select * from student
2.6 possible_keys
possible_keys
主要显示查询可能用到哪些索引来查找,只是可能会使用,并不代表一定会使用。
常见值说明:
NULL
: 没有相关索引,如果是 NULL
的话,可以考虑在 where 子句
中创建一个适当的索引来提高查询性能,然后继续用 explain
查看其效果;也有可能出现 possible_keys
为 NULL
,但是 key
有值,实际走了索引。possible_keys
有值,但是 key
显示 NULL
,这种情况一般存在于表中数据量不大的情况,因为 MySQL
语句优化器认为索引对此查询的帮助不大,从而选择了全表查询
。2.7 key
key
表示 MySQL
实际采用哪个索引来优化对该表的查询。NULL
,如果想强制 MySQL
使用或忽略 possible_keys
列中的索引,可以在查询中使用 force index
或 ignore index
.2.8 key_len
显示了 MySQL
索引所使用的字节数
,通过这个数值可以计算具体使用了索引中的哪些列(主要用于联合索引的优化)。
【注】索引最大长度是 768 字节
,当字符串过长时,MySQL
会做一个类似左前缀索引的处理,将前半部分的字符提取出来做索引。
示例:一个学生与班级的关系表:
banji_student
,存在使用banji_id
与student_id
两个列组合的联合索引,并且每个索引int
都是4
字节,通过key_len
值为4
可以知道只使用了联合索引的第一列:banji_id
来执行索引查找。
# 只使用了联合索引的第一列select * from banji_student where banji_id = 2
key_len
的计算规则如下:
字符串:常见的是 char(n)
和 varchar(n)
,从 MySQL 5.0.3
之后,n
均表示字符数
,而不是字节数
,如果是 UTF-8
,一个数字或字母占1
个字节,一个汉字占3
个字节。
描述 | |
---|---|
char(n) |
非汉字长度为 n ,如果存放汉字长度为 3n 字节 |
varchar(n) |
非汉字长度为 n+2 ,如果存放汉字长度为 3n+2 字节;因为 varchar 是可变长字符串,需要 2 字节来存储字符串长度 |
数值类型:
描述 | |
---|---|
tinyint |
长度为 1 字节 |
smallint |
长度为 2 字节 |
int |
长度为 4 字节 |
bigint |
长度为 8 字节 |
时间类型:
描述 | |
---|---|
date |
长度为 3 字节 |
timestamp |
长度为 4 字节 |
datetime |
长度为 8 字节 |
NULL
如果字段允许设置为 NULL
,则需要 1
字节来记录是否为 NULL
; Not NULL
的列则不需要。
2.9 ref
显示了在使用 key
列中实际的索引时,表查找时所用到的列名和常量;常见的为 const
常量或索引关联查询的字段(列)名
。
# 使用了常量 2,所以在查询的时候 ref 为 constselect * from student where id = 2# 关联表查询# 包含 banji 表,banji_student 是班级与学生的关系表# 关系表中有 banji_id (第一个) 和 student_id (第二个) 的联合索引 idx_banji_stu_id 索引# 这里的 ref 为 test.id ,也就是指的是 banji.idexplain select * from banji_id from banji left join banji_student on banji.id = banji_student.banji_id
3.10 rows
显示预计查询的结果数,并不是真正的结果集中的记录(行)数,仅供参考。
2.11 filtered
未完待续。。。
2.12 Extra
这一列展示的是额外的信息,存在很多值,且在不同的场景下以及不同版本的 MySQL
所表示的意思也不同,只能是表示大概的意思并且仅做优化参考,这里只介绍常见的值。
Using index
:使用覆盖索引,在 type
相同的情况下, Extra
的值为 Using index
要比为 NULL
性能高。
比如 banji
表,存在 id,name,create_time
列,存在 id 主键
与 name 普通索引
。
# 覆盖索引,直接查询 name 对应的索引树就可以满足 select 后面的查询列select id,name from banji# 非覆盖索引,虽然也走了索引,但是进行了回表查询,以查询出 create_time 字段。select * from banji where name = '二年级'
Using where
:使用 where
关键字来查询,并且对应的列没有设置索引,对应的 key
为 NULL
。
这种情况一般要对查询的列添加相对应的索引来进行优化。
Using index condition
:非覆盖索引查询并进行了回表,并且辅助索引使用了条件查询语句(where
或其他)。
比如 banji_student
关系表,存在 id,banji_id,student_id,create_time
列,存在 id 主键
和 banji_id 与 student_id 的组合(联合)索引
。
# 进行了回表查询,以查询出 create_time 列,并且组合索引进行了范围查找select * from banji_student where banji_id > 3
Using temporary
:MySQL
需要创建创建一个临时表来处理查询,出现这种情况一般要添加索引进行优化处理。
# 如果 name 没有添加普通索引的话,则需要创建一个临时表来进行去重,Extra 值为 Using temporary# 如果添加了索引,则会走 name 对应的索引树,并且是覆盖索引,Extra 值为 Using indexexplain select distinct name from student
Using filesort
:使用外部排序而不是索引排序,当数据较小的时候采用的是内存排序,当数据量较大的时候会频繁的访问磁盘,并将排序后的数据写入磁盘。
# 如果 name 没有添加普通索引的话,则需要创建一个临时表来进行去重,Extra 值为 Using filesort# 如果添加了索引,则会走 name 对应的索引树,并且是覆盖索引,Extra 值为 Using indexexplain select name from student order by name
Select tables optimized away
:使用聚合函数
(例如 max
、min
等)来访问存在索引的字段时,只访问索引树中已排好序的叶子,节点性能很高。
# 比如使用聚合函数 min 查询最小的学生 id(主键)explain select min(id) from student
以上是詳解 MySQL 5.7 最佳化:Explain 執行計劃的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!