MySQL查询优化-explain
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? ? ? ?一、MySQL 查詢優化器是如何工作的
? ? ? ??MySQL 查詢優化器有幾個目標,但是其中最主要的目標是盡可能地使用索引,并且使用最嚴格的索引來消除盡可能多的數據行。最終目標是提交 SELECT 語句查找數據行,而不是排除數據行。優化器試圖排除數據行的原因在于它排除數據行的速度越快,那么找到與條件匹配的數據行也就越快。如果能夠首先進行最嚴格的測試,查詢就可以執行地更快。
? ? ? ??EXPLAIN 的每個輸出行提供一個表的相關信息,并且每個行包括下面的列:
? ? ? ???
| 項 | 說明 |
| id? | ? ? ? ? MySQL Query Optimizer 選定的執行計劃中查詢的序列號。表示查詢中執行 select 子句或操作表的順序,id值越大優先級越高,越先被執行。id 相同,執行順序由上至下。 |
? ? ? ???
| select_type 查詢類型 | 說明 |
| SIMPLE | 簡單的 select 查詢,不使用 union 及子查詢 |
| PRIMARY | 最外層的 select 查詢 |
| UNION | UNION 中的第二個或隨后的 select 查詢,不 依賴于外部查詢的結果集 |
| DEPENDENT UNION | UNION 中的第二個或隨后的 select 查詢,依 賴于外部查詢的結果集 |
| SUBQUERY | 子查詢中的第一個 select 查詢,不依賴于外 部查詢的結果集 |
| DEPENDENT SUBQUERY | 子查詢中的第一個 select 查詢,依賴于外部 查詢的結果集 |
| DERIVED | 用于 from 子句里有子查詢的情況。 MySQL 會 遞歸執行這些子查詢, 把結果放在臨時表里。 |
| UNCACHEABLE SUBQUERY | 結果集不能被緩存的子查詢,必須重新為外 層查詢的每一行進行評估。 |
| UNCACHEABLE UNION | UNION 中的第二個或隨后的 select 查詢,屬 于不可緩存的子查詢 |
| 項 | 說明 |
| table? | 輸出行所引用的表 |
? ? ? ???
| type 重要的項,顯示連接使用的類型,按最 優到最差的類型排序 | 說明 |
| system? | 表僅有一行(=系統表)。這是 const 連接類型的一個特例。 |
| const? | const 用于用常數值比較 PRIMARY KEY 時。當 查詢的表僅有一行時,使用 System。 |
| eq_ref? | const 用于用常數值比較 PRIMARY KEY 時。當 查詢的表僅有一行時,使用 System。 |
| ref? | 連接不能基于關鍵字選擇單個行,可能查找 到多個符合條件的行。 叫做 ref 是因為索引要 跟某個參考值相比較。這個參考值或者是一 個常數,或者是來自一個表里的多表查詢的 結果值 |
| ref_or_null? | 如同 ref, 但是 MySQL 必須在初次查找的結果 里找出 null 條目,然后進行二次查找。 |
| index_merge? | 說明索引合并優化被使用了。 |
| unique_subquery? | 在某些 IN 查詢中使用此種類型,而不是常規的 ref:value IN (SELECT primary_key FROM?single_table WHERE some_expr) |
| index_subquery? | 在 某 些 IN 查 詢 中 使 用 此 種 類 型 , 與 unique_subquery 類似,但是查詢的是非唯一 性索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr) |
| range? | 只檢索給定范圍的行,使用一個索引來選擇 行。key 列顯示使用了哪個索引。當使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比較關鍵字列時,可 以使用 range。 |
| index? | 全表掃描,只是掃描表的時候按照索引次序 進行而不是行。主要優點就是避免了排序, 但是開銷仍然非常大。 |
| all? | 最壞的情況,從頭到尾全表掃描。 |
| 項 | 說明 |
| possible_keys? | 指出 MySQL 能在該表中使用哪些索引有助于 查詢。如果為空,說明沒有可用的索引。 |
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| 項 | 說明 |
| key? | MySQL 實際從 possible_key 選擇使用的索引。 如果為 NULL,則沒有使用索引。很少的情況 下,MYSQL 會選擇優化不足的索引。這種情 況下,可以在 SELECT 語句中使用 USE INDEX (indexname)來強制使用一個索引或者用 IGNORE INDEX(indexname)來強制 MYSQL 忽略索引 |
? ? ? ???
