MySQL explain分析字段记录

原创 已于 2023-02-14 15:35:33 修改 · 252 阅读 · 0 ·
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#mysql #数据库 #sql

于 2023-02-14 15:34:23 首次发布
文章讨论了MySQL在查询过程中的索引使用情况。当key为PRIMARY时，表示使用了主键索引；若key为空，则说明未使用索引，执行全表扫描，效率最低。覆盖索引策略选择代价小的普通索引，避免查询主键索引增加成本。二级索引的叶子节点存储主键值，有助于优化查询。
  1. key为PRIMARY时，表明MySQL执行过程中选择了主键索引进行数据查询。
    主键索引

2.key为空时，表明MySQL没有使用索引，进行了全表扫描查询(type = ALL),这是查询效率是最低的。
key为空

3.覆盖索引，一个SQL如果条件中同时出现几个索引，优化器会选择代价小的普通索引，因为查询主键索引的B+树成本比查询二级索引B+数的成本大，同时二级索引B+树的叶子节点数据存的就是主键值。
覆盖索引

她问我：为什么 MySQL 喜欢 B+ 树？我笑着画了 20 张图
weixin_64314555的博客
12-18 2743
「为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？」这句话，是不是在面试时经常出现。 要解释这个问题，其实不单单要从数据结构的角度出发，还要考虑磁盘 I/O 操作次数，因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。 这次，就跟大家一层一层的分析这个问题，图中包含大量的动图来帮助大家理解，相信看完你就拿捏这道题目了！ 怎样的索引的数据结构是好的？ MySQL 的数据是持久化的，意味着数据（索引+记录）是保存到磁盘上的，因为这样即使设备断电了，数据也不会丢失。 磁盘是一个慢的离谱的存储设备，有多离谱呢？
MySQL：MySQL的EXPLAIN各字段含义详解
永远保持随时离开的技术能力！
06-04 1984
MySQL中的explain执行计划中的字段详解。
mysql记录操作数据库信息_数据库 | MySQL记录操作
weixin_39947522的博客
01-20 125
原标题：数据库 | MySQL记录操作一、概述MySQL数据操作： DML在MySQL管理软件中，可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作，包括：使用INSERT实现数据的插入UPDATE实现数据的更新使用DELETE实现数据的删除使用SELECT查询数据以及。二、插入数据(insert)1. 插入完整数据(顺序插入)语法一：INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) ...
MYSQL SELECT 数据查询(选择列表)
yjqxiaobaobei的博客
08-12 1341
一.select 选择列表 （1）select 基本结构 1.select 查询语句的语法如下： SELECT <COLUMN1, COLUMN2, COLUMN3...> FROM <table_name> [WHERE < 条件表达式 >] [GROUP BY COLUMN1, COLUMN2, COLUMN3... | HAVING < 条件表达式 >] [ORDER BY < COLUMN1, COLUMN2, COLUMN3...>
主键B+ Tree，二级索引B+ Tree及对应的查询过程分析
Aiky哇
07-25 1548
若在缓冲池中，称该页在缓冲池中被命中，直接读取该页。简单来说，就是其开辟了一块空间，本来是一条一条回表的，其会将一条一条回表的PK放到一个线程对应的cache里面，放满了做一个操作，根据主键排序，排序之后，再去回表，是不是就是比较顺序了。结果集中的每一行都会以一个满足MySQL客户端／服务器通信协议的封包发送，再通过TCP协议进行传输，在TCP传输的过程中，可能对MySQL的封包进行缓存然后批量传输。mysqlinnodb是索引组织表，索引即数据，数据即索引，索引组织表中数据也是索引的一部分。...
MySQL索引-B+树(讲得通透)
热门推荐
尽量致力于发表微服务、中间件和算法等原创作品。
06-17 1万+
索引这个词，相信大多数人已经相当熟悉了，很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主，但是要问到为什么用B+树，恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。 索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要在[1,2,3,4]中找到4这个数据，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。索引在mysql数据库中分三类： B+树索引、Hash索引、全..
MySQL EXPLAIN 分析 SQL 执行计划
威哥说编程
04-04 802
SQL 执行计划是数据库查询优化器生成的描述查询语句执行过程的计划或步骤。执行计划中包含了关于数据访问路径的信息，如是否使用索引、如何进行表连接、排序和过滤的顺序等。通过EXPLAIN语句，你可以查看 MySQL 在执行查询时选择了哪些访问路径，并据此做出调整或优化。EXPLAIN是 MySQL 中一个强大的工具，它能够帮助开发者深入理解 SQL 查询的执行过程，通过分析执行计划来发现性能瓶颈和优化点。通过合理地使用EXPLAIN，你可以提高查询性能，优化数据库操作。掌握EXPLAIN。
