关于运维:MySQLMySQL执行计划

应用explain关键字能够模仿优化器执行SQL查问语句,从而晓得MySQL是如何解决你的SQL语句的,剖析你的查问语句或是表构造的性能瓶颈。

explain执行打算蕴含的信息

每列的内容

含意

id

执行打算的id标记

select_type

select的类型

table

输入记录的表

partitions

匹配的分区

type

join的类型

possible_keys

优化器可能抉择的索引

key

优化器理论抉择的索引

key_len

应用索引的字节长度

ref

进行比拟的索引列

rows

优化器预估的记录数量额定的显示选项

filtered

依据条件过滤失去的记录的百分比

extra

额定的显示选项

1、执行打算的 id

select 查问的序列号,标识执行的程序

  • id 雷同,执行程序由上至下
  • id 不同,如果是子查问,id 的序号会递增,id 值越大优先级越高,越先被执行

2、执行打算的 select_type

查问的类型,次要是用于辨别一般查问、联结查问、子查问等。

  • SIMPLE:简略的 select 查问,查问中不蕴含子查问或者 union
  • PRIMARY:查问中蕴含子局部,最外层查问则被标记为 primary
  • UNION:示意 union 中的第二个或前面的 select 语句
  • DEPENDENT UNION:union 中的第二个或前面的 select 语句,依赖于里面的查问
  • UNION RESULT:union 的后果
  • SUBQUERY:子查问中的第一个 select
  • DEPENDENT SUBQUERY:子查问中的第一个 select,依赖于里面的查问
  • DERIVED:派生表的 select(from 子句的子查问)
  • MATERIALIZED:物化子查问
  • 产生两头长期表(实体)
  • 长期表主动创立索引并和其余表进行关联,进步性能
  • 和子查问的区别是,优化器将能够进行 MATERIALIZED 的语句主动改写成 join,并主动创立索引
  • UNCACHEABLE SUBQUERY:不会被缓存的并且对于内部查问的每行都要从新计算的子查问
  • UNCACHEABLE UNION:属于不能被缓存的 union 中的第二个或前面的 select 语句

3、执行打算的 table

查问波及到的表。

  • 通常就是用户操作的用户表
  • <unionM,N>:由 ID 等于 M,N 的语句 union 失去的后果表
  • :派生表,由 ID 等于 N 的语句查问失去的后果表
  • :由子查问物化产生的表,由 ID 等于 N 的语句查问失去的后果表

4、执行打算的 type

拜访类型,SQL 查问优化中一个很重要的指标,后果值从好到坏顺次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。

  • system:零碎表,大量数据,往往不须要进行磁盘IO
  • const:常量连贯
  • eq_ref:主键索引(primary key)或者非空惟一索引(unique not null)等值扫描
  • ref:非主键非惟一索引等值扫描
  • range:范畴扫描
  • index:索引树扫描
  • ALL:全表扫描(full table scan)

const:

数据筹备: CREATE TABLE user( id int(11) NOT NULL, NAME varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,’shenjian’); insert into user values(2,’zhangsan’); insert into user values(3,’lisi’); 而后执行: explain select * from user where id=1;

const 扫描的条件为:

  1. 命中主键(primary key)或者惟一(unique)索引
  2. 被连贯的局部是一个常量(const)值

如上例,id 是 主键索引,连贯局部是常量1。

eq_ref

数据筹备: CREATE TABLE user( id int(11) NOT NULL, NAME varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,’shenjian’); insert into user values(2,’zhangsan’); insert into user values(3,’lisi’); CREATE TABLE user_ex ( id int(11) NOT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user_ex values(1,18); insert into user_ex values(2,20); insert into user_ex values(3,30); insert into user_ex values(4,40); insert into user_ex values(5,50); 而后执行: explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

eq_ref 扫描的条件为,对于前表的每一行(row),后表只有一行被扫描。

再细化一点:

  1. join 查问
  2. 命中主键(primary key)或者非空惟一(unique not null)索引
  3. 等值连贯;

