Explain详解与索引最佳实践

最新推荐文章于 2025-03-21 23:51:00 发布
最新推荐文章于 2025-03-21 23:51:00 发布
阅读量227 收藏
点赞数
分类专栏： 数据库 MySQL 文章标签： mysql sql 数据库
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014401141/article/details/120651912
版权

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分析示例

1示例表：
2DROP  TABLE  IF  EXISTS  `actor`;
3CREATE TABLE `actor` (
4`id` int(11) NOT NULL,
5`name` varchar(45) DEFAULT NULL,
6`update_time`  datetime  DEFAULT  NULL,
7PRIMARY  KEY  (`id`)
8)  ENGINE=InnoDB  DEFAULT  CHARSET=utf8;
9
10  INSERT  INTO  `actor`  (`id`,  `name`,  `update_time`)  VALUES  (1,'a','2017‐12‐2 2  15:27:18'),  (2,'b','2017‐12‐22  15:27:18'),  (3,'c','2017‐12‐22  15:27:18');
11
12DROP  TABLE  IF  EXISTS  `film`;
13CREATE  TABLE  `film`  (
14`id`  int(11)  NOT  NULL  AUTO_INCREMENT,
15`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
16PRIMARY  KEY  (`id`),
17KEY  `idx_name`  (`name`)
18)  ENGINE=InnoDB  DEFAULT  CHARSET=utf8;
19
20  INSERT  INTO  `film`  (`id`,  `name`)  VALUES  (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film 2');
21
22DROP  TABLE  IF  EXISTS  `film_actor`;
23CREATE  TABLE  `film_actor`  (
24`id` int(11) NOT NULL,
25`film_id`  int(11)  NOT  NULL,
26`actor_id` int(11) NOT NULL,
27`remark`  varchar(255)  DEFAULT  NULL,
28PRIMARY  KEY  (`id`),
29KEY  `idx_film_actor_id`  (`film_id`,`actor_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1), (2,1,2),(3,2,1);

img

1 mysql> explain select * from actor;

在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行

explain 两个变种

  1. explain extended：会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可以得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。额外还有filtered 列，是一个半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表）。

img
img
mysql> explain extended select * from film where id = 1; mysql> show warnings;

  1. explain partitions：相比 explain 多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。

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。

1. 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;

img

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

用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

mysql> set session optimizer_switch=‘derived_merge=off’; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化

mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;
img
mysql> set session optimizer_switch=‘derived_merge=on’; #还原默认配置5）union：在 union 中的第二个和随后的 select
mysql> explain select 1 union all select 1;
img

2. 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 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。

3.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

mysql> explain select min(id) from film;
img
const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system

mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;
img
img
mysql> show warnings;

eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种type。

mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;
img
ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

  1. 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）
  2. mysql> explain select * from film where name = ‘film1’;

img
关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor 的左边前缀film_id部分。
img
mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

mysql> explain select * from actor where id > 1;
img
index：扫描全表索引，这通常比ALL快一些。mysql> explain select * from film;
img
ALL：即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索 引来进行优化了

mysql> explain select * from actor;
img

4. 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。

5.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。

6. 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。

举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成， 并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执 行索引查找。

mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;

img
key_len计算规则如下：

字符串

char(n)：n字节长度

varchar(n)：2字节存储字符串长度，如果是utf-8，则长度 3n+2

数值类型

tinyint：1字节smallint：2字节int：4字节bigint：8字节

时间类型

date：3字节timestamp：4字节datetime：8字节

如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL

索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半 部分的字符提取出来做索引。

7.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）

8.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。

9.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
mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1;
img

  1. Using where：使用 where 语句来处理结果，查询的列未被索引覆盖mysql> explain select * from actor where name = ‘a’;
  2. 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；

mysql> explain select * from film_actor where film_id > 1;
img

  1. 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。
  2. actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct mysql> explain select distinct name from actor;
    img
  3. film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表mysql> explain select distinct name from film;
  4. 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。
  5. actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排 序name并检索行记录

mysql> explain select * from actor order by name;
img

  1. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index mysql> explain select * from film order by name;
    img
  2. 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是

mysql> explain select min(id) from film;
img

索引最佳实践

 示例表：
 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,'mana ger',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’;

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

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

2.最左前缀法则
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’;

给hire_time增加一个普通索引：

EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) =‘2018-09-30’;

转化为日期范围查询，会走索引：
EXPLAIN select * from employees where hire_time >=‘2018-09-30 00:00:00’ and hire_time <=‘2018-09-30 23:59:59’;

