一排吴、介紹
explain顯示了mysql如何使用索引來處理select語句以及連接表。
可以幫助選擇更好的索引和寫出更優(yōu)化的查詢語句甥桂。
使用方法：在select語句前加上explain就可以了：
mysql> explain select user,host from user\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: user
partitions: NULL
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 276
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
二握联、準備工作
為了接下來方便演示 EXPLAIN 的使用, 首先我們需要建立兩個測試用的表, 并添加相應的數(shù)據(jù):
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');
三圣拄、explain命令輸出解析
執(zhí)行explain后，mysql打印出了許多信息：
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)
各列含義如下：
-
id: SELECT 查詢的標識符. 每個 SELECT 都會自動分配一個唯一的標識符. -
select_type: SELECT 查詢的類型. -
table: 查詢的是哪個表 -
partitions: 匹配的分區(qū) -
type: join 類型 -
possible_keys: 此次查詢中可能選用的索引 -
key: 此次查詢中確切使用到的索引. -
ref: 哪個字段或常數(shù)與 key 一起被使用 -
rows: 顯示此查詢一共掃描了多少行. 這個是一個估計值. -
filtered: 表示此查詢條件所過濾的數(shù)據(jù)的百分比 -
extra: 額外的信息
1. select_type
select_type 表示了查詢的類型, 它的常用取值有:
-
SIMPLE, 表示此查詢不包含 UNION 查詢或子查詢 -
PRIMARY, 表示此查詢是最外層的查詢 -
UNION, 表示此查詢是 UNION 的第二或隨后的查詢 -
DEPENDENT UNION, UNION 中的第二個或后面的查詢語句, 取決于外面的查詢 -
UNION RESULT, UNION 的結果 -
SUBQUERY, 子查詢中的第一個 SELECT -
DEPENDENT SUBQUERY: 子查詢中的第一個 SELECT, 取決于外面的查詢. 即子查詢依賴于外層查詢的結果.
2. table
?表示查詢涉及的表或衍生表
3. type
type 字段比較重要, 它提供了判斷查詢是否高效的重要依據(jù)依據(jù). 通過 type 字段, 我們判斷此次查詢是 全表掃描 還是 索引掃描 等.
type常用類型
-
system: 表中只有一條數(shù)據(jù). 這個類型是特殊的const類型. -
const: 針對主鍵或唯一索引的等值查詢掃描, 最多只返回一行數(shù)據(jù).const查詢速度非常快, 因為它僅僅讀取一次即可。例如下面的這個查詢, 它使用了主鍵索引, 因此type就是const類型的.
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)
-
eq_ref: 此類型通常出現(xiàn)在多表的join查詢, 表示對于前表的每一個結果, 都只能匹配到后表的一行結果. 并且查詢的比較操作通常是=, 查詢效率較高. 例如：`
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: 此類型通常出現(xiàn)在多表的join查詢, 針對于非唯一或非主鍵索引, 或者是使用了 最左前綴 規(guī)則索引的查詢.
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: 表示使用索引范圍查詢, 通過索引字段范圍獲取表中部分數(shù)據(jù)記錄. 這個類型通常出現(xiàn)在=,<>,>,>=,<,<=,IS NULL,<=>,BETWEEN,IN()操作中.
當type是range時, 那么EXPLAIN輸出的ref字段為NULL, 并且key_len字段是此次查詢中使用到的索引的最長的那個,例如下面的例子就是一個范圍查詢:
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: 表示全索引掃描(full index scan), 和ALL類型類似, 只不過ALL類型是全表掃描, 而index類型則僅僅掃描所有的索引, 而不掃描數(shù)據(jù).
index類型通常出現(xiàn)在: 所要查詢的數(shù)據(jù)直接在索引樹中就可以獲取到, 而不需要掃描數(shù)據(jù). 當是這種情況時,Extra字段 會顯示Using index
例如：
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)
上面的例子中, 我們查詢的 name 字段恰好是一個索引, 因此我們直接從索引中獲取數(shù)據(jù)就可以滿足查詢的需求了, 而不需要查詢表中的數(shù)據(jù). 因此這樣的情況下, type 的值是 index, 并且 Extra 的值是 Using index.
-
ALL: 表示全表掃描, 這個類型的查詢是性能最差的查詢之一. 通常來說, 我們的查詢不應該出現(xiàn)ALL類型的查詢, 因為這樣的查詢在數(shù)據(jù)量大的情況下, 對數(shù)據(jù)庫的性能是巨大的災難. 如一個查詢是ALL類型查詢, 那么一般來說可以對相應的字段添加索引來避免.
