MySQL性能调优

《数据库允许空值(null)，往往是悲剧的开始》一文通过explain来分析SQL的执行计划，来分析null对索引命中情况的影响。

 

explain是MySQL性能调优过程中必须掌握的工具，今天花1分钟简单说下，explain结果中常见的type结果及代表的含义，并且通过同一个SQL语句的性能差异，说明建立正确的索引多么重要。

 

explain结果中的type字段代表什么意思？

 

MySQL的官网解释非常简洁，只用了3个单词：连接类型(the join type)。它描述了找到所需数据使用的扫描方式。

 

最为常见的扫描方式有：

（1）system：系统表，少量数据，往往不需要进行磁盘IO；

（2）const：常量连接；

（3）eq_ref：主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique not null)等值扫描；

（4）ref：非主键非唯一索引等值扫描；

（5）range：范围扫描；

（6）index：索引树扫描；

（7）ALL：全表扫描(full table scan)；

画外音：这些是最常见的，大家去explain自己工作中的SQL语句，95%都是上面这些类型。

 

上面各类扫描方式由快到慢：

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

下面一一举例说明。

 

一、system

 

explain select * from mysql.time_zone;

上例中，从系统库mysql的系统表time_zone里查询数据，扫码类型为system，这些数据已经加载到内存里，不需要进行磁盘IO。

 

这类扫描是速度最快的。

 

 

explain select * from (select * from user where id=1) tmp;

再举一个例子，内层嵌套(const)返回了一个临时表，外层嵌套从临时表查询，其扫描类型也是system，也不需要走磁盘IO，速度超快。

 

二、const

数据准备：

create table user (

id int primary key,

name varchar(20)

)engine=innodb;

 

insert into user values(1,'shenjian');

insert into user values(2,'zhangsan');

insert into user values(3,'lisi');

 

const扫描的条件为：

（1）命中主键(primary key)或者唯一(unique)索引；

（2）被连接的部分是一个常量(const)值；

 

explain select * from user where id=1;

如上例，id是PK，连接部分是常量1。

画外音：这里注意，防止隐式类型转换。

 

这类扫描效率极高，返回数据量少，速度非常快。

 

三、eq_ref

数据准备：

create table user (

id int primary key,

name varchar(20)

)engine=innodb;

 

insert into user values(1,'shenjian');

insert into user values(2,'zhangsan');

insert into user values(3,'lisi');

 

create table user_ex (

id int primary key,

age int

)engine=innodb;

 

insert into user_ex values(1,18);

insert into user_ex values(2,20);

insert into user_ex values(3,30);

insert into user_ex values(4,40);

insert into user_ex values(5,50);

 

eq_ref扫描的条件为，对于前表的每一行(row)，后表只有一行被扫描。

 

再细化一点：

（1）join查询；

（2）命中主键(primary key)或者非空唯一(unique not null)索引；

（3）等值连接；

 

explain select * from user,user_ex 

    where user.id=user_ex.id;

如上例，id是主键，该join查询为eq_ref扫描。

 

这类扫描的速度也异常之快。

 

四、ref

数据准备：

create table user (

id int,

name varchar(20) ,

index(id)

)engine=innodb;

 

insert into user values(1,'shenjian');

insert into user values(2,'zhangsan');

insert into user values(3,'lisi');

 

create table user_ex (

id int,

age int,

index(id)

)engine=innodb;

 

insert into user_ex values(1,18);

insert into user_ex values(2,20);

insert into user_ex values(3,30);

insert into user_ex values(4,40);

insert into user_ex values(5,50);

 

如果把上例eq_ref案例中的主键索引，改为普通非唯一(non unique)索引。

 

explain select * from user,user_ex 

    where user.id=user_ex.id;

就由eq_ref降级为了ref，此时对于前表的每一行(row)，后表可能有多于一行的数据被扫描。

 

 

explain select * from user where id=1;

当id改为普通非唯一索引后，常量的连接查询，也由const降级为了ref，因为也可能有多于一行的数据被扫描。

 

ref扫描，可能出现在join里，也可能出现在单表普通索引里，每一次匹配可能有多行数据返回，虽然它比eq_ref要慢，但它仍然是一个很快的join类型。

 

五、range

数据准备：

create table user (

id int primary key,

name varchar(20)

)engine=innodb;

 

insert into user values(1,'shenjian');

insert into user values(2,'zhangsan');

insert into user values(3,'lisi');

insert into user values(4,'wangwu');

insert into user values(5,'zhaoliu');

 

range扫描就比较好理解了，它是索引上的范围查询，它会在索引上扫描特定范围内的值。

 

explain select * from user where id between 1 and 4;

explain select * from user where idin(1,2,3);

explain select * from user where id>3;

像上例中的between，in，>都是典型的范围(range)查询。

画外音：必须是索引，否则不能批量"跳过"。

 

六、index

 

index类型，需要扫描索引上的全部数据。

 

explain count (*) from user;

如上例，id是主键，该count查询需要通过扫描索引上的全部数据来计数。

画外音：此表为InnoDB引擎。

 

