Explain

柔情只为你懂 2023-06-23 15:29 7阅读 0赞

**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

**explain中的列**  
接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。  
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. select\_type列  
select\_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。  
1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union  
mysql> explain select \* from film where id = 2;

![20191220110109339.png][]

2）primary：复杂查询中最外层的 select                                                                                                                                          3）subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）

4）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）

explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select \* from film where id = 1) der;

![20191220110345823.png][]

5）union：在 union 中的第二个和随后的 select

explain select 1 union all select 1;

![20191220110434901.png][]

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 <derivenN> 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。

4. type列  
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;

![20191220152525350.png][]

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。

**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。

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。  
**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）

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。

**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

2）Using where：使用 where 语句来处理结果，查询的列未被索引覆盖

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

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。

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。

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

# 索引最佳实践 #

CREATE TABLE `employees` (
     `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
     `name` VARCHAR(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
     `age` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
     `position` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
     `hire_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
     PRIMARY KEY (`id`),
     KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
     ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';
     INSERT INTO employees(NAME,age,POSITION,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
     INSERT INTO employees(NAME,age,POSITION,hire_time) VALUES('HanMeimei',23,'dev',NOW());
     INSERT INTO employees(NAME,age,POSITION,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

**1.全值匹配**

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

![20191220154735959.png][]

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

![20191220154855149.png][]

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE NAME= 'LiLei' AND age = 22 AND POSITION ='manager';
    -- 交换顺序一样,mysql内部会做优化调整查询条件顺序,前提是必须有前导列
    EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND NAME= 'LiLei'  AND POSITION ='manager';

![20191220154938838.png][]

**2.最左前缀**

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。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position ='manager';
    EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';
    EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';

**3.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 **

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

**4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列 **

-- 将不会使用POSITION索引,只有前两个索引生效
    EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE NAME= 'LiLei' AND age > 22 AND POSITION ='manager';

![20191220155635146.png][]

**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 **

**6.mysql在使用不等于（！=或者<>）的时候无法使用索引会导致全表扫描**

**7.is null,is not null 也无法使用索引**

**8.like以通配符开头（'%abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作**

**9.字符串不加单引号索引失效**

**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**

**11.范围查询优化(拆分查询范围)**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5OTQwMjA1_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

[20191220110109339.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191220110109339.png
[20191220110345823.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191220110345823.png
[20191220110434901.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191220110434901.png
[20191220152525350.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191220152525350.png
[20191220154735959.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191220154735959.png
[20191220154855149.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191220154855149.png
[20191220154938838.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191220154938838.png
[20191220155635146.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191220155635146.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5OTQwMjA1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191220163632985.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5OTQwMjA1,size_16,color_FFFFFF,t_70