2.0 Explain详解与索引最佳实践

Explain详解与索引最佳实践

一、Explain工具介绍

使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，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。

官方文档

explain 两个变种

explain extended：会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 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。额外还有 filtered 列，是一个半分比的值，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）。
explain partitions：相比 explain 多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。

1. id

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。

这里写图片描述

2. select_type

查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等复杂的查询

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，也称为派生表（derived的英文含义）

## 例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型
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 whereid = 1) der;
## 完成后恢复
set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置

UNION：若第二个select出现在union之后，则被标记为union；若union包含在from子句的子查询中，外层select将被标记为derived
```
 mysql> explain select 1 union all select 1;
```
UNION RESULT：从union表获取结果的select

这里写图片描述

3. table

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，1和2表示参与 union 的 select 行id。

4. type

访问类型，决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围

结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般来说，好的sql查询至少达到range级别，最好能达到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
```
explain select min(id) from film;
```
system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例
const：表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key 或者 unique索引。因为只需匹配一行数据，所有很快。

这里写图片描述

eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。

这里写图片描述

ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质是也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而他可能会找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体
- 简单 select 查询，使用普通索引（非唯一索引）
- 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
```
mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;
```

这里写图片描述

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。

这里写图片描述

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（Index与ALL虽然都是读全表，但index是从索引中读取，而ALL是从硬盘读取）

这里写图片描述

ALL：即全表扫描，扫描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。

这里写图片描述

5. possible_keys

查询涉及到的字段上存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

possible_keys列有值，而 key 显示 NULL，通常是表中数据少，mysql选择全表扫描

该列为null,则表示没有相关的索引，可以考虑建索引了

6. key

实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。

# 强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引
explain select  CustName,count(1) c from WorkOrder  ignore index(ix_date)

查询中如果使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中

这里写图片描述

7. key_len

表示索引中使用的字节数，越短越好。key_len是根据表定义计算而得的，不是通过表内检索出的。

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)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。

8. ref

显示索引key列表查找值所用到的列或常量【const（常量），字段名（例：film.id）】

9. rows

根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，不是结果集里的行数

10.Extra

十分重要的额外信息:

Using filesort ：
mysql对数据使用一个外部的索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。一般也是要考虑使用索引来优化

这里写图片描述

索引是先按email排序、再按address排序，所以查询时如果直接按address排序，索引就不能满足要求了，mysql内部必须再实现一次“文件排序”

Using temporary

使用临时表保存中间结果，常见于order by 和 group by ,首选用索引优化

这里写图片描述

Using index

使用了覆盖索引（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高
如果同时出现Using where，表明索引被用来执行索引键值的查找（参考上图）
如果没有同时出现Using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作

这里写图片描述

覆盖索引（Covering Index）：select列表中的字段，只用从索引中就能获取，不必根据索引再次读取数据文件，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。

Using where

使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖
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；
Using join buffer ：

使用了链接缓存
Impossible WHERE：

where子句的值总是false，不能用来获取任何元祖
select tables optimized away：
在没有group by子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT（*）操作，不必等到执行阶段在进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化
distinct：

优化distinct（去重）操作，在找到第一个匹配的元祖后即停止找同样值得动作

二、索引最佳实践

2.1 全值匹配

2.2 最左前缀法则

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'Bill' and age = 31;

2 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 30 AND position = 'dev';

3 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

2.3 索引列不做操作

不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';

2 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

给hire_time增加一个普通索引：

1 ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_hire_time (hire_time) USING BTREE ;

1 EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) ='2018‐09‐30';

转化为日期范围查询，有可能会走索引：

1 EXPLAIN select * from employees where hire_time >='2018‐09‐30 00:00:00' and hire_time <

='2018‐09‐30 23:59:59';

还原最初索引状态

1 ALTER TABLE employees DROP INDEX idx_hire_time;

2.4 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manage

r';

2 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manage

r';

2.5 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句

1 EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position

='manager';

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manage

r';

2.6 mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描

小于、 > 大于、 <=、>= 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei';

2.7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

8.like以通配符开头（

'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei'1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'

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

1 EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

b）如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎

9.字符串不加单引号索引失效

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';

2 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评

估是否使用索引，详见范围查询优化

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei';

11.范围查询优化

给年龄添加单值索引

1 ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_age (age) USING BTREE ;

1 explain select * from employees where age >=1 and age <=2000;

没走索引原因：mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子，可能是

由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引

优化方法：可以将大的范围拆分成多个小范围

1 explain select * from employees where age >=1 and age <=1000;

2 explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000;

还原最初索引状态

1 ALTER TABLE employees DROP INDEX idx_age;

索引使用总结：like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围

1 ‐‐ mysql5.7关闭ONLY_FULL_GROUP_BY报错

2 select version(), @@sql_mode;SET sql_mode=(SELECT REPLACE(@@sql_mode,'ONLY_FULL_GROUP_BY',''));

文档：02-VIP-Explain详解与索引最佳实践

1 http://note.youdao.com/noteshare?id=59d7a574ef9a905e3bb0982bbe33e74d&sub=83A39BAAADD14B8F99E1DCEFFB

7642CA

posted @ 2022-12-15 16:26 浮沉丶随心阅读(12) 评论(0) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

丶随心

慢慢来 仅个人学习理解梳理笔记

2.0 Explain详解与索引最佳实践

Explain详解与索引最佳实践

一、Explain工具介绍

1. id

2. select_type

3. table

4. type

5. possible_keys

6. key

7. key_len

8. ref

9. rows

10.Extra

二、索引最佳实践

2.1 全值匹配

2.2 最左前缀法则

2.3 索引列不做操作

2.4 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

2.5 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句

2.6 mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描

慢慢来仅个人学习理解梳理笔记