它仅比全表扫描快一点。

 

七、ALL

数据准备：

create table user (

id int,

name varchar(20)

)engine=innodb;

 

insert into user values(1,'shenjian');

insert into user values(2,'zhangsan');

insert into user values(3,'lisi');

 

create table user_ex (

id int,

age int

)engine=innodb;

 

insert into user_ex values(1,18);

insert into user_ex values(2,20);

insert into user_ex values(3,30);

insert into user_ex values(4,40);

insert into user_ex values(5,50);

 

explain select * from user,user_ex 

    where user.id=user_ex.id;

如果id上不建索引，对于前表的每一行(row)，后表都要被全表扫描。

 

今天这篇文章中，这个相同的join语句出现了三次：

（1）扫描类型为eq_ref，此时id为主键；

（2）扫描类型为ref，此时id为非唯一普通索引；

（3）扫描类型为ALL，全表扫描，此时id上无索引；

 

由此可见，建立正确的索引，对数据库性能的提升是多么重要。

 

全表扫描代价极大，性能很低，是应当极力避免的，通过explain分析SQL语句，非常有必要。

 

总结

（1）explain结果中的type字段，表示（广义）连接类型，它描述了找到所需数据使用的扫描方式；

（2）常见的扫描类型有：

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

其扫描速度由快到慢；

（3）各类扫描类型的要点是：

• system最快：不进行磁盘IO

• const：PK或者unique上的等值查询

• eq_ref：PK或者unique上的join查询，等值匹配，对于前表的每一行(row)，后表只有一行命中

• ref：非唯一索引，等值匹配，可能有多行命中

• range：索引上的范围扫描，例如：between/in/>

• index：索引上的全集扫描，例如：InnoDB的count

• ALL最慢：全表扫描(full table scan)

（4）建立正确的索引(index)，非常重要；

（5）使用explain了解并优化执行计划，非常重要；

 

思路比结论重要，希望大家有收获。

画外音：本文测试于MySQL5.6。

很多小知识点，我以为自己懂了，实际没搞透。

 

数据库字段允许空值(null)的问题，你遇到过吗？

 

实验过程：

create table user (

id int,

name varchar(20),

index(id)

)engine=innodb;

【说明：id为索引，非唯一(non unique)，允许空(null)】

 

insert into user values(1,'shenjian');

insert into user values(2,'zhangsan');

insert into user values(3,'lisi');

 

【问题一：以下select返回什么？】

select * from user where id!=1;

 

【插入一行，id会出现空值(null)】

insert into user(name) values('wangwu');

 

【问题二：再次select，会返回什么？】

select * from user where id!=1;

 

一起来看一下，这个小实验，涉及哪些知识点呢？

 

知识点1（热身）：负向查询不能命中索引，会导致全表扫描。

 

explain select * from user where id!=1;

索引字段id上的不等于查询，如上图所示：

（1）type=ALL，全表扫描；

（2）rows=3，全表只有3行；

画外音：第一次select的结果。

 

知识点2（划重点）：允许空值，不等于(!=)查询，可能导致不符合预期的结果。

 

insert into user(name) values('wangwu');

先构造一条id为NULL的数据，可以看到共有4条记录。

 

select * from user where id!=1;

再次执行不等于查询。

你猜结果集有几条记录（共4条，不等于排除1条）？

答错了！

结果集只有2条记录，空值记录并未出现在结果集里。

画外音：第二次select的结果，意不意外？

 

 

此时，如果想到得到符合预期的结果集，必须加上一个or条件。

select * from user where id!=1 or id is null;

画外音：恶心不恶心，这个大坑你踩过没有？

 

知识点3（附加）：某些or条件，又可能导致全表扫描，此时应该优化为union。

 

explain select * from user where id=1;

索引字段id上的等值查询，能命中索引，如上图所示：

（1）type=ref，走非唯一索引；

（2）rows=1，预估扫描1行；

 

 

explain select * from user where id is null;

索引字段id上的null查询，也能命中索引，如上图所示：

（1）type=ref，走非唯一索引；

（2）rows=1，预估扫描1行；

 

 

explain select * from user where id=1 or id is null;

如果放到一个SQL语句里用or查询，则会全表扫描，如上图所示：

（1）type=ALL，全表扫描；

（2）rows=4，全表只有4行；

 

 

explain select * from user where id=1 

union

select * from user where id is null;

此时应该优化为union查询，又能够命中索引了，如上图所示：

（1）type=ref，走非唯一索引；

（2）rows=1，预估扫描1行；

画外音：第三行临时表的ALL，是两次结果集的合并。

 

总结

（1）负向比较（例如：!=）会引发全表扫描；

（2）如果允许空值，不等于(!=)的查询，不会将空值行(row)包含进来，此时的结果集往往是不符合预期的，此时往往要加上一个or条件，把空值(is null)结果包含进来；

（3）or可能会导致全表扫描，此时可以优化为union查询；

（4）建表时加上默认(default)值，这样能避免空值的坑；

（5）explain工具是一个好东西；