Mysql調優Explain工具詳解以及實戰演練 Explain工具介紹Explain分析示例explain 兩個變種explain中的列 索引最佳實戰索引使用總結:
Mysql安裝文檔參考

Explain工具介紹

使用EXPLAIN關鍵字可以模擬優化器執行SQL語句，分析你的查詢語句或是結構的性能瓶頸
在 select 語句之前增加 explain 關鍵字，MySQL 會在查詢上設置一個標記，執行查詢會返回執行計劃的信息，而不是 執行這條SQL
注意:如果 from 中包含子查詢，仍會執行該子查詢，將結果放入臨時表中

Explain分析示例

參考官方文檔

示例表:
 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;

在查詢中的每個表會輸出一行，如果有兩個表通過 join 連接查詢，那么會輸出兩行

explain 兩個變種

1)explain extended:會在 explain 的基礎上額外提供一些查詢優化的信息。緊隨其后通過 show warnings 命令可
以得到優化后的查詢語句，從而看出優化器優化了什么。額外還有 filtered 列，是一個半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出將要和 explain 中前一個表進行連接的行數(前一個表指 explain 中的id值比當前表id值小的 表)。

2)explain partitions:相比 explain 多了個 partitions 字段，如果查詢是基于分區表的話，會顯示查詢將訪問的分 區。

在新版版比如Mysql5.7以上的版本，并不需要攜帶extended就可以查詢出來額外的信息，在mysql8.0以上已經廢除了explain extended這條命令，我們只需要使用explain就可以了。

explain中的列

接下來我們將展示 explain 中每個列的信息。

id列
id列的編號是 select 的序列號，有幾個 select 就有幾個id，并且id的順序是按 select 出現的順序增長的。 id列越大執行優先級越高，id相同則從上往下執行，id為NULL最后執行。
如果查詢有連接查詢，id出現了多個。比如說1，2，3，那么id為3的這條sql最先執行，如果查詢出來的id為1，1，2，3，那么兩個id都為1，則在上面的sql先執行。

select_type列
select_type 表示對應行是簡單還是復雜的查詢。
1).simple:簡單查詢。查詢不包含子查詢和union

 mysql> explain select * from film where id = 2;

2).primary:復雜查詢中最外層的 select
3).subquery:包含在 select 中的子查詢(不在 from 子句中)
4).derived:包含在 from 子句中的子查詢。MySQL會將結果存放在一個臨時表中，也稱為派生表(derived的英文含 義)
用這個例子來了解 primary、subquery 和 derived 類型

mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #關閉mysql5.7新特性對衍生表的合 并優化
2 explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

解釋一下上面的select_type查詢到的圖，
首先說一下id為3的sql優先執行，因為它是在from后面的子查詢，所以對應的select_type為derived，id為2后sql后執行，因為它包含在 select 中的子查詢(不在 from 子句中)，所以對應的select_type為subquery，
id為1 的sql最后執行，它是復雜查詢中最外層的 select，所以對應的select_type為primary。
最后別忘了把前面修改的配置還原：

mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #還原默認配置

5).union:在 union 中的第二個和隨后的 select

mysql> explain select 1 union all select 1;

3.table列

這一列表示 explain 的一行正在訪問哪個表。
當 from 子句中有子查詢時，table列是 格式，表示當前查詢依賴 id=N 的查詢，于是先執行 id=N 的查 詢。
當有 union 時，UNION RESULT 的 table 列的值為union1,2>，1和2表示參與 union 的 select 行id。
deriven3,就表示先查詢id為3的sql，表示當前查詢依賴 id=3 的查詢

4.type列(比較重要)

這一列表示關聯類型或訪問類型，即MySQL決定如何查找表中的行，查找數據行記錄的大概范圍。 依次從最優到最差分別為:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
一般來說，得保證查詢達到range級別，最好達到ref
NULL: mysql能夠在優化階段分解查詢語句，在執行階段用不著再訪問表或索引。例如:在索引列中選取最小值，可 以單獨查找索引來完成，不需要在執行時訪問表。

mysql> explain select min(id) from film;

