一张图彻底搞懂MySQL的 explain

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-10-15 09:00 191阅读 0赞

# [一张图彻底搞懂MySQL的 explain][MySQL_ explain] #

> explain关键字可以模拟MySQL优化器执行SQL语句，可以很好的分析SQL语句或表结构的性能瓶颈。

## explain的用途 ##

1. 表的读取顺序如何
    2. 数据读取操作有哪些操作类型
    3. 哪些索引可以使用
    4. 哪些索引被实际使用
    5. 表之间是如何引用
    6. 每张表有多少行被优化器查询
    ......

## explain的执行效果 ##

mysql> explain select * from subject where id = 1 \G
    ******************************************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: subject
       partitions: NULL
             type: const
    possible_keys: PRIMARY
              key: PRIMARY
          key_len: 4
              ref: const
             rows: 1
         filtered: 100.00
            Extra: NULL
    ******************************************************

## explain包含的字段 ##

1. id //select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序
    2. select_type //查询类型
    3. table //正在访问哪个表
    4. partitions //匹配的分区
    5. type //访问的类型
    6. possible_keys //显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，但不一定实际使用到
    7. key //实际使用到的索引，如果为NULL，则没有使用索引
    8. key_len //表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度
    9. ref //显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数，哪些列或常量被用于查找索引列上的值
    10. 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读取的行数
    11. filtered //查询的表行占表的百分比
    12. Extra //包含不适合在其它列中显示但十分重要的额外信息

## 图片版 ##

![一张图搞定explain][explain]

## 文字版 ##

### id字段 ###

1. id相同

执行顺序从上至下
    例子：
    explain select subject.* from subject,student_score,teacher where subject.id = student_id and subject.teacher_id = teacher.id;
    读取顺序：subject > teacher > student_score

![一张图搞定 explain][explain 1]

2. id不同

如果是子查询，id的序号会递增，id的值越大优先级越高，越先被执行
    例子：
    explain select score.* from student_score as score where subject_id = (select id from subject where teacher_id = (select id from teacher where id = 2));
    读取顺序：teacher > subject > student_score

![一张图搞定 explain][explain 2]

3. id相同又不同

id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行
    在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
    例子：
    explain select subject.* from subject left join teacher on subject.teacher_id = teacher.id
     -> union 
     -> select subject.* from subject right join teacher on subject.teacher_id = teacher.id;
     读取顺序：2.teacher > 2.subject > 1.subject > 1.teacher

![一张图搞定 explain][explain 3]

### select\_type字段 ###

1. SIMPLE

简单查询，不包含子查询或Union查询
    例子：
    explain select subject.* from subject,student_score,teacher where subject.id = student_id and subject.teacher_id = teacher.id;

![一张图搞定 explain][explain 4]

2. PRIMARY

查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为主查询
    例子：
    explain select score.* from student_score as score where subject_id = (select id from subject where teacher_id = (select id from teacher where id = 2));

![一张图搞定 explain][explain 5]

3. SUBQUERY

在select或where中包含子查询
    例子：
    explain select score.* from student_score as score where subject_id = (select id from subject where teacher_id = (select id from teacher where id = 2));

![一张图搞定 explain][explain 6]

4. DERIVED

在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED（衍生），MySQL
    会递归执行这些子查询，把结果放在临时表中
    备注：
    MySQL5.7+ 进行优化了，增加了derived_merge（派生合并），默认开启，可加快查询效率

5. UNION

若第二个select出现在uion之后，则被标记为UNION
    例子：
    explain select subject.* from subject left join teacher on subject.teacher_id = teacher.id
     -> union 
     -> select subject.* from subject right join teacher on subject.teacher_id = teacher.id;

![一张图搞定 explain][explain 7]

6. UNION RESULT

从UNION表获取结果的select
    例子：
    explain select subject.* from subject left join teacher on subject.teacher_id = teacher.id
     -> union 
     -> select subject.* from subject right join teacher on subject.teacher_id = teacher.id;

![一张图搞定 explain][explain 8]

### type字段 ###

NULL>system>const>eq_ref>ref>fulltext>ref_or_null>index_merge>unique_subquery>index_subquery>range>index>ALL //最好到最差
    备注：掌握以下10种常见的即可
    NULL>system>const>eq_ref>ref>ref_or_null>index_merge>range>index>ALL

1. 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
    例子：
    explain select min(id) from subject;