如上例,id 是主键,该 join 查问为 eq_ref 扫描。

ref

数据筹备: CREATE TABLE user ( id int(11) DEFAULT NULL, name varchar(20) DEFAULT NULL, KEY id (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,’shenjian’); insert into user values(2,’zhangsan’); insert into user values(3,’lisi’); CREATE TABLE user_ex ( id int(11) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, KEY id (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user_ex values(1,18); insert into user_ex values(2,20); insert into user_ex values(3,30); insert into user_ex values(4,40); insert into user_ex values(5,50); 而后执行: explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

如果把上例 eq_ref 案例中的主键索引,改为一般非惟一(non unique)索引。就由 eq_ref 降级为了 ref,此时对于前表的每一行(row),后表可能有多于一行的数据被扫描。

select * from user where id=1;

当 id 改为一般非惟一索引后,常量的连贯查问,也由 const 降级为了 ref,因为也可能有多于一行的数据被扫描。

ref 扫描,可能呈现在 join 里,也可能呈现在单表一般索引里,每一次匹配可能有多行数据返回,尽管它比 eq_ref 要慢,但它依然是一个很快的 join 类型。

range

数据筹备: CREATE TABLE user ( id int(11) DEFAULT NULL, name varchar(20) DEFAULT NULL, KEY id (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,’shenjian’),(2,’zhangsan’),(3,’lisi’),(4,’wangwu’),(5,’zhaoliu’); 而后执行: explain select from user where id between 1 and 4; explain select from user where id in(1,2,3); explain select * from user where id > 3;

ange 扫描就比拟好了解了,它是索引上的范畴查问,它会在索引上扫码特定范畴内的值。

像上例中的 between,in,> 都是典型的范畴(range)查问。

index

explain select count(*) from user;

如上例,id 是主键,该 count 查问须要通过扫描索引上的全副数据来计数,它仅比全表扫描快一点。

ALL

数据筹备: CREATE TABLE user ( id int(11) DEFAULT NULL, name varchar(20) DEFAULT NULL, ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,’shenjian’); insert into user values(2,’zhangsan’); insert into user values(3,’lisi’); CREATE TABLE user_ex ( id int(11) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user_ex values(1,18); insert into user_ex values(2,20); insert into user_ex values(3,30); insert into user_ex values(4,40); insert into user_ex values(5,50); 而后执行: explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

如果 id 上不建索引,对于前表的每一行(row),后表都要被全表扫描。

文章中,这个雷同的 join 语句呈现了三次:

  1. 扫描类型为 eq_ref,此时 id 为主键
  2. 扫描类型为 ref,此时 id 为非惟一一般索引
  3. 扫描类型为 ALL,全表扫描,此时id上无索引

总结

  1. explain 后果中的 type 字段,示意(狭义)连贯类型,它形容了找到所需数据应用的扫描形式;
  2. 常见的扫描类型有:system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL,其扫描速度由快到慢;
  3. 各类扫描类型的要点是:
  4. system 最快:不进行磁盘 IO
  5. const:PK 或者 unique 上的等值查问
  6. eq_ref:PK 或者 unique 上的 join 查问,等值匹配,对于前表的每一行,后表只有一行命中
  7. ref:非惟一索引,等值匹配,可能有多行命中
  8. range:索引上的范畴扫描,例如:between、in、>
  9. index:索引上的选集扫描,例如:InnoDB 的 count
  10. ALL 最慢:全表扫描
  11. 建设正确的索引,十分重要;
  12. 应用 explain 理解并优化执行打算,十分重要;

