mysql的执行计划概念说明
explain中的列的说明
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. select_type列
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询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。
4. 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
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
关联类型:
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(可以看show warnings 的结果)。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
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
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
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
index:扫描全表索引,这通常比ALL快一些
ALL:即全表扫描,意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索 引来进行优化了
5. 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
key_len计算规则如下:
字符串
char(n):n字节长度
varchar(n):2字节存储字符串长度,如果是utf-8,则长度 3n+2 数值类型
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
6. Extra列
这一列展示的是额外信息,Mysql没有明确限定,出现的情况比较多,可结合具体SQL场景,百度具体解析进行分析
7.索引总结
trace工具的关键参数
对于一条sql的执行过程,mysql最终是否选择走索引或者一张表涉及多个索引,mysql最终如何选择索引,我们可以用trace工具来一查究竟,开启trace工具会影响mysql性能,所以只能临时分析sql使用,用完之后立即关闭
用法:
‐‐开启trace 1、mysql> set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; 2、需要分析的sql 3、mysql> SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
关键参数:
rows_estimation-- 预估表的访问成本 "table": "表名", "range_analysis": { "table_scan": {‐‐全表扫描情况 "rows": 10123,‐‐扫描行数 "cost": 2054.7‐‐ 查询 } }
--查询可能使用的索引 potential_range_indexes { --主键索引 "index": "PRIMARY", "usable": false, "cause": "not_applicable" } { --辅助索引 "index": "idx_name_age_position", "usable": true, "key_parts": [ "name", "age", "position", "id" ] }
‐‐分析各个索引使用成本 analyzing_range_alternatives { "index": "idx_name_age_position", "ranges": [ --‐索引使用范围 "a < name" ], "index_dives_for_eq_ranges": true, "rowid_ordered": false,--使用该索引获取的记录是否按照主键排序 "using_mrr": false, "index_only": false,‐‐是否使用覆盖索引 "rows": 5061,‐‐索引扫描行数 "cost": 6074.2,‐‐索引使用成本 "chosen": false,‐‐是否选择该索引 "cause": "cost" }