![一张图搞定 explain][explain 9]

2. system

表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不大会出现，可以忽略

3. const

表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key或uique索引，因为只匹配一行数据，所以很快，如主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
    例子：
    explain select * from teacher where teacher_no = 'T2010001';

![一张图搞定 explain][explain 10]

4. 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
    例子：
    explain select subject.* from subject left join teacher on subject.teacher_id = teacher.id;

![一张图搞定 explain][explain 11]

5. ref

非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行
    本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行
    然而可能会找到多个符合条件的行，应该属于查找和扫描的混合体
    例子：
    explain select subject.* from subject,student_score,teacher where subject.id = student_id and subject.teacher_id = teacher.id;

![一张图搞定 explain][explain 12]

6. ref\_or\_null

类似ref，但是可以搜索值为NULL的行
    例子：
    explain select * from teacher where name = 'wangsi' or name is null;

![一张图搞定 explain][explain 13]

7. index\_merge

表示使用了索引合并的优化方法
    例子：
    explain select * from teacher where id = 1 or teacher_no = 'T2010001' .

![一张图搞定 explain][explain 14]

8. range

只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行，key列显示使用了哪个索引
    一般就是在你的where语句中出现between、<>、in等的查询。
    例子：
    explain select * from subject where id between 1 and 3;

![一张图搞定 explain][explain 15]

9. index

Full index Scan，Index与All区别：index只遍历索引树，通常比All快
    因为索引文件通常比数据文件小，也就是虽然all和index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘读的。
    例子：
    explain select id from subject;

![一张图搞定 explain][explain 16]

10. ALL

Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配行
    例子：
    explain select * from subject;

![一张图搞定 explain][explain 17]

### table字段 ###

数据来自哪张表

### possible\_keys字段 ###

显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个
    查询涉及到的字段若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被实际使用

### key字段 ###

实际使用到的索引，如果为NULL，则没有使用索引
    查询中若使用了覆盖索引（查询的列刚好是索引），则该索引仅出现在key列表

### key\_len字段 ###

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度
    在不损失精确度的情况下，长度越短越好
    key_len显示的值为索引字段最大的可能长度，并非实际使用长度
    即key_len是根据定义计算而得，不是通过表内检索出的

### ref字段 ###

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数，哪些列或常量被用于查找索引列上的值

### rows字段 ###

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读取的行数

### partitions字段 ###

匹配的分区

### filtered字段 ###

查询的表行占表的百分比

### Extra字段 ###

包含不适合在其它列中显示但十分重要的额外信息

1. Using filesort

说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取
    MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
    例子：
    explain select * from subject order by name;

![一张图搞定 explain][explain 18]

2. Using temporary

使用了临时表保存中间结果，MySQL在对结果排序时使用临时表，常见于排序order by 和分组查询group by
    例子：
    explain select subject.* from subject left join teacher on subject.teacher_id = teacher.id
     -> union 
     -> select subject.* from subject right join teacher on subject.teacher_id = teacher.id;

![一张图搞定 explain][explain 19]

3. Using index

表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index）,避免访问了表的数据行，效率不错！
    如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找
    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
    例子：
    explain select subject.* from subject,student_score,teacher where subject.id = student_id and subject.teacher_id = teacher.id;
    备注：
    覆盖索引：select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件，即查询列要被所建的索引覆盖

![一张图搞定 explain][explain 20]

4. Using where

使用了where条件
    例子：
    explain select subject.* from subject,student_score,teacher where subject.id = student_id and subject.teacher_id = teacher.id;

![一张图搞定 explain][explain 21]

5. Using join buffer

使用了连接缓存
    例子：
    explain select student.*,teacher.*,subject.* from student,teacher,subject;

![一张图搞定 explain][explain 22]

6. impossible where

where子句的值总是false，不能用来获取任何元组
    例子：
    explain select * from teacher where name = 'wangsi' and name = 'lisi';

![一张图搞定 explain][explain 23]

7. distinct

一旦mysql找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了
    例子：
    explain select distinct teacher.name from teacher left join subject on teacher.id = subject.teacher_id;

![一张图搞定 explain][explain 24]

8. Select tables optimized away

SELECT操作已经优化到不能再优化了（MySQL根本没有遍历表或索引就返回数据了）
    例子：
    explain select min(id) from subject;

![一张图搞定 explain][explain 25]