MySQL 的 EXPLAIN Extra 字段内容
xu990128638的专栏
01-11 829
这些信息虽然不常见，但在特定情况下可以帮助你更好地理解查询的执行计划和潜在的优化点。这些信息虽然不常见，但在特定情况下可以帮助你更好地理解查询的执行计划和潜在的优化点。: 表示 MySQL 优化了 LEFT JOIN，一旦找到了匹配的行，就不再为后续的行进行检查。: 表示 MySQL 需要进行额外的排序操作，而不是直接从表中读取已排序的数据。常见于某些聚合查询或子查询。输出或查询性能问题，可以提供更多信息，我可以帮助你进行更详细的分析。输出或查询性能问题，可以提供更多信息，我可以帮助你进行更详细的分析。
MySQL EXPLAIN 使用详解与执行计划分析优化
ljw714的专栏
05-21 1313
EXPLAIN 是 MySQL 提供的 SQL 语句分析工具，可以显示 SQL 语句在执行时的执行计划，包括表的访问顺序、使用的索引、连接类型、扫描行数等。通过分析 EXPLAIN 的输出结果，可以帮助我们发现 SQL 性能瓶颈，进行有针对性的优化。
MySQL Explain 分析SQL语句性能
金州饿霸吃不饱的博客
12-18 1115
加载表的顺序如上图table列所示：t1 t3 t2id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行。
Mysql——索引
weixin_73530513的博客
03-26 1570
当你去图书馆借书时，你是选择一个书架一个书架的寻找，还是根据图书馆提供的书籍目录来找呢？那肯定是选择目录来寻找，目录查找的时间比粗暴的寻找不知快多少。而目录就是充当索引的角色。那换到数据库中，索引的定义就是帮助存储引擎快速获取数据的一种数据结构，形象的说就是索引是数据的目录。在本章中，我们了解了mysql中最常用的索引——B+Tree，认识了它的逻辑结构，和它的有缺。
MySQL 复习总结（一）
felicia_m18的博客
07-23 1819
数据库的内容相对来说有点多，计划分两篇文章整理完。本篇内容主要集中于对MySQL底层的理解。ps：本文内容均由书籍、网络等方式整理而来，会加入一些个人见解，如有侵权可以联系我删除。如有错误也欢迎批评指正。
MYSQL执行一条SELECT语句的具体流程
chara9885的博客
07-04 2909
笔记.
java基础巩固-宇宙第一AiYWM：为了维持生计，MySQL基础Part6(关系型数据库与非关系型数据库、MySQL&PostgreSQL特别之处、MySQL 执行查询/更新的过程、执行引擎)~整起
https://ywmhhbaiminminai.github.io/categories/
03-21 465
java基础巩固-宇宙第一AiYWM：为了维持生计，MySQL基础Part2(关系型数据库与非关系型数据库、MySQL 执行查询的过程、设计DB、三范式、超键、候选键、主键、外键、语法小补贴)~整起
图解mysql——基础篇
m0_52973251的博客
02-16 445
Server层按顺序执行sql的步骤为：1.客户端请求-> 2.连接器（验证用户身份，给予权限） -> 3.查询缓存（存在缓存则直接返回，不存在则执行后续操作）-> 4.分析器（对SQL进行词法分析和语法分析操作） -> 5.优化器（主要对执行的sql优化选择最优的执行方案方法） -> 6.执行器（执行时会先看用户是否有执行权限，有才去使用这个引擎提供的接口）-> 7.去引擎层获取数据返回（如果开启查询缓存则会缓存查询结果）概括总结： 命令 长连接与短连接 总结：流程： 1.连接器工作结束，mysql
mysql的索引结构为什么使用b 树_数据库索引为什么用B+树实现？
weixin_34687748的博客
01-19 111
为什么大多数数据库索引都使用B+树来实现呢？这涉及到数据结构、操作系统、计算机存储层次结构等等复杂的理论知识，但是不用担心，这篇文章20分钟之后就会给你答案。这篇文章是一系列数据库索引文章中的最后一篇，这个系列包括了下面四篇文章：这一系列涵盖了数据库索引从理论到实践的一系列知识，一站式解决了从理解到融会贯通的全过程，相信每一篇文章都可以给你带来更深入的体验。为什么使用B+树？大家在数学课上一定听说...
MySQL 为什么使用 B+ 树来作索引，对比 B 树它的优点和缺点是什么？
water12233的博客
02-17 3197
B树（平衡多路搜索树） 图示 特征 每个节点可有多棵子树 每个非叶子节点有n个key，并有n+1棵子树（子树数量比key数量多1） 每个节点中key都是从小到大排序的 最左子树上的值都小于最左key的值，最右子树上的值都小于最右key的值，中间子树的值则位于相邻两个节点的值之间 所有叶子节点都具有相同的深度 查询伪代码 BTree_Search(node, key) { if(node == null) return null; foreach(node.key) ..
MySQL 索引详解（B+数、二级索引）
BaiKnow的博客
02-09 2530
MySQL 索引详解 1.概述 1.1 简介 MySQL 官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 索引的本质：索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”，满足特定查找算法。这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法。 1.2 优缺点 1.2.1 优点 类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低 数据库的IO成本（1），这也是创建索引最主要的原因 通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行 数据的唯一性