在這里解釋一下，因為MySQL底層索引數據結構式B+樹,在上一篇文章中已經重要解釋過。在B+樹最下面的葉子節點所以是按照順序排列的，從左到右依次遞增，這個也就是最左前綴原則，那么查詢最小的數值，直接可以到索引最左邊拿到就可以，不需要查詢，這樣的效率是非常高的。

const, system: mysql能對查詢的某部分進行優化并將其轉化成一個常量(可以看show warnings 的結果)。用于 primary key 或 unique key 的所有列與常數比較時，所以表最多有一個匹配行，讀取1次，速度比較快。system是 const的特例，表里只有一條元組匹配時為system。

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

mysql> show warnings;

eq_ref:primary key 或 unique key 索引的所有部分被連接使用 ，最多只會返回一條符合條件的記錄。這可能是在 const 之外最好的聯接類型了，簡單的 select 查詢不會出現這種 type。

explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

解釋一下，上面的film_actor字段film_id為聯合索引，所以根據二級索引對應另一張表的聚集索引查詢是非常快的
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綴，索引要和某個值相比較，可能會 找到多個符合條件的行。
1.簡單 select 查詢，name是普通索引(非唯一索引)

mysql> explain select * from film where name = 'film1';

2. 關聯表查詢，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的聯合索引，這里使用到了film_actor的左邊前綴film_id部分。

mysql>explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

range:范圍掃描通常出現在 in(), between ,> ,, >= 等操作中。使用一個索引來檢索給定范圍的行

mysql> explain select * from actor where id > 1;

index:掃描全索引就能拿到結果，一般是掃描某個二級索引，這種掃描不會從索引樹根節點開始快速查找，而是直接 對二級索引的葉子節點遍歷和掃描，速度還是比較慢的，這種查詢一般為使用覆蓋索引，二級索引一般比較小，所以這 種通常比ALL快一些。

 mysql> explain select * from film;

解釋一下為什么說二級索引比聚集索引要小，因為二級索引只保存了當前索引的數據，而聚集索引保存的是全部表數據。
ALL:即全表掃描，掃描你的聚簇索引的所有葉子節點。通常情況下這需要增加索引來進行優化了

5.possible_keys列

這一列顯示查詢可能使用哪些索引來查找。
explain 時可能出現 possible_keys 有列，而 key 顯示 NULL 的情況，這種情況是因為表中數據不多，mysql認為索引 對此查詢幫助不大，選擇了全表查詢。
如果該列是NULL，則沒有相關的索引。在這種情況下，可以通過檢查 where 子句看是否可以創造一個適當的索引來提 高查詢性能，然后用 explain 查看效果。

6.key列

這一列顯示mysql實際采用哪個索引來優化對該表的訪問。
如果沒有使用索引，則該列是 NULL。如果想強制mysql使用或忽視possible_keys列中的索引，在查詢中使用 force index、ignore index。

7.key_len列

這一列顯示了mysql在索引里使用的字節數，通過這個值可以算出具體使用了索引中的哪些列。 舉例來說，film_actor的聯合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 兩個int列組成，并且每個int是4字節。通 過結果中的key_len=4可推斷出查詢使用了第一個列:film_id列來執行索引查找。

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

key_len計算規則如下:

• 字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符數，而不是字節數，如果是utf-8，一個數字
• 或字母占1個字節，一個漢字占3個字節 char(n):如果存漢字長度就是 3n 字節
• varchar(n):如果存漢字則長度是 3n + 2 字節，加的2字節用來存儲字符串長度，因為 varchar是變長字符串
• 數值類型 tinyint:1字節
• smallint:2字節
• int:4字節
• bigint:8字節
• 時間類型
• date:3字節
• timestamp:4字節
• datetime:8字節
• 如果字段允許為 NULL，需要1字節記錄是否為 NULL
• 索引最大長度是768字節，當字符串過長時，mysql會做一個類似左前綴索引的處理，將前半部分的字符提取出來做索 引。

8.ref列

這一列顯示了在key列記錄的索引中，表查找值所用到的列或常量，常見的有:const(常量)，字段名(例:film.id)

