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Explain 介绍
Explain分析示例
explain中的列
1. id 列
2. select_type 列
3. table 列
4. partitions 列
5. type 列
6. possible_keys 列
7. key 列
8. key_len 列
9. ref 列
10. rows 列
11. filtered 列
12. Extra 列
Explain 介绍
EXPLAIN 语句提供有关 MySQL 如何执行语句的信息,使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈 。
我们根据 MySQL 的慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句, 然后使用explain命令来查看这些SQL语句的执行计划, 根据执行计划内容,判断该SQL语句有没有使用上索引, 有没有做全表扫描等, 进而排查出SQL执行慢的原因。
官网介绍
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html
Explain分析示例
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CREATE TABLE `actor` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(45) NOT NULL,`create_time` datetime DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `create_time`) VALUES (1,'a',NOW()), (2,'b',NOW()), (3,'c',NOW());CREATE TABLE `film` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`actor_id` int(11) NOT NULL,`name` varchar(10) DEFAULT NULL,`create_time` datetime DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_actorid` (`actor_id`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `film` (`id`, `actor_id`, `name`, `create_time`) VALUES (1,1,'一路向东',NOW());
explain中的列
explain select * from actor;
1. id 列
id列的编号是 select 的序列号,有几个 select 就有几个id,并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。id列越大执行优先级越高,id相同则从上往下执行。
- id 相同,按table列由上至下顺序执行
- id 不同,如果是子查询,id的序号会递增,id的值越大优先级越高,越先被执行。
- id 想通不同同时存在,id如果相同,可以认为是一组,(本组内)从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行。
- 当使用union时,id会出现NULL值,同时table列会出现<unionM,N>的值,其表示id的值为M和N的行的联合。
2. select_type 列
表示对应行是简单还是复杂的查询。
-
simple:简单查询。查询不包含子查询和union
-
primary:复杂查询中最外层的 select
-
subquery:包含在 select 中的子查询(不在 from 子句中)
-
derived:包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中,也称为派生表(derived的英文含义)
- union:在 union 中的第二个和随后的 select
- union result: 从union表获取结果的select, UNION的结果集
- dependent union: UNION UNIONUNION中的第二个或以后的SELECT的SELECT的SELECT语句,取决于外部查询
-
dependent subquery: 子查询中的第一个SELECT,依赖于外部查询,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
3. table 列
这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
它也可以是以下值之一:
<union
:行引用M
,N
>ID
值为M
和N的
行的并集。<derived
:该行引用N
>ID
值为N的
行的派生表结果。派生表可以由例如FROM
子句中的子查询产生。- <subquery
N
>:该行引用ID
值为N
的行的具体化子查询的结果。
4. partitions 列
使用的哪些分区(对于非分区表值为null)。
5. type 列
这一列表示关联类型或访问类型,即MySQL决定如何查找表中的行,查找数据行记录的大概范围。
依次从最优到最差分别为:
system > const > eq_ref > ref >fulltext >ref_or_null >unique_subquery>index_subquery> range > index_merge>index > ALL
一般来说,得保证查询达到range级别,最好达到ref
explain select min(id) from actor
NULL:mysql能够在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着再访问表或索引。例如:在索引列中选取最小值,可以单独查找索引来完成,不需要在执行时访问表.
-
system: 表中只有一行数据或者是空表。等于系统表,这是const类型的特列,平时不会出现,可以忽略不计 .
-
const : 使用唯一索引或者主键,返回记录一定是1行记录的等值where条件时,通常type 是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描。
explain select * from actor where id=1;
- eq_ref: primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ,最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在const 之外最好的联接类型了,简单的 select 查询不会出现这种 type。在连接表,被驱动表会出现.
explain select * from actor a JOIN film b on a.id=b.actor_id
- ref : 相比 eq_ref,不使用唯一索引,而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀,索引要和某个值相比较,可能会找到多个符合条件的行。
explain select * from film where actor_id=1
- fulltext : 全文索引检索,要注意,全文索引的优先级很高,若全文索引和普通索引同时存在时, mysql不管代价,优先选择使用全文索引 .
- ref_or_null : 与ref方法类似,只是增加了null值的比较。实际用的不多。
- unique_subquery: 用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
- index_subquery: 用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表,子查询可能返回重复 值,可以使用索引将子查询去重。
- 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。
explain select * from actor where id >=1 and id <=3;
- index_merge: 表示查询使用了两个以上的索引,最后取交集或者并集,常见 and , or 的条件使 用了不同的索引.
- index : 扫描全索引就能拿到结果,一般是扫描某个二级索引,这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找,而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描,速度还是比较慢的,这种查询一般为使用覆盖索引,二级索引一般比较小,所以这种通常比ALL快一些。(全叶子索引扫描,扫描的是二级索引)
explain select actor_id from film;
-
ALL:即全表扫描,扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。
explain select * from film;
6. possible_keys 列
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
explain 时可能出现 possible_keys 有列,而 key 显示 NULL 的情况,这种情况是因为表中数据不多,mysql认为索引对此查询帮助不大,选择了全表查询。
如果该列是NULL,则没有相关的索引。在这种情况下,可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能,然后用 explain 查看效果。
7. key 列
查询真正使用到的索引
8. key_len 列
显示MySQL决定使用的索引size
key_len 计算规则:
- 索引字段,非NOT NULL,加1个字节。
- 定长字段:tinyint占1个字节、smallint占2个字节、int占4个字节、bitint占8个字节、date占3个字节、timestamp占4个字节,datetime占8个字节,char(n)占n个字符。
- 变长字段:varchar(n)占n个字符+2个字节。
- 不同的字符集,一个字符占用的字节数不同:
- latin1编码,每个字符占用一个字节
- gbk编码,每个字符占用两个字节
- utf8编码,每个字符占用三个字节
- utf8mb4编码,每个字符占用四个字节
例子
字段:phone varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT ‘手机号’
条件:where phone=‘xxx’
通过explain查看key_len
utf8mb4编码下,key_len=83,即20*4+2+1
utf8编码下,key_len=63,即20*3+2+1
9. ref 列
这一列显示了在key列记录的索引中,表查找值所用到的列或常量,常见的有:const(常量),字段名(例:film.id)
10. rows 列
显示此查询一共扫描了多少行,这个是一个估计值,不是精确的值。
11. filtered 列
表示此查询条件所过滤的数据的百分比
12. Extra 列
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:
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Using where:使用 where 语句来处理结果,表示MySQL将对InnoDB提取的结果在SQL Layer层进行过滤,过滤条件字段无索引;
explain select * from film where name='一路向东';
-
Using index:使用覆盖索引-----不会回表
覆盖索引定义:mysql执行计划explain结果里的key有使用索引,如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取,这种情况一般可以说是用到了覆盖索引,extra里一般都有using index;覆盖索引一般针对的是辅助索引,整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果,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
explain select actor_id from film where actor_id=1;
- Using index condition: 用不了索引, 但用了索引下推优化,使之可以使用到索引.
explain select * from film where actor_id>=1;
- Using temporary: mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的,首先是想到用索引来优化。(先扫描出来放在临时表,然后再去重)
explain select DISTINCT name from film;
-
Using filesort:将用外部排序而不是索引排序,数据较小时从内存排序,否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
explain select * from film ORDER BY name;
- Using join buffer (Block Nested Loop):在连接查询执行过程中,当被驱动表不能有效的利用索引加快访问速度,MySQL一般会为其分配一块名叫join buffer的内存块来加快查询速度 .