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MySQL EXPLAIN执行计划,如何分析?

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MySQL EXPLAIN执行计划,如何分析?

字段解析

当我们对一个查询语句执行EXPLAIN时,EXPLAIN通常会返回以下字段,下面我们将对各个列的含义及其示例进行说明。

id

select_type

table

partitions

type

possible_keys

key

key_len

ref

rows

filtered

Extra

1

SIMPLE

users

NULL

ALL

NULL

NULL

NULL

NULL

1000

00

Using where

(1) id

id表示查询的标识符。如果一个查询包含子查询或联合查询,每个子查询或联合查询都会有一个唯一的 id。比如:1

(2) select_type

select_type表示查询的类型,表示查询是简单查询、联合查询、子查询等。

常见值:

  • SIMPLE: 简单查询,不包含子查询或联合查询。
  • PRIMARY: 最外层查询。
  • SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT。
  • DERIVED: 派生表(子查询中的 FROM 子句)。

比如:SIMPLE

(3) table

table代表了查询涉及的表名或别名。

比如:users

(4) partitions

partitions代表查询涉及的分区(如果有)。比如:NULL

(5) type

type表示连接类型,反映了 MySQL 如何查找表中的行。

常见值(按效率从高到低排序):

  • system: 表只有一行(等同于系统表)。
  • const: 表最多有一个匹配行(主键或唯一索引)。
  • eq_ref: 对于每个来自前表的行组合,从该表读取一行。
  • ref: 对于每个来自前表的行组合,从该表读取所有匹配行。
  • range: 只检索给定范围的行,使用索引来选择行。
  • index: 全索引扫描。
  • ALL: 全表扫描。

比如:ref

(6) possible_keyspossible_keys表示 MySQL 认为可以使用的索引。比如:PRIMARY

(7) keykey表示实际使用的索引。比如:PRIMARY

(8) key_lenkey_len表示使用的索引的长度。比如:4

(9) refref显示使用哪个列或常数与 key 一起从表中选择行。比如:const

(10) rowsrows表示 MySQL 估计要扫描的行数。比如:1

(11) filtered

filtered表示返回结果的行占总行数的百分比。比如:100.00

(12) ExtraExtra表示额外的信息,描述查询执行过程中一些特定的操作。

常见值:

  1. Using index: 使用覆盖索引(只从索引中读取信息,而不是从实际表中读取)。
  2. Using where: 使用 WHERE 子句过滤行。
  3. Using temporary: 使用临时表保存中间结果。
  4. Using filesort: 需要额外的排序操作(文件排序)。

比如:Using where

示例

为了更好的解释,我们来看一下示例说明,假设有一个简单的表 users,结构如下:

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    age INT,
    city VARCHAR(100)
);

执行一个查询:

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;

可能得到的输出如下:

id

select_type

table

partitions

type

possible_keys

key

key_len

ref

rows

filtered

Extra

1

SIMPLE

users

NULL

ALL

NULL

NULL

NULL

NULL

1000

00

Using where

解释:

  • id: 查询的标识符,只有一个简单查询,所以 id 是 1。
  • select_type: 查询类型,这里是 SIMPLE,表示简单查询。
  • table: 查询涉及的表,这里是 users。
  • partitions: 没有使用分区,所以是 NULL。
  • type: 连接类型,这里是 ALL,表示全表扫描。
  • possible_keys: 可能使用的索引,这里没有索引可以使用。
  • key: 实际使用的索引,这里没有使用索引,所以是 NULL。
  • key_len: 索引长度,这里没有使用索引,所以是 NULL。
  • ref: 引用的列或常数,这里没有使用索引,所以是 NULL。
  • rows: 估计要扫描的行数,这里估计要扫描 1000 行。
  • filtered: 过滤百分比,这里是 10%,表示大约 10% 的行满足 WHERE 条件。
  • Extra: 额外信息,这里是 Using where,表示使用了 WHERE 子句进行过滤。

通过EXPLAIN的结果,我们可以看到查询的执行计划,并据此优化查询。例如,可以考虑在 age 列上添加索引以提高查询性能。

优化建议

根据EXPLAIN的输出,可以采取以下优化措施:

  • 使用合适的索引确保在查询中使用的列上建立索引。例如,对于 WHERE 子句中的列、JOIN 子句中的连接列、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列,都应考虑建立索引。
  • 避免全表扫描:如果 type 列显示为 ALL,表示全表扫描。应该考虑添加索引以避免全表扫描。
  • 优化连接顺序:对于多表连接,优化器会选择最优的连接顺序。可以通过EXPLAIN查看连接顺序,并调整查询以优化连接顺序。
  • 使用覆盖索引如果Extra列显示为Using index,表示查询只从索引中读取数据,而不需要访问实际表。可以通过添加合适的索引来实现覆盖索引。
  • 减少返回的行数使用LIMIT子句限制返回的行数,减少扫描的行数。
  • 避免使用 SELECT尽量避免使用SELECT *,只选择需要的列以减少数据传输量。
  • 优化子查询对于子查询,可以考虑使用JOIN或派生表来替代,减少查询的复杂度。

总结

本文,我们详细地分析了EXPLAIN,它是 MySQL 中用于显示 SQL 查询执行计划的关键字。EXPLAIN提供了查询优化器选择的执行路径,包括表访问顺序、索引使用情况、连接类型和扫描行数等信息。通过EXPLAIN的输出,开发者可以识别性能瓶颈,如全表扫描、索引未使用等,并进行针对性的优化,例如添加索引、优化连接顺序和减少返回行数等。

因此,在实际开发中,我们应该合理地使用EXPLAIN关键字来帮助我们来优化查询。

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