下面是一個全表掃描的例子, 可以看到, 在全表掃描時, possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示沒有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整個查詢效率是十分低下的.
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 類型的性能比較
通常來說, 不同的 type 類型的性能關系如下:
ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
ALL 類型因為是全表掃描, 因此在相同的查詢條件下, 它是速度最慢的.
而 index 類型的查詢雖然不是全表掃描, 但是它掃描了所有的索引, 因此比 ALL 類型的稍快.
后面的幾種類型都是利用了索引來查詢數(shù)據(jù), 因此可以過濾部分或大部分數(shù)據(jù), 因此查詢效率就比較高了.
4. possible_keys
possible_keys 表示 MySQL 在查詢時, 能夠使用到的索引.
注意, 即使有些索引在 possible_keys 中出現(xiàn), 但是并不表示此索引會真正地被 MySQL 使用到.
MySQL 在查詢時具體使用了哪些索引, 由 key 字段決定.
5. key
此字段是 MySQL 在當前查詢時所真正使用到的索引.
6. key_len
表示查詢優(yōu)化器使用了索引的字節(jié)數(shù). 這個字段可以評估組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 的計算規(guī)則如下:
-
字符串
char(n): n 字節(jié)長度varchar(n): 如果是 utf8 編碼, 則是 3 n + 2字節(jié); 如果是 utf8mb4 編碼, 則是 4 n + 2 字節(jié). -
數(shù)值類型:
TINYINT: 1字節(jié)SMALLINT: 2字節(jié)MEDIUMINT: 3字節(jié)INT: 4字節(jié)BIGINT: 8字節(jié) -
時間類型
DATE: 3字節(jié)TIMESTAMP: 4字節(jié)DATETIME: 8字節(jié) 字段屬性:
NULL屬性 占用一個字節(jié). 如果一個字段是NOT NULL的, 則沒有此屬性.
舉例：
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)
上面的例子是從表 order_info 中查詢指定的內(nèi)容, 而我們從此表的建表語句中可以知道, 表 order_info 有一個聯(lián)合索引:
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
不過此查詢語句 WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH'中, 因為先進行 user_id 的范圍查詢, 而根據(jù) 最左前綴匹配 原則, 當遇到范圍查詢時, 就停止索引的匹配, 因此實際上我們使用到的索引的字段只有 user_id, 因此在 EXPLAIN 中, 顯示的 key_len 為 9. 因為 user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字節(jié), 而 NULL 屬性占用一個字節(jié), 因此總共是 9 個字節(jié). 若我們將user_id 字段改為 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0', 則 key_length 應該是8.
上面因為 最左前綴匹配 原則, 我們的查詢僅僅使用到了聯(lián)合索引的 user_id 字段, 因此效率不算高.
看下一個例子：
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)
這次的查詢中, 我們沒有使用到范圍查詢, key_len 的值為 161. 為什么呢? 因為我們的查詢條件 WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' 中, 僅僅使用到了聯(lián)合索引中的前兩個字段, 因此keyLen(user_id)+ keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161
7. rows
rows 也是一個重要的字段.
MySQL 查詢優(yōu)化器根據(jù)統(tǒng)計信息, 估算 SQL 要查找到結果集需要掃描讀取的數(shù)據(jù)行數(shù).
這個值非常直觀顯示 SQL 的效率好壞, 原則上 rows 越少越好.
8. Extra
EXplain中的很多額外的信息會在 Extra字段顯示, 常見的有以下幾種內(nèi)容:
-
Using filesort
當Extra中有Using filesort時, 表示 MySQL 需額外的排序操作, 不能通過索引順序達到排序效果债蓝；一般有Using filesort, 都建議優(yōu)化去掉, 因為這樣的查詢 CPU 資源消耗大.
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)
我們的索引是
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
但是上面的查詢中根據(jù)product_name 來排序, 因此不能使用索引進行優(yōu)化, 進而會產(chǎn)生 Using filesort.
如果我們將排序依據(jù)改為 ORDER BY user_id, product_name, 那么就不會出現(xiàn) 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
"覆蓋索引掃描", 表示查詢在索引樹中就可查找所需數(shù)據(jù), 不用掃描表數(shù)據(jù)文件, 往往說明性能不錯Using temporary
查詢有使用臨時表, 一般出現(xiàn)于排序, 分組和多表join的情況, 查詢效率不高, 建議優(yōu)化.
