Mysql性能优化（二） Explain详解与索引最佳实现

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1.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官方文档
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html

2.示例脚本

DROP TABLE IF EXISTS `actor`; 
CREATE TABLE `actor` ( 
`id` int(11) NOT NULL, 
`name` varchar(45) DEFAULT NULL, 
`update_time` datetime DEFAULT NULL, 
PRIMARY KEY (`id`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017‐12‐22 15:27:18'), (2,'b','2017‐12‐22 15:27:18'), (3,'c','2017‐12‐22 15:27:18');


 
DROP TABLE IF EXISTS `film`; 
CREATE TABLE `film` ( 
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
`name` varchar(10) DEFAULT NULL, 
PRIMARY KEY (`id`), 
KEY `idx_name` (`name`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');



DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`; 
CREATE TABLE `film_actor` ( 
`id` int(11) NOT NULL, 
`film_id` int(11) NOT NULL, 
`actor_id` int(11) NOT NULL, 
`remark` varchar(255) DEFAULT NULL, 
PRIMARY KEY (`id`), 
KEY `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);

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

3.explain 两个变种

4.explain中的列

接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。

4.1. 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。

4.2. 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

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）

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

5）union：在 union 中的第二个和随后的 select

4.3. 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。

4.4. type列（重要）

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

1）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

2）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

3）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。

4）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.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。

5）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。

6）index ：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。

7）ALL ：即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

4.5. 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。

4.6. 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 forceindex、ignore index。

4.7. 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。

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。

4.8. 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）

4.9. 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。

4.10. Extra列

5.索引最佳实践

索引使用总结：