【MySQL学习笔记（七）】之B+树索引查询详解
开发小鸽
02-16 1964
本文章由公号【开发小鸽】发布！欢迎关注！！！ 老规矩–妹妹镇楼： 一． B+树索引查询流程 （一） 索引的代价        索引虽好，可不要贪杯哦，在时间和空间上都会有代价。空间上每建立一个索引，都要建立一棵B+树，树中的每个节点都是一个索引页，每个页的存储空间都是16KB，这将会占用很大的存储空间。时间上，对记录的增删改操作会破坏节点和记录的排序，如果建立了很多索引，那么每个索引对应的B+树都需要进行维护操作，影响性能。    
MySQL explain 字段分析
最新发布
08-08
### MySQL EXPLAIN 命令输出字段详解 MySQL 的 `EXPLAIN` 命令用于分析 SQL 查询的执行计划，帮助理解查询的执行方式并进行优化。以下是 `EXPLAIN` 输出中各个关键字段的详细解释： #### 1. `id` `id` 表示查询中执行 `SELECT` 子句的顺序。如果 `id` 相同，则执行顺序由上至下；如果 `id` 不同，则 `id` 越大，执行优先级越高 [^1]。 #### 2. `select_type` `select_type` 表示查询类型，常见的值包括： - `SIMPLE`：简单的 SELECT 查询，不使用子查询或联合。 - `PRIMARY`：最外层的查询。 - `UNION`：在 `UNION` 查询中的第二个或后面的查询。 - `SUBQUERY`：在子查询中的第一个查询 [^2]。 #### 3. `table` `table` 表示查询涉及的表名。如果是联合查询，可能会显示为 `<union>` 或 `<derived>` 等特殊值 [^3]。 #### 4. `partitions` `partitions` 显示查询匹配的分区。如果表未分区，则此字段为空 [^4]。 #### 5. `type` `type` 表示连接类型，是最重要的字段之一。它显示了表之间的连接方式，常见的值包括： - `system`：表仅有一行。 - `const`：通过主键或唯一索引查找，返回一行。 - `eq_ref`：通过主键或唯一索引连接表。 - `ref`：通过非唯一索引查找。 - `range`：范围扫描。 - `index`：全索引扫描。 - `ALL`：全表扫描（性能最差） 。 #### 6. `possible_keys` `possible_keys` 显示查询可能使用的索引列表。如果为空，则表示没有合适的索引可用 [^2]。 #### 7. `key` `key` 表示实际使用的索引。如果为 `NULL`，则表示未使用索引 [^3]。 #### 8. `key_len` `key_len` 表示使用的索引字段的长度。此值可以帮助判断索引的使用情况，例如是否使用了部分索引 [^4]。 #### 9. `ref` `ref` 显示索引的哪一列被使用，以及与哪个列或常量进行比较 。 #### 10. `rows` `rows` 表示 MySQL 估计需要扫描的行数。此值越小越好 [^2]。 #### 11. `filtered` `filtered` 表示按表条件过滤后剩余的行数的百分比。此值越接近 100，表示过滤效果越好 [^3]。 #### 12. `Extra` `Extra` 包含额外的信息，常见的值包括： - `Using filesort`：需要额外的排序操作。 - `Using temporary`：需要创建临时表。 - `Using where`：使用了 WHERE 条件过滤。 - `Using index`：使用了覆盖索引 [^4]。 ### 使用 EXPLAIN 的注意事项 - `EXPLAIN` 只能用于 `SELECT` 查询，不能用于 `INSERT`、`UPDATE` 或 `DELETE`。 - 对于复杂查询，`EXPLAIN` 的输出可能包含多个行，每行代表一个表的执行计划。 - `EXPLAIN` 的输出是估计值，实际执行时可能会有所不同 [^1]。 ### 示例 以下是一个简单的 `EXPLAIN` 使用示例： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department_id = 5; ``` 输出可能如下： | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | |----|-------------|-----------|------------|------|---------------|---------|---------|-------|------|----------|-------| | 1 | SIMPLE | employees | NULL | ref | idx_dept_id | idx_dept_id | 4 | const | 100 | 100.00 | NULL | 在这个例子中，`EXPLAIN` 显示查询使用了 `idx_dept_id` 索引，并且通过 `ref` 类型进行连接，扫描了 100 行数据 [^2]。 ---
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