小编给大家分享一下MySQL的性能优化神器Explain如何使用,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨吧!
MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对 SELECT
语句进行分析, 并输出 SELECT
执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.
EXPLAIN 命令用法十分简单, 在 SELECT 语句前加上 Explain 就可以了, 例如:
EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE id < 300;
为了接下来方便演示 EXPLAIN 的使用, 首先我们需要建立两个测试用的表, 并添加相应的数据:
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');
EXPLAIN 命令的输出内容大致如下:
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)
各列的含义如下:
接下来我们来重点看一下比较重要的几个字段.
select_type
表示了查询的类型, 它的常用取值有:
最常见的查询类别应该是 SIMPLE
了, 比如当我们的查询没有子查询, 也没有 UNION 查询时, 那么通常就是 SIMPLE
类型, 例如:
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)
如果我们使用了 UNION 查询, 那么 EXPLAIN 输出 的结果类似如下:
mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (1, 2, 3))
-> UNION
-> (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (3, 4, 5));
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| 1 | PRIMARY | user_info | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where |
| 2 | UNION | user_info | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
表示查询涉及的表或衍生表
type
字段比较重要, 它提供了判断查询是否高效的重要依据依据. 通过 type
字段, 我们判断此次查询是 全表扫描
还是 索引扫描
等.
type 常用的取值有:
const
类型.type
就是 const
类型的.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)
=
, 查询效率较高. 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)
最左前缀
规则索引的查询.ref
类型的查询: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)
type
是 range
时, 那么 EXPLAIN 输出的 ref
字段为 NULL, 并且 key_len
字段是此次查询中使用到的索引的最长的那个.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)
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, 我们查询的 name 字段恰好是一个索引, 因此我们直接从索引中获取数据就可以满足查询的需求了, 而不需要查询表中的数据. 因此这样的情况下, type 的值是 index
, 并且 Extra 的值是 Using index
.
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)
通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
ALL
类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的.
而 index
类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.
后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了.
possible_keys
表示 MySQL 在查询时, 能够使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys
中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查询时具体使用了哪些索引, 由 key
字段决定.
此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引.
表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组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 的计算规则如下:
我们来举两个简单的栗子:
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)
上面的例子是从表 order_info 中查询指定的内容, 而我们从此表的建表语句中可以知道, 表 order_info
有一个联合索引:
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
不过此查询语句 WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH'
中, 因为先进行 user_id 的范围查询, 而根据 最左前缀匹配
原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配, 因此实际上我们使用到的索引的字段只有 user_id
, 因此在 EXPLAIN
中, 显示的 key_len 为 9. 因为 user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字节, 而 NULL 属性占用一个字节, 因此总共是 9 个字节. 若我们将user_id 字段改为 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0'
, 则 key_length 应该是8.
上面因为 最左前缀匹配
原则, 我们的查询仅仅使用到了联合索引的 user_id
字段, 因此效率不算高.
接下来我们来看一下下一个例子:
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)
这次的查询中, 我们没有使用到范围查询, key_len 的值为 161. 为什么呢? 因为我们的查询条件 WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1'
中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此 keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161
rows 也是一个重要的字段. MySQL 查询优化器根据统计信息, 估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数.
这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.
EXplain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:
Using filesort
时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有 Using filesort
, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.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)
我们的索引是
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
但是上面的查询中根据 product_name
来排序, 因此不能使用索引进行优化, 进而会产生 Using filesort
.
如果我们将排序依据改为 ORDER BY user_id, product_name
, 那么就不会出现 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)
看完了这篇文章,相信你对MySQL的性能优化神器Explain如何使用有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
亿速云「云数据库 MySQL」免部署即开即用,比自行安装部署数据库高出1倍以上的性能,双节点冗余防止单节点故障,数据自动定期备份随时恢复。点击查看>>
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。