MySQL执行计划explain
一、简介
分析查询慢的原因,在查询语句前加explain即可。如:
二、输出格式
2.0 测试数据
# 表user_info
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 AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8;
# 表order_info
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;
# 数据
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);
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');
字段信息:
说明:
- id: SELECT 查询的标识符。 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符。
- select_type: SELECT 查询的类型。
- table: 查询的是哪个表
- partitions: 匹配的分区
- type: join 类型
- possible_keys: 此次查询中可能选用的索引
- key: 此次查询中确切使用到的索引。
- ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用
- rows: 显示此查询一共扫描了多少行。 这个是一个估计值。
- filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
- extra: 额外的信息
2.1 select_type
常用取值有:
SIMPLE
表示此查询不包含 UNION 查询或子查询
explain select * from user_info where id = 2\G
PRIMARY
表示此查询是最外层的查询
UNION
表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
EXPLAIN
(SELECT * FROM user_info WHERE id IN (1, 2, 3))
UNION
(SELECT * FROM user_info WHERE id IN (3, 4, 5));
DEPENDENT UNION
UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
UNION RESULT
UNION 的结果
SUBQUERY
子查询中的第一个 SELECT
DEPENDENT SUBQUERY
子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询。 即子查询依赖于外层查询的结果。
2.2 table
表示查询涉及的表或衍生表
2.3 type
提供了判断查询是否高效的重要依据,通过type字段,可以判断是全表扫描还是索引扫描。
常用取值:
system
表中只有一条数据。 这个类型是特殊的 const
类型。
const
针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据。 const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可。
eq_ref
此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果。 并且查询的比较操作通常是 =
, 查询效率较高。
EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id\G
ref
此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了 最左前缀
规则索引的查询。
EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G
range
表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录。 这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中。
当 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。
EXPLAIN SELECT *
FROM user_info
WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G
index
表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据。
index
:类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据。 当是这种情况时, Extra 字段 会显示 Using index
。
EXPLAIN SELECT name FROM user_info \G
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
。
ALL
表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一。 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难。 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免。
在全表扫描时, possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示没有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整个查询效率是十分低下的。
type类型的性能比较:
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。
2.4 possible_keys
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。
2.5 key
此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引。
2.6 key_len
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:
- 字符串
- char(n): n 字节长度
- varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3 *n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4 *n + 2 字节。
- 数值类型:
- TINYINT: 1字节
- SMALLINT: 2字节
- MEDIUMINT: 3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
- 字段属性: NULL 属性 占用一个字节。 如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性。
EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH'\G
上面查询语句中,order_info有一个联合索引,where条件中先进行user_id的范围查询,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的索引字段只有user_id,因此显示的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,因此共是9个字节,若user_id字段改为bigint(20) not null default '0',则key_length为8
EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
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
2.7 rows
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。
2.8 Extra
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
当 Extra 中有 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。
EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY product_name \G
上面的查询中根据product_name来排序,因此未使用索引,进而产生Using filesort。下面这条查询语句就使用了索引。
EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G
Using index
"覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错
Using temporary
查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.
三、参考
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