数据库为什么要有执行计划explain?

技术小能手 2018-11-09

数据库 索引 index type

最近学习MySQL的高级应用Explain,写一篇学习心得与总结,目录脑图如下:

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一、Explain基本概念

1. Explain定义

· 我们知道MySQL中有一个查询优化器Query Optimizer,它的作用是找到最小代价的正确执行方案;

· EXPLAIN :模拟Mysql优化器是如何执行SQL查询语句的,从而知道Mysql是如何处理你的SQL语句的,分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

· explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。

2. Explain的作用

通过在select+sql语句前加上explain,我们可以看出:

(1)表的读取顺序,id(table是id对应的表)

(2)数据读取操作的操作类型,select type

(3)哪些索引可以使用,possible_keys

(4)哪些索引被实际使用,key

(5)表之间的引用,ref

(6)每张表有多少行被优化器查询,rows

3. explain执行计划包含的信息

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二、Explain中各字段的解释

1. id

select查询的数字序列号,表示查询中执行select子句、或多表联合查询时操作表、的顺序;

· (1)id相同,执行顺序由上至下

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从t1、t2、t3三张表中查询t2表的全部,查询条件是:t1.id=t2.id 、t1.id=t3.id、t1的其他字段是空;

优化器对于同一个where内部的条件,默认是从右往左读取的;

所以三张表的执行顺序是:t1 -> t3 -> t2;

· (2)id不同,id越大执行优先级越高

如果是子查询,id的序列号会递增,越是在里面的子查询越优先执行,类似于递归的思想;( )里的语句具有优先级

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从t2表中查询t2表的全部,查询条件是id,查询条件是三层嵌套:

从表t1查询id——id是从表t3中查询到的t3表的id——t3表的其他字段为空;

用递归的思想,很容易判断,表的执行顺序:t3 -> t1 -> t2

· (3)id同时存在相同和不同的情况,id不同的id大的优先执行,id相同的从上到下执行

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这里需要引入一个概念,衍生虚表查询(Derived):

从原表中截取部分信息,组成的结果集可以构成一张新表,这张表并不实际存在,作为一张虚表被调用;这种查询就叫衍生虚表查询;

(从表t3中查询t3表的id,查询条件是其他字段为空)将括号中t3表的查询条件,的结果集作为一张虚表s1,

从虚表s1、表t2中,查询表t2的全部,查询条件是s1.id=t2.id;

所以,查询的顺序是:t3 -> derived2 -> t2

derived2指,由id=2时,即表t3的结果集衍生构成的虚表s1;

2. select_type

查询的类型,一共有以下6种表的查询类型:

· (1)SIMPLE

简单查询,查询中不包含子查询、union(联合查询);

· (2)PRIMARY

查询中若包含子查询,则最外层查询被标记为PRIMARY;

· (3)SUBQUERY

在select或where列表中的子查询

· (4)DERIVED

典型语法:from ( 子查询 ) s1,

在from列表中包含的子查询,被标记为DERIVED(衍生),这个子查询执行后的结果集放在一张虚表s1中;

· (5)UNION

若第二条select出现在union之后,则标记为union联合多表查询;

若union包含在from字句的查询中,即select 属性 from(子查询1 union 子查询2)s1,这种外层的select被标记为DERIVED;

· (6)UNION RESULT

从UNION表中获取结果的SELECT

3. table

指id对应的表,通过id判断表的执行顺序;

也指这一行的数据是关于哪张表的;

4. type

显示查询时,使用了哪种查询类型,日常工作中经常接触到的有以下7种,性能由最好到最差依次是:

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

一般需要保证查询类型等级达到range,最好能达到ref,避免使用ALL。

· (1)system

系统查询,指表中只有一行数据,这是const的特例,平时不会出现,因为只有一行信息就不叫大数据了,所以意义不大;

· (2)const

常量查询,表示通过索引Index一次就找到了,用于比较 primary key=常量 和 unique=常量 这种索引;

如将主键置于where列表中,mysql具有自动转换类型的功能,会自动将该查询转化为一个常量

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d1是虚表,括号具有优先级,首先执行表t1,where id = 1是常量查询const;

虚表d1由于只有一行数据,所以查询类型是系统查询system;

· (3)eq_ref

唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只对应一行数据,常见于主键

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where后面没有括号,MySQL优化器从左到右执行,因此先执行表t2,type是ALL全表查询,对应639行信息;然后查询表

t1,type是eq_ref,表1中id只对应1行信息,唯一索引扫描;

· (4)ref

非唯一索引扫描,对于每个索引键,表中可能对应多行数据;

