MySQL索引优化实战之EXPLAIN使用

1. 数据准备

#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',now()), (2,'b',now()), (3,'c',now());

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);

2. 索引优化工具介绍

2.1 Explain工具介绍

　　使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL

注意：如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中。

2.2 基本使用

　　　　explain select * from actor;

　　执行结果如下所示：

说明：在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行。

2.3 explain 中每列说明

2.3.1 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。

2.3.2 select_type列

　　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，也称为派生表。（derived的英文含义）

　　union：在 union 中的第二个和随后的 select。

　　用这个例子来了解 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 where id = 1) der;

　　 set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置

2.3.3 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。

2.3.4 type列（重要）

　　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。

　　explain select min(id) from film;

　　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。

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

　　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;

　　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。

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

　　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 select * from actor where id > 1

　　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 select * from film;

　　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;

2.3.5 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。

2.3.6. 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。

2.3.7. 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。

　　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。

2.3.8. 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）

2.3.9. 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。

2.3.10 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;

　　2）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';

　　3）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;

　　4）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。

　　　　1. actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct。

　　　　 explain select distinct name from actor;

　　　　2. 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;

　　5）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。

　　　　1. 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

　　　　2. 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;

　　6）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。、

注意：该文档原文来自于图灵学院，作者对其进行了修改。

posted @ 2022-03-22 14:53 檀潇兵阅读(238) 评论(0) 编辑收藏举报

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檀潇斌

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