MySQL-Explain

• EXPLAIN
• EXPLAIN 列
• 索引最佳实践

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EXPLAIN

• EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句：执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL
  • 如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中
• explain extended：会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息
  • filtered：rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表）
  • show warnings：得到优化后的查询语句
• explain partitions
  • partitions：如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区

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EXPLAIN 列

explain中的列：

• 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为NULL最后执行
• 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
• table 列表示 explain 的一行正在访问哪个表
  • 当 from 子句中有子查询时，table列是 <derivenN> 格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查询
  • 当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为 <union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行 id
• partitions 列：如果查询是基于分区表的话，partitions 字段会显示查询将访问的分区
• type 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
  • system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
  • 一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到 ref
  • 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
  • const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
• possible_keys 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
• key 列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问
  • 如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index
• key_len 列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列
  • 比如说，通过结果中的key_len可推断出查询使用了联合索引的第几列
  • key_len 计算规则
    • 字符串，char(n)和varchar(n)，n均代表字符数，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
      • char(n)：如果存汉字长度就是 3n 字节
      • varchar(n)：如果存汉字则长度是 3n + 2 字节，加的2字节用来存储字符串长度，因为varchar是变长字符串
    • 数值类型：tinyint：1字节；smallint：2字节；int：4字节；bigint：8字节
    • 时间类型：date：3字节；timestamp：4字节；datetime：8字节
    • 如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL
    • 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
• ref 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
• rows 列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数
• filtered 列是一个百分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表）
• Extra 列展示的是额外信息
  • Using index：使用覆盖索引
    • 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
  • Using where：使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖
  • Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where 条件中是一个前导列的范围
  • 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
  • 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
  • Select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段

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索引最佳实践

索引最佳实践：

• 全值匹配
• 最左前缀法则
• 不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
• 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
• 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询，索引列包含查询列），减少 select * 语句
• mysql在使用不等于（!=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描
• < 小于、 > 大于、 <=、>= 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引
• is null, is not null 一般情况下也无法使用索引
• like 以通配符开头（‘$abc…’）mysql索引失效会变成全表扫描操作
  • 使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段
  • 如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎
• 字符串不加单引号索引失效
• 少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引
• 范围查询优化
  • mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引，比如由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引
  • 可以将大的范围拆分成多个小范围
• like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围