### 使用的数据表 ###

create table subject(
     -> id int(10) auto_increment,
     -> name varchar(20),
     -> teacher_id int(10),
     -> primary key (id),
     -> index idx_teacher_id (teacher_id));//学科表
     
    create table teacher(
     -> id int(10) auto_increment,
     -> name varchar(20),
     -> teacher_no varchar(20),
     -> primary key (id),
     -> unique index unx_teacher_no (teacher_no(20)));//教师表
     
     create table student(
     -> id int(10) auto_increment,
     -> name varchar(20),
     -> student_no varchar(20),
     -> primary key (id),
     -> unique index unx_student_no (student_no(20)));//学生表
     
     create table student_score(
     -> id int(10) auto_increment,
     -> student_id int(10),
     -> subject_id int(10),
     -> score int(10),
     -> primary key (id),
     -> index idx_student_id (student_id),
     -> index idx_subject_id (subject_id));//学生成绩表
     
     alter table teacher add index idx_name(name(20));//教师表增加名字普通索引
     
     数据填充：
     insert into student(name,student_no) values ('zhangsan','20200001'),('lisi','20200002'),('yan','20200003'),('dede','20200004');
     
     insert into teacher(name,teacher_no) values('wangsi','T2010001'),('sunsi','T2010002'),('jiangsi','T2010003'),('zhousi','T2010004');
     
     insert into subject(name,teacher_id) values('math',1),('Chinese',2),('English',3),('history',4);
     
    insert into student_score(student_id,subject_id,score) values(1,1,90),(1,2,60),(1,3,80),(1,4,100),(2,4,60),(2,3,50),(2,2,80),(2,1,90),(3,1,90),(3,4,100),(4,1,40),(4,2,80),(4,3,80),(4,5,100);

[mysql][]  [explain][explain 26]

[MySQL_ explain]: https://segmentfault.com/a/1190000021458117
[explain]: /images/20221014/34dcf3925fc7497cbd0d4ece62a91c4d.png
[explain 1]: /images/20221014/a3c43b77013f401cb29ea123298cb068.png
[explain 2]: /images/20221014/a0f9a9953f9b4a17aa8bed49f217287a.png
[explain 3]: /images/20221014/07359b96f5fb43adb666f49a9921dc01.png
[explain 4]: /images/20221014/e06a90621f724ebb906991ff74694faf.png
[explain 5]: /images/20221014/83a63c63f5524ddbbb7c43d71bed645c.png
[explain 6]: /images/20221014/ff04eb223ace4501b682653b51f2ecab.png
[explain 7]: /images/20221014/69892351290540c29bcd5a4893c2a792.png
[explain 8]: /images/20221014/0380b1e52b894ee0901017b63f8725eb.png
[explain 9]: /images/20221014/521a4d7256f74bf6bbd177a4e63708ce.png
[explain 10]: /images/20221014/df207b1349e048cbafabe42e09084253.png
[explain 11]: /images/20221014/b6df88642c0d43138ddcaf00258d273c.png
[explain 12]: /images/20221014/d5d674c468f24824a9d183137df44e61.png
[explain 13]: /images/20221014/c3cbe2d1c1674eb2a236eba42cd403a9.png
[explain 14]: /images/20221014/c4a0c8eb37984dfc933540ed99954aa2.png
[explain 15]: /images/20221014/6e25379beaff4049853d08980bcbfcb6.png
[explain 16]: /images/20221014/1975706c160f4288885616fa4392b5a8.png
[explain 17]: /images/20221014/782e3ecd6d4849b2bb1c02c09c91e91e.png
[explain 18]: /images/20221014/60b033ec89464e089f37a59af731e400.png
[explain 19]: /images/20221014/c9e108ba59c84ee3946b4bc17346a2cb.png
[explain 20]: /images/20221014/40e91024fc4e4a24b33109ededf8871e.png
[explain 21]: /images/20221014/eb2a33b293434aee9179ed0a30641867.png
[explain 22]: /images/20221014/5da00e3d6d0f4c1f981c721e9070f39d.png
[explain 23]: /images/20221014/cebbc561a27e45d9bbc2c62fb3593cab.png
[explain 24]: /images/20221014/c378253e0d71414d84a5e2297276e4c6.png
[explain 25]: /images/20221014/e5196cad3c744af49632765a08518c76.png
[mysql]: https://segmentfault.com/t/mysql
[explain 26]: https://segmentfault.com/t/explain