| 項 | 說明 |
| key_len? | 使用的索引的長度。在不損失精確性的情況 下,長度越短越好。 |
? ? ? ???
| 項 | 說明 |
| ref? | 顯示索引的哪一列被使用了 |
? ? ? ???
| 項 | 說明 |
| rows? | MYSQL 認為必須檢查的用來返回請求數據的行數 |
? ? ? ???
| 項 | 說明 |
| rows? | MYSQL 認為必須檢查的用來返回請求數據的行數 |
? ? ? ? extra 中出現以下 2 項意味著 MYSQL 根本不能使用索引,效率會受到重大影響。應盡可能對此進行優化。 ? ? ? ??
| extra 項 | 說明 |
| Using filesort? | 表示 MySQL 會對結果使用一個外部索引排序,而不是從表里按索引次序讀到相關內容。可能在內存或者磁盤上進行排序。MySQL 中無法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序” |
| Using temporary? | 表示 MySQL 在對查詢結果排序時使用臨時表。常見于排序 order by 和分組查詢 group by。 |
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
? ? ? ?下面來舉一個例子來說明下 explain 的用法。?
? ? ? ?先來一張表:
CREATE?TABLE?IF?NOT?EXISTS?`article`?(`id`?int(10)?unsigned?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT, `author_id`?int(10)?unsigned?NOT?NULL, `category_id`?int(10)?unsigned?NOT?NULL, `views`?int(10)?unsigned?NOT?NULL, `comments`?int(10)?unsigned?NOT?NULL, `title`?varbinary(255)?NOT?NULL, `content`?text?NOT?NULL, PRIMARY?KEY?(`id`) );? ? ? 再插幾條數據:
? ? ? ?需求:
? ? ? ?查詢 category_id 為 1 且 comments 大于 1 的情況下,views 最多的 article_id。
? ? ? ?先查查試試看:
? ? ? ?看看部分輸出結果:
***************************?1.?row?***************************id:?1select_type:?SIMPLEtable:?articletype:?ALL possible_keys:?NULLkey:?NULLkey_len:?NULLref:?NULLrows:?3Extra:?Using?where;?Using?filesort 1?row?in?set?(0.00?sec)
? ? ? ?很顯然,type 是 ALL,即最壞的情況。Extra 里還出現了 Using filesort,也是最壞的情況。優化是必須的。
? ? ? ?嗯,那么最簡單的解決方案就是加索引了。好,我們來試一試。查詢的條件里即 where 之后共使用了 category_id,comments,views 三個字段。那么來一個聯合索引是最簡單的了。
? ? ? ?結果有了一定好轉,但仍然很糟糕:
? ? ? ?type 變成了 range,這是可以忍受的。但是 extra 里使用 Using filesort 仍是無法接受的。但是我們已經建立了索引,為啥沒用呢?這是因為按照 BTree 索引的工作原理,先排序 category_id,如果遇到相同的 category_id 則再排序 comments,如果遇到相同的 comments 則再排序 views。當 comments 字段在聯合索引里處于中間位置時,因comments > 1 條件是一個范圍值(所謂 range),MySQL 無法利用索引再對后面的 views 部分進行檢索,即 range 類型查詢字段后面的索引無效。
? ? ? ?
