Einführung in das Leistungsoptimierungstool von MySQL

MySQL-TutorialIn der Spalte wird das Leistungsoptimierungsartefakt „Explain“ vorgestellt Die SELECT-Anweisung wird analysiert und detaillierte Ausführungsinformationen von SELECT werden für die Optimierung ausgegeben.
Der EXPLAIN-Befehl ist sehr einfach zu verwenden. Fügen Sie einfach Explain vor der SELECT-Anweisung hinzu , zum Beispiel:

EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE  id < 300;

Vorbereitung

Um die Demonstration der Verwendung von EXPLAIN zu erleichtern, müssen wir zunächst zwei Tabellen zum Testen erstellen und die entsprechenden Daten hinzufügen:

CREATE TABLE `user_info` (
  `id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `age`  INT(11)              DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name_index` (`name`)
)
  ENGINE = InnoDB
  DEFAULT CHARSET = utf8

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);

CREATE TABLE `order_info` (
  `id`           BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id`      BIGINT(20)           DEFAULT NULL,
  `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `productor`    VARCHAR(30)          DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
)
  ENGINE = InnoDB
  DEFAULT CHARSET = utf8

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

EXPLAIN-AusgabeformatInhalt von EXPLAIN ausgeben Befehl Es ist ungefähr wie folgt:

mysql> explain select * from user_info where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

Die Bedeutung jeder Spalte ist wie folgt:

• id: Kennung der SELECT-Abfrage. Jeder SELECT-Abfrage wird automatisch eine eindeutige Kennung zugewiesen.
• select_type: SELECT-Abfragetyp.
• Tabelle: welche Tabelle abgefragt wird
• Partitionen: passende Partitionen
• Typ: Join-Typ
• mögliche_Schlüssel : diese möglichen Indizes, die in dieser Abfrage verwendet werden
• key: Der genaue Index, der in dieser Abfrage verwendet wird.
• ref: Welches Feld oder welche Konstante zusammen mit dem Schlüssel verwendet wird
• Zeilen: Zeigt die Gesamtzahl der von dieser Abfrage gescannten Zeilen an. Dies ist eine Schätzung.
• gefiltert: Gibt den Prozentsatz der durch diese Abfragebedingung gefilterten Daten an
• extra: zusätzliche Informationenli>

Als nächstes konzentrieren wir uns auf einige weitere wichtige Felder.

select_type

SELECT 语句进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.
EXPLAIN 命令用法十分简单, 在 SELECT 语句前加上 Explain 就可以了, 例如:

mysql> explain select * from user_info where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

准备

为了接下来方便演示 EXPLAIN 的使用, 首先我们需要建立两个测试用的表, 并添加相应的数据:

mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM user_info  WHERE id IN (1, 2, 3))
    -> UNION
    -> (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (3, 4, 5));
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type  | table      | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
|  1 | PRIMARY      | user_info  | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    3 |   100.00 | Using where     |
|  2 | UNION        | user_info  | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    3 |   100.00 | Using where     |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL       | ALL   | NULL          | NULL    | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select * from user_info where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

EXPLAIN 输出格式

EXPLAIN 命令的输出内容大致如下:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: user_product_detail_index
          key: user_product_detail_index
      key_len: 314
          ref: NULL
         rows: 9
     filtered: 100.00
        Extra: Using where; Using index
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: test.order_info.user_id
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

各列的含义如下:

• id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.
• select_type: SELECT 查询的类型.
• table: 查询的是哪个表
• partitions: 匹配的分区
• type: join 类型
• possible_keys: 此次查询中可能选用的索引
• key: 此次查询中确切使用到的索引.
• ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用
• rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
• filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
• extra: 额外的信息

接下来我们来重点看一下比较重要的几个字段.

select_type

select_type 表示了查询的类型, 它的常用取值有:

• SIMPLE, 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询
• PRIMARY, 表示此查询是最外层的查询
• UNION, 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
• DEPENDENT UNION, UNION 中的第二个或后面的查询语句, 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. 即子查询依赖于外层查询的结果.