9.rows列

這一列是mysql估計要讀取并檢測的行數，注意這個不是結果集里的行數。

10Extra列

這一列展示的是額外信息。常見的重要值如下:
1)Using index:使用覆蓋索引
覆蓋索引定義:mysql執行計劃explain結果里的key有使用索引，如果select后面查詢的字段都可以從這個索引的樹中 獲取，這種情況一般可以說是用到了覆蓋索引，extra里一般都有using index;覆蓋索引一般針對的是輔助索引，整個 查詢結果只通過輔助索引就能拿到結果，不需要通過輔助索引樹找到主鍵，再通過主鍵去主鍵索引樹里獲取其它字段值。
簡單點說就是不用回表，通過二級索引也就是聯合索引就可以拿到想要的結果集，

mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

2)Using where:使用 where 語句來處理結果，并且查詢的列未被索引覆蓋

mysql> explain select * from actor where name = 'a';

這里的actor表的name是沒有添加索引的。
3)Using index condition:查詢的列不完全被索引覆蓋，where條件中是一個前導列的范圍;
4)Using temporary:mysql需要創建一張臨時表來處理查詢。出現這種情況一般是要進行優化的，首先是想到用索 引來優化。

其實還有很多，就不一一介紹了，有興趣的可以自己查看Mysql官方文檔。

索引最佳實戰

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 '年齡',
 `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '職位',
 `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入職時間',
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='員工記錄表';

 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',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());

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 ='manage r';

2. 最左前綴法則
如果索引了多列，要遵守最左前綴法則。指的是查詢從索引的最左前列開始并且不跳過索引中的列。

 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'Bill' and age = 31;
 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 30 AND position = 'dev';
 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

上面會有三個結果集，只有第一條sql遵循了最左前綴原則，使用了索引進行查詢，另外兩條sql都是違背了最左前綴原則，就是沒有從name字段開始查詢，所以沒有使用索引，導致索引失效。
3. 不在索引列上做任何操作(計算、函數、(自動or手動)類型轉換)，會導致索引失效而轉向全表掃描

 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

第一條sql使用索引，第二條sql導致了索引失效。
4. 存儲引擎不能使用索引中范圍條件右邊的列

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manage r';
2 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manage r';

varchar(n):如果存漢字則長度是 3n + 2 字節，加的2字節用來存儲字符串長度，因為 varchar是變長字符串
name字段所占字節：3*24+2=74
age字段為Int占4個字節
74+4=78
這樣就會導致后面的position索引失效
5. 盡量使用覆蓋索引(只訪問索引的查詢(索引列包含查詢列))，減少 select * 語句

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

6. mysql在使用不等于(!=或者>)，not in ，not exists 的時候無法使用索引會導致全表掃描
小于、 > 大于、 =、>= 這些，mysql內部優化器會根據檢索比例、表大小等多個因素整體評估是否使用索引

is null,is not null 一般情況下也無法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

like以通配符開頭('$abc…')mysql索引失效會變成全表掃描操作
問題:解決like'%字符串%'索引不被使用的方法?
a)使用覆蓋索引，查詢字段必須是建立覆蓋索引字段

EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

b)如果不能使用覆蓋索引則可能需要借助搜索引擎
9. 字符串不加單引號索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

少用or或in，用它查詢時，mysql不一定使用索引，mysql內部優化器會根據檢索比例、表大小等多個因素整體評 估是否使用索引，詳見范圍查詢優化范圍查詢優化
給年齡添加單值索引

 ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ; 
explain select * from employees where age >=1 and age =2000;

沒走索引原因:mysql內部優化器會根據檢索比例、表大小等多個因素整體評估是否使用索引。比如這個例子，可能是 由于單次數據量查詢過大導致優化器最終選擇不走索引
優化方法:可以將大的范圍拆分成多個小范圍

 explain select * from employees where age >=1 and age =1000;
 explain select * from employees where age >=1001 and age =2000;

還原最初索引狀態

ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_age`;

索引使用總結:

到此這篇關于Mysql調優Explain工具詳解及實戰演練的文章就介紹到這了,更多相關Mysql調優Explain工具內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！