Sql诊断之Explain

た入场券 2023-02-17 05:02 71阅读 0赞

#### 一、背景： ####

当Explain 与 SQL语句一起使用时，MySQL 会显示来自优化器关于SQL执行的信息。也就是说，MySQL解释了它将如何处理该语句，包括如何连接表以及什么顺序连接表等。

#### 二、Explain的作用是什么？ ####

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  
    …

#### 三、Explain有哪些参数？ ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

#### 四、Explain的执行效果？ ####

![在这里插入图片描述][20200612143807165.png_pic_center]  
下面对执行计划进行详细解释。

#### 五、Explain执行计划详解？ ####

**1.id**：  
id ：表示查询中执行select子句或者操作表的顺序，id的值越大，代表优先级越高，越先执行。  
id大致会出现 3种情况：  
**(1.)id相同**  
看到三条记录的id都相同，可以理解成这三个表为一组，具有同样的优先级，执行顺序由上而下，具体顺序由优化器决定。

//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

![在这里插入图片描述][20200612144926755.png_pic_center]  
**(2.)id不同**  
如果我们的 SQL 中存在子查询，那么 id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行 。当三个表依次嵌套，发现最里层的子查询 id最大，最先执行。  
![在这里插入图片描述][20200612145231474.png_pic_center]

//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

**(3.)以上两种同时存在（相同又不同）**  
将上边的 SQL 稍微修改一下，增加一个子查询，发现 id的以上两种同时存在。相同id划分为一组，这样就有三个组，同组的从上往下顺序执行，不同组 id值越大，优先级越高，越先执行。

//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

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
**2.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;

![在这里插入图片描述][20200612145735995.png_pic_center]  
(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));

![在这里插入图片描述][20200612145903477.png_pic_center]  
(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));

![在这里插入图片描述][20200612145957667.png]  
(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;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
(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;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**3.type字段:**

//最好到最差
    NULL>system>const>eq_ref>ref>fulltext>ref_or_null>index_merge>unique_subquery>index_subquery>range>index>ALL
    //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;

![在这里插入图片描述][20200612150426287.png]  
(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';

![在这里插入图片描述][20200612150608625.png]  
(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;

![在这里插入图片描述][20200612150843227.png]  
(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;

![在这里插入图片描述][20200612150922317.png]  
(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;

![在这里插入图片描述][20200612151101765.png]  
(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' .

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
(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;

![在这里插入图片描述][20200612151424267.png]  
(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;

![在这里插入图片描述][20200612151500288.png]  
(10.)ALL

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

![在这里插入图片描述][2020061215153874.png]  
**4.table字段:**  
数据来自哪张表。

**5.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。

**6.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。

**7.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。

**8.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。

**9.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。

**10.partitions字段：**  
匹配的分区。

**11.filtered字段：**  
查询的表行占表的百分比。

**12.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;

![在这里插入图片描述][20200612152541276.png]  
(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;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
(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

(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;

![在这里插入图片描述][20200612154418790.png]  
(5.)Using join buffer

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

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
(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';

(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;

![在这里插入图片描述][20200612154615824.png]  
(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;

![在这里插入图片描述][2020061215465462.png]

#### 六、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);

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612143236285.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[20200612143807165.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612143807165.png#pic_center
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[20200612145735995.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612145735995.png#pic_center
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[20200612145957667.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612145957667.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612150139574.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200612150426287.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612150426287.png
[20200612150608625.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612150608625.png
[20200612150843227.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612150843227.png
[20200612150922317.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612150922317.png
[20200612151101765.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612151101765.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612151307899.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200612151424267.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612151424267.png
[20200612151500288.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612151500288.png
[2020061215153874.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020061215153874.png
[20200612152541276.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612152541276.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612152628393.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200612154418790.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612154418790.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612154456127.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NjI5Mjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200612154615824.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200612154615824.png
[2020061215465462.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020061215465462.png