5、执行打算 possible_keys

查问过程中有可能用到的索引。

6、执行打算 key

理论应用的索引,如果为 NULL ,则没有应用索引。

7、执行打算 rows

依据表统计信息或者索引选用状况,大抵估算出找到所需的记录所须要读取的行数。

8、执行打算 filtered

示意返回后果的行数占需读取行数的百分比, filtered 的值越大越好。

9、执行打算 Extra

非常重要的额定信息。

  • Using filesort:MySQL 对数据应用一个内部的文件内容进行了排序,而不是依照表内的索引进行排序读取。
  • Using index:示意 SQL 操作中应用了笼罩索引(Covering Index),防止了拜访表的数据行,效率高。
  • Using index condition:示意 SQL 操作命中了索引,但不是所有的列数据都在索引树上,还须要拜访理论的行记录。
  • Using index for group by:优化器只须要应用索引就能解决 group by 或 distinct 语句。
  • Using join buffer (Block Nested Loop):示意 SQL 操作应用了关联查问或者子查问,且须要进行嵌套循环计算。
  • Using MRR:优化器应用 MRR 优化
  • Using temporary:应用长期表保留两头后果,也就是说 MySQL 在对查问后果排序时应用了长期表,常见于order by 或 group by。
  • Using where:示意 SQL 操作应用了 where 过滤条件。
  • Select tables optimized away:基于索引优化 MIN/MAX 操作或者 MyISAM 存储引擎优化 COUNT(*) 操作,不用等到执行阶段再进行计算,查问执行打算生成的阶段即可实现优化。

数据筹备: create table user( id int(11) not null, name varchar(20) default null, sex varchar(5) default null, primary key (id), key name (name) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 用户表:id 主键索引,name 一般索引(非惟一),sex 无索引。 四行记录:其中 name 一般索引存在重复记录 lisi。

Using filesort

执行: explain select * from user order by sex;

Extra 为 Using filesort 阐明,失去所需后果集,须要对所有记录进行文件排序。

这类 SQL 语句性能极差,须要进行优化。

典型的,在一个没有建设索引的列上进行了 order by,就会触发 filesort,常见的优化计划是,在 order by 的列上增加索引,防止每次查问都全量排序。

Using temporary

执行: explain select * from user group by name order by sex;

(备注:一开始执行时报错 ERROR 1055 (42000): Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column ‘test.user.id’ which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by 起因是 : 谬误1055(42000):抉择列表的表达式1不在GROUP BY子句中,并且蕴含未聚合的列“test.fruits.f_id”,它在性能上不依赖GROUP BY子句中的列;这与SQL_mode=only_full_group_by不兼容) 解决办法: 在mysql中输出 mysql> set sql_mode =’STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION’; ) 从新查问就能够了

Extra 为 Using temporary 阐明,须要建设长期表(temporary table)来暂存两头后果。

这类 SQL 语句性能较低,往往也须要进行优化。

典型的 group by 和 order by 同时存在,且作用于不同的字段时,就会建设长期表,以便计算出最终的后果集。

长期表存在两种引擎,一种是 Memory 引擎,一种是 MyISAM 引擎,如果返回的数据在 16M 以内(默认),且没有大字段的状况下,应用 Memory 引擎,否则应用 MyISAM 引擎。

Using index

执行: explain select id from user;

Extra 为 Using index 阐明,SQL 所须要返回的所有列数据均在一棵索引树上,而无需拜访理论的行记录。

这类 SQL 语句往往性能较好。

Using index condition

执行: explain select id, name, sex from user where name=’shenjian’;

Extra 为 Using index condition 阐明,的确命中了索引,但不是所有的列数据都在索引树上,还须要拜访理论的行记录。

这类 SQL 语句性能也较高,但不如 Using index。

Using where

explain select * from user where sex=’no’;

Extra 为 Using where 阐明,查问的后果集应用了 where 过滤条件,比方下面的 SQL 应用了 sex = 'no' 的过滤条件

Select tables optimized away

explain select max(id) from user;

比方下面的语句查问 id 的最大值,因为 id 是主键索引,依据 B+Tree 的构造,人造就是有序寄存的,所以不须要等到执行阶段再进行计算,查问执行打算生成的阶段即可实现优化。

Using join buffer (Block Nested Loop)

explain select * from user where id in (select id from user where sex=’no’);

Extra 为 Using join buffer (Block Nested Loop) 阐明,须要进行嵌套循环计算。内层和外层的 type 均为 ALL,rows 均为4,须要循环进行4*4次计算。

这类 SQL 语句性能往往也较低,须要进行优化。

典型的两个关联表 join,关联字段均未建设索引,就会呈现这种状况。常见的优化计划是,在关联字段上增加索引,防止每次嵌套循环计算。

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