【MySQL】02. 索引机制(三):Explain详解

in study •  5 months ago 

在 MySQL 中,explain 命令是一个非常有用的工具,它可以帮助我们分析查询语句的执行计划,从而了解 MySQL 是如何执行查询的。通过 explain 命令,我们可以获取到查询语句的执行顺序、使用的索引、表的连接方式等信息,这些信息对于优化查询性能非常有帮助。

在正式介绍前,读者可以先执行下面内容,方便大家更好地理解和验证文中的示例(注意:以下示例皆是以MySQL8.0为基础):

-- 示例表:
DROP TABLE IF EXISTS `actor`; 
CREATE TABLE `actor` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18');

DROP TABLE IF EXISTS `film`;
CREATE TABLE `film` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(10) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');

DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
CREATE TABLE `film_actor` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `film_id` int(11) NOT NULL,
  `actor_id` int(11) NOT NULL,
  `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

1 explain 命令的基本用法

explain 命令的基本用法非常简单,只需要在查询语句前加上 explain 关键字即可。例如,要分析下面的查询语句的执行计划,可以使用以下命令:

explain select * from actor;

2 explain 结果集的字段解释

2.1 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

2.2 select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。

  1. simple:简单查询。查询不包含子查询和union
explain select * from film where id = 2;

explain-select_type-1.png

  1. primary:复杂查询中最外层的 select
  2. subquery:包含在 select 中的子查询(不在 from 子句中)
  3. 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
set session optimizer_switch='derived_merge=off';   #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;
set session optimizer_switch='derived_merge=on';    #还原默认配置

explain-type-2.png

  1. union:在 union 中的第二个和随后的 select
  2. union result:从 union 临时表检索结果的 select
explain select id, name from actor union select id, name from film;

explain-select_type-3.png

2.3 table列

这一列表示 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。

2.4 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。

2.5 type列

这一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。依次从最优到最差分别为: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。

  1. 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
explain select min(id) from film;

explain-type-1.png

  1. 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,通过 show warnings 命令可以得到优化后的查询语句。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。
explain select * from (select * from film where id = 1) tmp;
show warnings;

explain-select_type-2.png

explain-type-3.png

  1. 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。
explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

explain-type-4.png

  1. 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。

  2. 简单 select 查询,name是普通索引(非唯一索引)

explain select * from film where name = 'film1';

explain-type-5.png

2.关联表查询,idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引,这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。

explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

explain-type-6.png

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。

explain-type-7.png

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。

explain-type-8.png

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。

explain select * from actor;

explain-type-9.png

2.6 possible_keys列

这一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。

2.7 key列

这一列显示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。

2.8 key_len列

这一列显示了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。

举例来说,film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成,并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列:film_id列来执行索引查找。

explain select * from film_actor where film_id = 2;

explain-key_len.png

key_len计算规则如下:

字符串,char(n)和varchar(n),5.0.3以后版本中,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。

2.9 ref列

这一列显示了在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(例:film.id)

2.10 rows列

这一列是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。

2.11 filtered 列

该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)。

2.12 Extra列

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:

  1. Using index:使用覆盖索引

覆盖索引定义: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

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

explain-extra-1.png

  1. Using where:使用 where 语句来处理结果,并且查询的列未被索引覆盖
explain select * from actor where name = 'a';

explain-extra-2.png

  1. 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;
explain select * from film_actor where film_id > 1;

explain-extra-3.png

  1. 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。
  • actor.name没有索引,此时创建了张临时表来distinct
explain select distinct name from actor;

explain-extra-4.png

  • film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index,没有用临时表
explain select distinct name from film;

explain-extra-5.png

  1. 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。
  • actor.name未创建索引,会浏览actor整个表,保存排序关键字name和对应的id,然后排序name并检索行记录
explain select * from actor order by name;

explain-extra-6.png

  • film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index
explain select * from film order by name;

explain-extra-7.png

  1. 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是
explain select min(id) from film;

explain-extra-8.png

3 结语

通过分析 explain 结果集,我们可以了解查询语句的执行计划,并根据执行计划进行索引优化。总之,explain 命令是一个非常强大的工具,它可以帮助我们分析查询语句的执行计划,并根据执行计划进行索引优化。通过合理地使用索引和优化查询语句,我们可以提高 MySQL 数据库的查询性能,从而提高系统的整体性能。

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