还原最初索引状态

4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age = 22 AND position =‘manager’;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age > 22 AND position =‘manager’;

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EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age = 23 AND position =‘manager’;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age = 23 AND position =‘manager’;

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EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != ‘LiLei’;

7.is null,is not null 也无法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

8.like以通配符开头（’$abc…’）mysql索引失效会变成全表扫描操作EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like ‘%Lei’

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like ‘Lei%’

问题：解决like’%字符串%'索引不被使用的方法？ a）使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like ‘%Lei%’; b）如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎
9.字符串不加单引号索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘1000’; EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

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，详见范围查询优化
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = ‘LiLei’ or name = ‘HanMeimei’;

11.范围查询优化
给年龄添加单值索引

explain select * from employees where age >=1 and age <=2000;
没走索引原因：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。比如这个例子，可能是由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引
优化方法：可以讲大的范围拆分成多个小范围
explain select * from employees where age >=1 and age <=1000;

explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000; 还原最初索引状态

索引使用总结：

img

索引使用总结：

like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围

02-VIP-Explain详解与索引最佳实践.pdf
11-30
Mysql Explain 详解与索引最佳实践 Mysql Explain 是 Mysql 中一个非常重要的工具，可以帮助我们分析和优化 SQL 查询语句。在本文中，我们将详细介绍 Mysql Explain 的使用和解释 Explain 输出结果，帮助您更好地...
Mysql 执行计划 EXPLAIN 详解
weixin_42213903的博客
08-23 744
慢查询定位 执行计划与索引详解 当sql执行速度不正常,太慢时,可以用到Explain 执行计划分析工具. 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...
数据库—如何使用explain分析SQL执行计划
最新发布
z17826856787的博客
03-21 1292
EXPLAIN通过EXPLAIN分析 SQL 执行计划，可以快速定位性能瓶颈。重点关注typerows和Extra列，优先优化全表扫描、临时表和文件排序等问题。不同数据库的EXPLAIN输出略有差异，但核心思路一致。
Mysql之Explain详解与索引最佳实践
清风丨的博客
07-29 1007
为什么要用explain 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈 如何使用explain 下面是使用 explain 的例子： 在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查...
Explain详解与索引最佳实践.zip
06-18
"Explain详解与索引最佳实践"的主题主要聚焦于如何利用MySQL的`EXPLAIN`命令来理解并优化SQL查询，以及如何有效地设计和利用索引来提升查询效率。 `EXPLAIN`是MySQL提供的一种强大工具，用于分析查询执行计划。当你...
Explain详解与索引最佳实践.docx
09-27
本文档主要探讨了`EXPLAIN`的用法以及索引的最佳实践。 首先，`EXPLAIN`关键字用于在SQL查询前添加，它不会真正执行查询，而是返回一个执行计划，显示MySQL打算如何执行查询。例如，当我们运行`EXPLAIN SELECT * ...
Explain详解与索引最佳实践.pdf
01-19
### EXPLAIN详解与索引最佳实践 #### 一、Explain 概述 在数据库管理与优化领域，理解和掌握SQL查询执行的过程对于提高查询效率至关重要。`EXPLAIN` 是 MySQL 提供的一种工具，用于帮助数据库管理员及开发人员了解...
MySQL 索引最佳实践
07-18
MySQL 索引最佳实践很不错，虽然是英文版
EXPLAIN详解与索引最佳实践
qq_37557563的博客
10-27 2309
1. EXPLAIN执行计划 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的，分析 你的查询语句或者表结构的性能瓶颈。 语法 ：Explain + SQL语句 在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行 计划的信息，而不是执行这条SQL（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） 1.1 执行计划作用 表的读取顺...
14.Explain详解与索引最佳实践
weixin_43761434的博客
12-05 399
Explain详解与索引
【Explain】mysql之explain详解（分析索引的最佳使用）
weixin_34365417的博客
11-01 446
　　在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain 这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们 深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语...
MySQL调优-剖析Explain详解和索引实战总结
Eriksen的博客
01-02 815
MySQL调优-剖析Explain详解和索引实战总结
详解Mysql Explain工具与索引优化实践
"02-VIP-Explain详解与索引最佳实践.pdf" 在MySQL数据库管理中，"02-VIP-Explain详解与索引最佳实践.pdf"文档主要探讨了如何利用Explain关键字进行SQL语句的性能分析，以及如何通过创建和优化索引来提升查询效率。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值