对于MySQL执行计划的获取,我们可以通过explain方式来查看,explain方式看似简单,实际上包含的内容很多,尤其是输出结果中的type类型列。理解这些不同的类型,对于我们SQL优化举足轻重,本文仅描述explian输出结果中的type列,同时给出其演示。
一、EXPLAIN 语句中type列的值
<code class="hljs oxygene">type: 连接类型 system 表只有一行 const 表最多只有一行匹配,通用用于主键或者唯一索引比较时 eq_ref 每次与之前的表合并行都只在该表读取一行,这是除了system,const之外最好的一种, 特点是使用=,而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引 ref 如果每次只匹配少数行,那就是比较好的一种,使用=或<=>,可以是左覆盖索引或非主键或非唯一键 fulltext 全文搜索 ref_or_null 与ref类似,但包括NULL index_merge 表示出现了索引合并优化(包括交集,并集以及交集之间的并集),但不包括跨表和全文索引。 这个比较复杂,目前的理解是合并单表的范围索引扫描(如果成本估算比普通的range要更优的话) unique_subquery 在in子查询中,就是value in (select...)把形如“select unique_key_column”的子查询替换。 PS:所以不一定in子句中使用子查询就是低效的! index_subquery 同上,但把形如”select non_unique_key_column“的子查询替换 range 常数值的范围 index a.当查询是索引覆盖的,即所有数据均可从索引树获取的时候(Extra中有Using Index); b.以索引顺序从索引中查找数据行的全表扫描(无 Using Index); c.如果Extra中Using Index与Using Where同时出现的话,则是利用索引查找键值的意思; d.如单独出现,则是用读索引来代替读行,但不用于查找 all 全表扫描</code>
二、连接类型部分示例
<code class="hljs oxygene"><code class="hljs asciidoc">1、all -- 环境描述 (root@localhost) [sakila]> show variables like 'version'; +---------------+--------+ | Variable_name | Value | +---------------+--------+ | version | 5.6.26 | +---------------+--------+ MySQL采取全表遍历的方式来返回数据行,等同于Oracle的full table scan (root@localhost) [sakila]> explain select count(description) from film; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | film | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ 2、index MySQL采取索引全扫描的方式来返回数据行,等同于Oracle的full index scan (root@localhost) [sakila]> explain select title from film \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: film type: index possible_keys: NULL key: idx_title key_len: 767 ref: NULL rows: 1000 Extra: Using index 1 row in set (0.00 sec) 3、 range 索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、<、>等的查询 等同于Oracle的index range scan (root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id>300 and customer_id<400\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment type: range possible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: NULL rows: 2637 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec) (root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id in (200,300,400)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment type: range possible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: NULL rows: 86 Extra: Using index condition 1 row in set (0.00 sec) 4、ref 非唯一性索引扫描或者,返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找 (root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id=305\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment type: ref possible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: const rows: 25 Extra: 1 row in set (0.00 sec) idx_fk_customer_id为表payment上的外键索引,且存在多个不不唯一的值,如下查询 (root@localhost) [sakila]> select customer_id,count(*) from payment group by customer_id -> limit 2; +-------------+----------+ | customer_id | count(*) | +-------------+----------+ | 1 | 32 | | 2 | 27 | +-------------+----------+ -- 下面是非唯一前缀索引使用ref的示例 (root@localhost) [sakila]> create index idx_fisrt_last_name on customer(first_name,last_name); Query OK, 599 rows affected (0.09 sec) Records: 599 Duplicates: 0 Warnings: 0 (root@localhost) [sakila]> select first_name,count(*) from customer group by first_name -> having count(*)>1 limit 2; +------------+----------+ | first_name | count(*) | +------------+----------+ | JAMIE | 2 | | JESSIE | 2 | +------------+----------+ 2 rows in set (0.00 sec) (root@localhost) [sakila]> explain select first_name from customer where first_name='JESSIE'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer type: ref possible_keys: idx_fisrt_last_name key: idx_fisrt_last_name key_len: 137 ref: const rows: 2 Extra: Using where; Using index 1 row in set (0.00 sec) (root@localhost) [sakila]> alter table customer drop index idx_fisrt_last_name; Query OK, 599 rows affected (0.03 sec) Records: 599 Duplicates: 0 Warnings: 0 --下面演示出现在join是ref的示例 (root@localhost) [sakila]> explain select b.*,a.* from payment a inner join -> customer b on a.customer_id=b.customer_id\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: b type: ALL possible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 599 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: ref possible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: sakila.b.customer_id rows: 13 Extra: NULL 2 rows in set (0.01 sec) 5、eq_ref 类似于ref,其差别在于使用的索引为唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录与之匹配。 多见于主键扫描或者索引唯一扫描。 (root@localhost) [sakila]> explain select * from film a join film_text b -> on a.film_id=b.film_id; +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | b | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | | 1 | SIMPLE | a | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 2 | sakila.b.film_id | 1 | Using where | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+ (root@localhost) [sakila]> explain select title from film where film_id=5; +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | film | const | PRIMARY | PRIMARY | 2 | const | 1 | NULL | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ 6、const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化,这个匹配的行的其他列值可以转换为一个常量来处理。 如将主键或者唯一索引置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量 (root@localhost) [sakila]> create table t1(id int,ename varchar(20) unique); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) (root@localhost) [sakila]> insert into t1 values(1,'robin'),(2,'jack'),(3,'henry'); Query OK, 3 rows affected (0.00 sec) Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0 (root@localhost) [sakila]> explain select * from (select * from t1 where ename='robin')x; +----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | NULL | | 2 | DERIVED | t1 | const | ename | ename | 23 | const | 1 | NULL | +----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec) 7、type=NULL MySQL不用访问表或者索引就可以直接得到结果 (root@localhost) [sakila]> explain select sysdate(); +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ | 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | No tables used | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec)</derived2></code></code>

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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