MySQL Explain关键字与索引优化建议
Explain关键字
用到的数据表如下:
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);
结构:
加粗字段表示加了索引,下划线表示联合索引
- actor
- id
- name
- update_time
- film
- id
- name
- film_actor
- id
- film_id
- actor_id
- remark
explain有两个变种:
-
explain extended
会在explain基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后加上
show warnings
命令可以得到优化后的查询语句,从而看出优化器优化了什么。 -
explain partitions
如果查询是基于分区表的话,会显示查询将访问的分区
explain中的列
id
表示 select的序列号,有几个select就有几个id。
- id越大执行顺序就越优先
- id相同,越靠上面,执行顺序越优先
- id为NULL最后执行
例子:
select_type
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询
- simple : 简单查询。查询不包含子查询和union
- primary : 复杂查询中最外层的 select
- subquery : 包含在 select 中的子查询(不在from子句中)
- 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,也成为派生表(derived)
- union : 在 union中的第二个和随后的 select
- union result : 从union临时表检索结果的 select
table
这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表
partitions
*type
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
从最优到最差为: 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,在执行阶段用不着在访问表或索引。
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。
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(可以看成 show warnings 的结果)。用于 primary key 或 unique key 的所有类与常数比较时,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,表里只有一条元素时为system
eq_ref :
primary key 或 unique key 索引的所在部分被join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。(index是从索引中读取的,而all是从硬盘中读取)
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
possible_keys
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。
*key
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。
key_len
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
可推断出查询只使用了第一个列:film_id
列来执行索引查找。
key_len计算规则如下:
l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
- 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。
ref
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)
*rows
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
filtered
*Extra
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:
-
Using index:查询的列被索引覆盖,并且where筛选条件是索引的前导列,是性能高的表现。
一般是使用了覆盖索引(索引包含了所有查询的字段)。对于innodb来说,如果是辅助索引性能会有不少提高
-
Using where:查询的列未被索引覆盖,where筛选条件非索引的前导列
-
Using where Using index:查询的列被索引覆盖,并且where筛选条件是索引列之一但是不是索引的前导列,意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据
-
NULL:查询的列未被索引覆盖,并且where筛选条件是索引的前导列,意味着用到了索引,但是部分字段未被索引覆盖,必须通过“回表”来实现,不是纯粹地用到了索引,也不是完全没用到索引
-
Using index condition:与Using where类似,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
-
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。
-
Using filesort: MySQL 会对结果使用一个外部索引排序,而不是按索引次序从表里读取行。此时MySQL会根据联接类型浏览所有符合条件的记录,并保存排序关键字和行指针,然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
索引最佳实践
-
全值匹配
-
最佳左前缀法则
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不在索引列上做任何操作(计算,函数,类型装换(自动或手动)),会导致索引失效而转向全表扫描
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存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
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尽量使用覆盖索引看(只访问索引的查询(索引列包含查询列)),尽量不使用 select * 语句
-
MySQL 在使用 不等于(!= 或者 <>)的时候无法使用索引,会导致全表扫描
-
is null, is not null 也无法使用索引
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like 以通配符开头('$abc...')MySQL索引失效会变成全表扫描操作
问题:解决like'%字符串%'索引不被使用的方法?
a)使用覆盖索引,查询字段必须是建立覆盖索引字段
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';
b)当覆盖索引指向的字段是varchar(380)及380以上的字段时,覆盖索引会失效!
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字符串不加单引号索引失效
不加单引号 MySQL会自动进行转换,相当于在索引列上做了计算或函数操作,导致索引失效
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少用 or 和 in,用 or或 in很多情况下索引会失效