? ? ? ?那么我們需要拋棄 comments,刪除舊索引:
?DROP?INDEX?x?ON?article;? ? ? 然后建立新索引:
ALTER?TABLE?`article`?ADD?INDEX?y?(?`category_id`?,?`views`?)?;? ? ? 接著再運行查詢:
? ? ? 可以看到,type 變為了 ref,Extra 中的 Using filesort 也消失了,結果非常理想。
? ? ? 再來看一個多表查詢的例子。
? ? ??首先定義 3個表 class 和 room。
CREATE?TABLE?IF?NOT?EXISTS?`class`?( `id`?int(10)?unsigned?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT, `card`?int(10)?unsigned?NOT?NULL, PRIMARY?KEY?(`id`) ); CREATE?TABLE?IF?NOT?EXISTS?`book`?( `bookid`?int(10)?unsigned?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT, `card`?int(10)?unsigned?NOT?NULL, PRIMARY?KEY?(`bookid`) ); CREATE?TABLE?IF?NOT?EXISTS?`phone`?( `phoneid`?int(10)?unsigned?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT, `card`?int(10)?unsigned?NOT?NULL, PRIMARY?KEY?(`phoneid`) )?engine?=?innodb;? ? ?然后再分別插入大量數據。插入數據的php腳本：
<?php $link?=?mysql_connect("localhost","root","870516"); mysql_select_db("test",$link); for($i=0;$i<10000;$i++) {$j???=?rand(1,20);$sql?=?"?insert?into?class(card)?values({$j})";mysql_query($sql); } for($i=0;$i<10000;$i++) {$j???=?rand(1,20);$sql?=?"?insert?into?book(card)?values({$j})";mysql_query($sql); } for($i=0;$i<10000;$i++) {$j???=?rand(1,20);$sql?=?"?insert?into?phone(card)?values({$j})";mysql_query($sql); } mysql_query("COMMIT"); ?>
? ? ?然后來看一個左連接查詢:
? ? ?分析結果是:
***************************?1.?row?***************************id:?1select_type:?SIMPLEtable:?classtype:?ALL possible_keys:?NULLkey:?NULLkey_len:?NULLref:?NULLrows:?20000Extra:? ***************************?2.?row?***************************id:?1select_type:?SIMPLEtable:?booktype:?ALL possible_keys:?NULLkey:?NULLkey_len:?NULLref:?NULLrows:?20000Extra:? 2?rows?in?set?(0.00?sec)? ? ? ?顯然第二個 ALL 是需要我們進行優化的。
? ? ? ?
? ? ? ?建立個索引試試看:
ALTER?TABLE?`book`?ADD?INDEX?y?(?`card`); ***************************?1.?row?***************************id:?1select_type:?SIMPLEtable:?classtype:?ALL possible_keys:?NULLkey:?NULLkey_len:?NULLref:?NULLrows:?20000Extra:? ***************************?2.?row?***************************id:?1select_type:?SIMPLEtable:?booktype:?ref possible_keys:?ykey:?ykey_len:?4ref:?test.class.cardrows:?1000Extra:? 2?rows?in?set?(0.00?sec)
? ? ? ?可以看到第二行的 type 變為了 ref,rows 也變成了 1741*18,優化比較明顯。這是由左連接特性決定的。LEFT JOIN 條件用于確定如何從右表搜索行,左邊一定都有,所以右邊是我們的關鍵點,一定需要建立索引。
? ? ? ?刪除舊索引:
? ? ? ?建立新索引。
結果
基本無變化。
? ? ? ?然后來看一個右連接查詢:
? ? ? 分析結果是:
優化較明顯。這是因為 RIGHT JOIN 條件用于確定如何從左表搜索行,右邊一定都有,所以左邊是我們的關鍵點,一定需要建立索引。
? ? ? ?刪除舊索引:
? ? ? ?建立新索引。
結果
基本無變化。? ? ? 最后來看看 inner join 的情況:
? ? ??結果:
? ? ??刪除舊索引:
DROP?INDEX?y?ON?book;
? ? ? 結果
? ? ? 建立新索引。
結果
綜上所述,inner join 和 left join 差不多,都需要優化右表。而 right join 需要優化左表。
我們再來看看三表查詢的例子
添加一個新索引：
后 2 行的 type 都是 ref 且總 rows 優化很好,效果不錯。
? ? ? ?MySql 中的 explain 語法可以幫助我們改寫查詢,優化表的結構和索引的設置,從而最大地提高查詢效率。當然,在大規模數據量時,索引的建立和維護的代價也是很高的,往往需要較長的時間和較大的空間,如果在不同的列組合上建立索引,空間的開銷會更大。因此索引最好設置在需要經常查詢的字段中。
轉載于:https://my.oschina.net/wcsm520/blog/222694
總結
以上是生活随笔為你收集整理的MySQL查询优化-explain的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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