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查询表t1中,不重复的字段col1有7条,其余全是重复的;

满足查询条件col1='ac'的记录有284行,所以是ref非唯一索引扫描;

· (5)range

范围查询,where后面的列表中是between、<、>、in

6. key

实际使用的索引,若为NULL,则没有使用索引,常见的可能原因:

· (1)没有建索引

· (2)sql语句写法错误,索引失效;

· (3)possible_key也为NULL时,表示用不到索引

7. key_len

可以通过key_len看出索引字段的个数,74指1个,78指2个,140指3个;

8. ref

显示使用索引的是哪个字段,可以是一个const常量;

ps:type里的ref指非唯一索引扫描,对索引字段,可能存在多个重复值;

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从表t1和表t2中查询所有,查询条件:t1.col1=t2.col1、t1.col2='ac';

同一个where列表中,优化器从右到左执行,索引有两个字段;

优先执行字段值'ac',是const常量;

然后执行数据库shared中表t2中的字段col1,即shared.t2.col1;

9. rows

索引查询时,大致估算出查询到所需记录读取的行数,rows越小越好;

10. Extra

额外信息,包含以下三种:

· (1)Using filesort

说明建立的、准备使用的索引index并没有被用到,执行了文件排序;

可能是sql语句写法有问题,与之前建立的索引index冲突了;

· (2)Using temporary

使用了临时表来保存中间结果,说明建立的索引没有使用完全;

常见于排序order by和分组查询group by;

· (3)Using index

select操作中用到了覆盖索引(Covering Index),说明sql执行的效率不错!

覆盖索引(Covering Index):

eg:先creat一个index,index字段a字段b;

然后select 字段a,字段b on table where 字段a=...,字段b=...

即先创建拥有某几个字段的索引,然后查询索引里的字段,where列表是索引字段的值;即当索引字段值为XXX时,查询该字段;这是select效率最高的方式。

··· 若同时出现using where,表明索引被用来执行索引键值的查找;

··· 若没有同时出现using where,表明索引没有用来执行索引键值的查找,只是用来读取数据;

三、Explain中优化索引心得总结

1. 左前缀保留原则

如果索引了多个字段,查询从索引的最左端字段开始,并且不会跳过索引中的字段;

eg:索引字段1,2,3,对应楼层的123层,

如果没有1层,索引2和3,那么无法找到2楼和3楼;

如果没有中间层2层,那么无法找到3楼;


  1. ALTER TABLE staffs ADD INDEX idx_staffs_nameAgePos(name, age, pos);

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创建索引 idx_staffs_nameAgePos(name, age, pos),索引字段从左往右依次是name、age、pos

从上图中可以看出:

表1和表2没有name,所以索引无法查找,possible_keys和key都是NULL,出错;

表3中有name,possible_keys和key使用索引idx_staffs_nameAgePos查询,正确;

2. 不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换)

已经建立好了索引,在select时,在where列表中对索引列表进行修改,容易引起索引失效,从而变成全表扫描ALL,

降低数据库的效能;

3. 存储引擎不能使用索引中范围条件range(<、>、between、in等)右边的索引字段

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最下面的索引,age>11是范围条件,它右边的字段pos='manger'索引失效;

所以最后索引只用到了两个字段,name和age;key_len是78;

4. like形式的range范围查询,以通配符%开头时,要将%放在字母右边,否则索引失效转为全表扫描

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可以发现,当like后面字段通配符%放在最左边时,索引失效,type转为全表扫描ALL;

因为字段扫描时,%在最左边无法确定字段,所以索引失效;

若字母在字段最左边,可以确定字段,索引有效;

5. 尽量使用覆盖索引(Covering Index),即create的索引字段与select中where列表的查询字段,一致;

减少使用select *,提高索引效率;

6. 使用不等于(!=、<、>)时,有时无法使用索引会导致全表扫描ALL

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* 原本的name='July'时,使用的查询类型type是ref非唯一性索引;*

当变成!=和<>后,转为全表扫描ALL,索引失效;

7. 在创建table中数据时,字段的null/not null,要与explain select where列表中字段保持一致

eg:创建表时,插入数据,字段a为null;

explain select where列表中字段a not null;

查询会出问题;

8. 字符串不加单引号,索引会失效

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name='917',变成了name=917;优化器自动转换字段的类型,结果索引失效,key为NULL;

9. 少用or,用它来连接时,索引会失效

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原文发布时间为:2018-11-7本文作者:琪琪本文来自云栖社区合作伙伴“LuckQI”,了解相关信息可以关注“LuckQI”。
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