MySQL 使用explain分析sql语句的查询效率

本文深入讲解MySQL EXPLAIN命令,分析SQL执行效率。介绍各参数含义,如type、key、ref等,并通过实例演示如何理解查询计划。

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mysql explain用于分析sql 语句的执行及数据库索引的使用。本文将致力于帮助大家充分理解explain所返回的各项参数,从而使大家快速掌握explain用法技巧。如果你在看其他教程或视频后仍觉得云里雾里。那么请通读本文。

用法

explain的用法相当简洁,直接在sql语句前加上EXPLAIN 即可,例如:

EXPLAIN
select * FROM ec_stores_info where stores_id = 9
  • 1
  • 2

本语句将返回:

这里写图片描述

每行将得到id,select_type,table,type,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra几个参数。
其中与效率息息相关的则是type,key,ref,rows。
下面依次解析以上所有参数:

参数解析

id,select_type,table 用于定位查询,表示本行参数所对应的sql查询部分:

(1)id

SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号。不重要,需要注意的是,不要把id当成执行顺序,这并不准确。

(2)select_type

SELECT类型,可以为以下几种:

  1. SIMPLE: 指示非子查询和union的简单查询。
select * from class
  • 1
  1. PRIMARY: 指示在有子查询的语句中最外面的select,主查询。
  2. UNION: 指示在使用union语句的第二个或后面的select。
    这里写图片描述
  3. DEPENDENT UNION: 子查询union语句的第二个或后面的select。
  4. UNION RESULT : union语句的结果集。
    这里写图片描述
  5. SUBQUERY:子查询中的语句。与union相反理解就行了。
  6. DEPENDENT SUBQUERY:子查询中第一个语句。
    这里写图片描述
  7. DERIVED:派生表的SELECT(FROM子句的子查询)。
    这里写图片描述
(3)table

就是表名,本行记录对应查询所应用的表。可以通过table表名帮助定位查询。

使用explain时,有时table字段显示的并不是表名,而是 derived2 或 derived3 等等。。。
即 derived x 代表的是id为x的查询所得的结果集。例如:

EXPLAIN 
SELECT so.storeorder_id,so.storeorder_sn,si.stores_name
from ec_stores_order so
INNER JOIN 
(SELECT stores_id,stores_name from ec_stores_info where stores_creatorid=2) si 
on so.store_id=si.stores_id
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7

explain后所得:
这里写图片描述

由以上内容可知,id为2的记录对应inner join后的子查询1,第一条记录所对应的table参数值derived2即为子查询1的结果集。

案例

为帮助大家理解,请看2个案例:

(1)
EXPLAIN
SELECT o.storeorder_id,o.storeorder_sn,i.stores_name 
from ec_stores_order o 
INNER JOIN ec_stores_info i 
on o.store_id = i.stores_id
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

本例中没有子查询,所以explain后将返回两条简单查询记录
这里写图片描述
两条select_type均为SIMPLE,第一条table 为o 即 stores_order表的代号,所以判定第一条的参数为join前半段在stores_order表中检索数据的过程,第二条则是通过store_id在stores_info表中获取stores_name的过程。

(2)

将上例中sql语句改写成如下等效sql:

EXPLAIN
SELECT o.storeorder_id,
o.storeorder_sn,(SELECT stores_name from ec_stores_info where stores_id=o.store_id) as stores_name 
from ec_stores_order o
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

本条sql与上条sql效果相同,但是加入了子查询,故而返回参数与上个案例完全不同:

这里写图片描述

select_type为DEPENDENT SUBQUERY的记录毫无疑问就是括号内的子查询部分喽,另一条PRIMARY的记录对应的当然就是主查询 select … from ec_stores_order o,以下为个字段含义:
idSELECT识别符。这是SELECT的查询序列号
select_type

SELECT类型,可以为以下任何一种:

  • SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询)
  • PRIMARY:最外面的SELECT
  • UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句
  • DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询
  • UNION RESULT:UNION 的结果
  • SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT
  • DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询
  • DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询)
table

输出的行所引用的表

type

联接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:

  • system:表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
  • const:表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次!
  • eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。
  • ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。
  • ref_or_null:该联接类型如同ref,但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。
  • index_merge:该联接类型表示使用了索引合并优化方法。
  • unique_subquery:该类型替换了下面形式的IN子查询的ref: value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) unique_subquery是一个索引查找函数,可以完全替换子查询,效率更高。
  • index_subquery:该联接类型类似于unique_subquery。可以替换IN子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
  • range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。
  • index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。
  • ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。
possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行

key显示MySQL实际决定使用的键(索引)。如果没有选择索引,键是NULL。
key_len显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL,则长度为NULL。
ref显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。
rows显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘可以估算要处理的行数。
filtered显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。
Extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息

  • Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。
  • Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。
  • range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。
  • Using filesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。
  • Using index:从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。
  • Using temporary:为了解决查询,MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。
  • Using where:WHERE 子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。
  • Using sort_union(...), Using union(...), Using intersect(...):这些函数说明如何为index_merge联接类型合并索引扫描。
  • Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查 询GROUP BY或DISTINCT查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表。
<think>嗯,我现在要学习如何使用EXPLAIN分析SQL语句的执行计划。首先,我得弄清楚什么是EXPLAIN,它在SQL中的作用是什么。我记得以前听说过,EXPLAIN可以帮助查看查询的执行计划,但具体怎么用还不清楚。 首先,我应该了解基本语法。用户可能需要知道不同的数据库系统是否有差异。比如MySQL、PostgreSQLSQL Server可能用法不同。例如,MySQL使用EXPLAIN后面直接跟SQL语句,而PostgreSQL可能有更多的选项,比如ANALYZE。这时候需要分情况说明,但用户可能用的是其中一个,所以最好都涵盖到。 接下来,执行计划中的各个字段是什么意思呢?比如id、select_type、table、type、key、rows、Extra这些字段在MySQL中的含义。我需要解释每个字段的作用,比如type列显示了连接类型,是ALL还是index,这关系到性能问题。rows表示预估扫描的行数,key是实际使用的索引,这些都很关键。 然后,如何解读结果?用户可能需要知道怎么看执行计划是否高效。比如,如果看到type是ALL,说明全表扫描,可能需要加索引。如果Extra里有Using temporary或者Using filesort,可能意味着需要优化查询结构。这些点需要详细说明,帮助用户识别问题。 还有,不同数据库的关键字可能不同。比如SQL Server用的是SET SHOWPLAN_XML ON,而Oracle可能需要EXPLAIN PLAN FOR。这时候可能需要比较不同数据库的用法,但用户可能只关心其中一种,所以需要先确认,或者分别说明。 另外,实际例子会很有帮助。比如给出一个简单的SELECT语句,然后展示使用EXPLAIN后的输出,并逐步解释每个部分的意义。例如,分析一个带有JOIN的查询,看看执行顺序,索引使用情况等。 还需要提到高级用法,比如在PostgreSQL使用EXPLAIN ANALYZE会实际执行查询并给出时间消耗,而不仅仅是预估。这时候要注意在生产环境中谨慎使用,因为可能会影响性能。 可能的问题点:用户可能不知道如何根据执行计划进行优化,所以需要给出常见的优化建议,比如添加索引、避免全表扫描、优化JOIN顺序等。同时,提醒用户注意rows和实际执行的行数是否差异大,可能统计信息过时需要更新。 总结步骤的话,可能分为:1. 使用EXPLAIN语句获取执行计划;2. 理解各列的含义;3. 分析关键指标识别瓶颈;4. 根据结果进行优化。同时,需要强调不同数据库的差异,建议查阅对应文档。 现在需要验证这些信息是否正确。比如MySQLEXPLAIN输出字段是否准确,PostgreSQL的ANALYZE选项是否正确。如果有错误,可能会导致用户误解,所以必须确保准确性。可能需要回忆官方文档的内容,或者参考可靠的资料。 最后,整理成一个结构清晰的回答,分步骤说明,并给出示例和注意事项,帮助用户逐步掌握分析方法。</think>### 如何用 `EXPLAIN` 分析 SQL 语句的执行计划? #### 1. **基本语法** 不同数据库的 `EXPLAIN` 语法略有差异: - **MySQL**:直接添加 `EXPLAIN` 前缀: ```sql EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30; ``` - **PostgreSQL**:支持 `ANALYZE` 实际执行查询(慎用于生产环境): ```sql EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30; ``` - **SQL Server**:使用 `SET SHOWPLAN_XML ON` 查看执行计划。 --- #### 2. **解读执行计划的关键字段(以 MySQL 为例)** 执行计划结果包含以下核心列: - **id**:查询的序列号,子查询时序号递增。 - **select_type**:查询类型(如 `SIMPLE` 简单查询,`SUBQUERY` 子查询)。 - **table**:涉及的表名。 - **type**:访问数据的方式: - `ALL`:全表扫描(需优化)。 - `index`:全索引扫描。 - `range`:索引范围扫描。 - `ref`:非唯一索引查找。 - `eq_ref`:唯一索引关联(如主键)。 - **possible_keys**:可能用到的索引。 - **key**:实际使用的索引。 - **rows**:预估扫描的行数。 - **Extra**:额外信息: - `Using where`:需过滤数据。 - `Using temporary`:使用临时表(可能需优化)。 - `Using filesort`:额外排序(考虑索引优化)。 --- #### 3. **分析步骤** - **步骤 1:定位全表扫描** 若 `type=ALL` 且 `rows` 值较大,说明未命中索引。 **优化**:为 `WHERE` 或 `JOIN` 字段添加索引。 - **步骤 2:检查索引使用情况** - `key` 列为空:未使用索引。 - `possible_keys` 有值但 `key` 为空:需强制索引或优化查询条件。 - **步骤 3:关注 `Extra` 列** - `Using filesort`:排序未利用索引,尝试为 `ORDER BY` 字段加索引。 - `Using temporary`:复杂 `GROUP BY` 或子查询,需简化逻辑。 --- #### 4. **示例分析** **SQL 语句**: ```sql EXPLAIN SELECT u.name, o.total FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE u.age > 30 ORDER BY u.name; ```
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