MySQLexplain
explain 可以分析 select 语句的执行,即 MySQL 的"执行计划。type 列
MySQL 在表里找到所需行的方式。包括(由左至右,由最差到最好): | All | index | range | ref | eq_ref | const,system | null |
ALL 全表扫描,MySQL 从头到尾扫描整张表查找行。 mysql> explain select * from a\G …
type: ALL
如果加上 limit 如 select * from a limit 100 MySQL 会扫描 100 行,但扫描方式不会变,还是从头到尾扫描。
index 按索引次序扫描表,就是先读索引,再读实际的行,其实还是全表扫描。主要优点是避免了排序,因为索引是排好序的。(按照索引的排序去读对应的数据行。) create table a(a_id int not null, key(a_id)); insert into a value(1),(2); mysql> explain select * from a\G
…
type: index
range 以范围的形式扫描索引建表: create table a(a_id int not null, key(a_id)); insert into a values(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9),(10); mysql> explain select * from a where a_id > 1\G
…
type: range …
IN 比较符也会用 range 表示: mysql> explain select * from a where a_id in (1,3,4)\G
…
type: range
…
` ref 非唯一性索引访问建表: create table a(a_id int not null, key(a_id)); insert into a values(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9),(10); mysql> explain select * from a where a_id=1\G
…
type: ref …
eq_ref 使用有唯一性索引查找(主键或唯一性索引)建表及插入数据: create table a(id int primary key); create table a_info(id int primary key, title char(1)); insert into a value(1),(2); insert into a_info value(1, 'a'),(2, 'b'); mysql> explain select * from a join a_info using(id);
…+--------+--------+…
…| table | type |…
…+--------+--------+…
…| a | index |…
…| a_info | eq_ref |…
…+--------+--------+… 此时 a_info 每条记录与 a 一一对应,通过主键 id 关联起来,所以 a_info 的 type 为 eq_ref.删除 a_info 的主键:ALTER TABLE `a_info` DROP PRIMARY KEY; 现在 a_info 已经没有索引了: mysql> explain select * from a join a_info using(id);
+----+…+--------+--------+… | id |…| table | type |… +----+…+--------+--------+… | 1 |…| a_info | ALL |… | 1 |…| a | eq_ref |… +----+…+--------+--------+… 这次 MySQL 调整了执行顺序,先全表扫描 a_info 表,再对表 a 进行 eq_ref 查找,因为 a 表 id 还是主键。删除 a 的主键:alter table a drop primary key; 现在 a 也没有索引了: mysql> explain select * from a join a_info using(id);
…+--------+------+…
…| table | type |…
…+--------+------+…
…| a | ALL |…
…| a_info | ALL |…
…+--------+------+… 现在两个表都使用全表扫描了。
建表及插入数据: create table a(id int primary key); create table a_info(id int, title char(1), key(id)); insert into a value(1),(2); insert into a_info value(1, 'a'),(2, 'b'); 现在 a_info 表 id 列变为普通索引(非唯一性索引): mysql> explain select * from a join a_info using(id) where a.id=1;
…+--------+-------+…
…| table | type |…
…+--------+-------+…
…| a | const |…
…| a_info | ref |…
…+--------+-------+… a_info 表 type 变为 ref 类型了。所以,唯一性索引才会出现 eq_ref (非唯一性索引会出现 ref ),因为唯一,所以最多只返回一条记录,找到后无需继续查找,因此比 ref 更快。
const 被称为"常量",这个词不好理解,不过出现 const 的话就表示发生下面两种情况:在整个查询过程中这个表最多只会有一条匹配的行,比如主键 id=1 就肯定只有一行,只需读取一次表数据便能取得所需的结果,且表数据在分解执行计划时读取。返回值直接放在 select 语句中,类似 select 1 AS f .可以通过 extended 选择查看内部过程:
建表及插入数据: create table a(id int primary key, c1 char(20) not null, c2 text not null, c3 text not null); insert into a values(1, 'asdfasdf', 'asdfasdf', 'asdfasdf'), (2, 'asdfasdf', 'asdfasdf', 'asdfasdf'); mysql> explain extended select * from a where id=1\G
…
type: const
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
… 用 show warnings 查看 MySQL 是如何优化的: mysql> show warnings\G
…
Message: select '1' AS `id`,'asdfasdf' AS `c1`,'asdfasdf' AS `c2`,'asdfasdf' AS
`c3` from `test`.`a` where 1 查询返回的结果为: mysql> select * from a where id=1;
+----+----------+----------+----------+
| id | c1 | c2 | c3 |
+----+----------+----------+----------+
| 1 | asdfasdf | asdfasdf | asdfasdf |
+----+----------+----------+----------+ 可以看出,返回结果中的字段值都以"值 AS 字段名"的形式直接出现在优化后的 select 语句中。修改一下查询: mysql> explain select * from a where id in(1,2)\G
…
type: range … 当返回结果超过 1 条时, type 便不再为 const 了。重新建表及插入数据: create table a (id int not null); insert into a value(1),(2),(3); mysql> explain select * from a where id=1\G
…
type: ALL 目前表中只有一条 id=1 的记录,但 type 已为 ALL ,因为只有唯一性索引才能保证表中最多只有一条记录,只有这样 type 才有可能为 const .为 id 加普通索引后, type 变为 ref ,改为加唯一或主键索引后, type 便变为 const 了。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。

MySQL異步主從復制通過binlog實現數據同步,提升讀性能和高可用性。 1)主服務器記錄變更到binlog;2)從服務器通過I/O線程讀取binlog;3)從服務器的SQL線程應用binlog同步數據。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL的安裝和基本操作包括:1.下載並安裝MySQL,設置根用戶密碼;2.使用SQL命令創建數據庫和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.執行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.創建索引和存儲過程以優化性能和實現複雜邏輯。通過這些步驟,你可以從零開始構建和管理MySQL數據庫。

InnoDBBufferPool通過將數據和索引頁加載到內存中來提升MySQL數據庫的性能。 1)數據頁加載到BufferPool中,減少磁盤I/O。 2)臟頁被標記並定期刷新到磁盤。 3)LRU算法管理數據頁淘汰。 4)預讀機制提前加載可能需要的數據頁。

MySQL適合初學者使用,因為它安裝簡單、功能強大且易於管理數據。 1.安裝和配置簡單,適用於多種操作系統。 2.支持基本操作如創建數據庫和表、插入、查詢、更新和刪除數據。 3.提供高級功能如JOIN操作和子查詢。 4.可以通過索引、查詢優化和分錶分區來提升性能。 5.支持備份、恢復和安全措施,確保數據的安全和一致性。

全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。


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