【查询优化】如何查找SQL效率地下的原因

查询到效率低的 SQL 语句 后，可以通过 EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序，比如我们想计算 2006 年所有公司的销售额，需要关联 sales 表和 company 表，并且对 profit 字段做求和（ sum ）操作，相应 SQL 的执行计划如下： mysql> explain select sum(profit) from sales a,company b where a.company_id = b.id and a.year = 2006\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 12 Extra: Using where *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: b type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 12 Extra: Using where 2 rows in set (0.00 sec) 每个列的解释如下： select_type ：表示 SELECT 的 类型，常见的取值有 SIMPLE （简单表，即不使用表连接或者子查询）、 PRIMARY （主查询，即外层的查询）、 UNION （ UNION 中的第二个或者后面的查询语句）、 SUBQUERY （子查询中的第一个 SELECT ）等。 table ：输出结果集的表。 type ：表示表的连接类型，性能由好到差的连接类型为 system （表中仅有一行，即常量表）、 const （单表中最多有一个匹配行，例如 primary key 或者 unique index ）、 eq_ref （对于前面的每一行，在此表中只查询一条记录，简单来说，就是多表连接中使用 primary key 或者 unique index ）、 ref （与 eq_ref 类似，区别在于不是使用 primary key 或者 unique index ，而是使用普通的索引）、 ref_or_null （ 与 ref 类似，区别在于条件中包含对 NULL 的查询 ） 、 index_merge ( 索引合并优化 ) 、 unique_subquery （ in 的后面是一个查询主键字段的子查询）、 index_subquery （ 与 unique_subquery 类似，区别在于 in 的后面是查询非唯一索引字段的子查询）、 range （单表中的范围查询）、 index （对于前面的每一行，都通过查询索引来得到数据）、 all （对于前面的每一行，都通过全表扫描来得到数据）。 possible_keys ：表示查询时，可能使用的索引。 key ：表示实际使用的索引。 key_len ：索引字段的长度。 rows ：扫描行的数量。 Extra ：执行情况的说明和描述。 在上面的例子中，已经可以确认是 对 a 表的全表扫描导致效率的不理想，那么 对 a 表的 year 字段创建索引，具体如下： mysql> create index idx_sales_year on sales(year); Query OK, 12 rows affected (0.01 sec) Records: 12 Duplicates: 0 Warnings: 0 创建索引后，这条语句的执行计划如下： mysql> explain select sum(profit) from sales a,company b where a.company_id = b.id and a.year = 2006\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: ref possible_keys: idx_sales_year key: idx_sales_year key_len: 4 ref: const rows: 3 Extra: *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: b type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 12 Extra: Using where 2 rows in set (0.00 sec)     可以发现建立索引后对 a 表需要扫描的行数明显减少（从全表扫描减少到 3 行），可见索引的使用可以大大提高数据库的访问速度，尤其在表很庞大的时候这种优势更为明显，使用索引优化 sql 是优化问题 sql 的一种常用基本方法，在后面的章节中我们会具体介绍如何使索引来优化 sql 。