最常见的查询类别应该是 SIMPLE 了, 比如当我们的查询没有子查询, 也没有 UNION 查询时, 那么通常就是 SIMPLE 类型, 例如:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
          key: user_product_detail_index
      key_len: 9
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

如果我们使用了 UNION 查询, 那么 EXPLAIN 输出 的结果类似如下:

mysql> EXPLAIN SELECT *
    ->         FROM user_info
    ->         WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: NULL
         rows: 7
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

table

表示查询涉及的表或衍生表

type

type 字段比较重要, 它提供了判断查询是否高效的重要依据依据. 通过 type 字段, 我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描 等.

type 常用类型

type 常用的取值有:

• system: 表中只有一条数据. 这个类型是特殊的 const 类型.
• const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可.
  例如下面的这个查询, 它使用了主键索引, 因此 type 就是 const 类型的.

mysql> EXPLAIN SELECT name FROM  user_info \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: NULL
          key: name_index
      key_len: 152
          ref: NULL
         rows: 10
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询,  表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较操作通常是 =, 查询效率较高. 例如:

mysql> EXPLAIN SELECT age FROM  user_info WHERE age = 20 \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10
     filtered: 10.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了 最左前缀 规则索引的查询.
  例如下面这个例子中, 就使用到了 ref 类型的查询:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = &#39;p1&#39; AND productor = &#39;WHH&#39; \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: user_product_detail_index
          key: user_product_detail_index
      key_len: 9
          ref: NULL
         rows: 5
     filtered: 11.11
        Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• range: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.
  当 type 是 range 时, 那么 EXPLAIN 输出的 ref 字段为 NULL, 并且 key_len 字段是此次查询中使用到的索引的最长的那个.
  例如下面的例子就是一个范围查询:

  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

  • index: 表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据.
    index 类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据. 当是这种情况时, Extra 字段 会显示 Using index.

  例如:

  mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: order_info
     partitions: NULL
           type: ref
  possible_keys: user_product_detail_index
            key: user_product_detail_index
        key_len: 161
            ref: const,const
           rows: 2
       filtered: 100.00
          Extra: Using index
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  上面的例子中, 我们查询的 name 字段恰好是一个索引, 因此我们直接从索引中获取数据就可以满足查询的需求了, 而不需要查询表中的数据. 因此这样的情况下, type 的值是 index, 并且 Extra 的值是 Using indexselect_type stellt den Typ der Abfrage dar und seine häufig verwendeten Werte sind:

  • SIMPLE, was bedeutet, dass diese Abfrage keine UNION-Abfragen oder Unterabfragen enthält
  • PRIMARY, was bedeutet, dass diese Abfrage die äußerste Abfrage ist
  • UNION, was bedeutet Diese Abfrage ist die zweite oder nachfolgende Abfrage von UNION
  • DEPENDENT UNION, die zweite oder nachfolgende Abfrageanweisung von UNION, abhängig von der äußeren Abfrage
  • UNION RESULT, UNIONs Ergebnis
  • SUBQUERY, das erste SELECT in der Unterabfrage
  • ABHÄNGIGE UNTERABFRAGE: das erste SELECT in der Unterabfrage, hängt von der äußeren Abfrage ab. Das heißt, die Unterabfrage hängt von den Ergebnissen der äußeren Abfrage ab.
  🎜Die häufigste Abfragekategorie sollte SIMPLE sein. Wenn unsere Abfrage beispielsweise keine Unterabfrage oder UNION-Abfrage hat, ist sie normalerweise vom Typ SIMPLE Beispiel: 🎜

  mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY product_name \G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: order_info
     partitions: NULL
           type: index
  possible_keys: NULL
            key: user_product_detail_index
        key_len: 253
            ref: NULL
           rows: 9
       filtered: 100.00
          Extra: Using index; Using filesort
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  🎜Wenn wir eine UNION-Abfrage verwenden, ist die Ergebnisausgabe von EXPLAIN ähnlich wie folgt: 🎜

  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

  Tabelle

  🎜Gibt die Tabelle oder abgeleitete Tabelle an, die an der Abfrage beteiligt ist🎜

  Typ🎜type-Feld ist wichtiger, es bietet eine wichtige Grundlage für die Beurteilung, ob die Abfrage effizient ist. Anhand des type-Feldes beurteilen wir, dass es sich bei dieser Abfrage um Vollständiger Tabellenscan oder Indexscan usw. 🎜

  häufige Typtypen

  🎜häufig verwendete Typwerte sind: 🎜
  • System: In der Tabelle gibt es nur ein Datenelement. Dieser Typ ist ein spezieller const-Typ.
  • const: Äquivalenter Abfragescan nach Primärschlüssel oder eindeutigem Index, der nur eine Zeile zurückgibt Höchstens die Geschwindigkeit der const-Abfrage, da sie nur einmal gelesen wird.
    Beispielsweise verwendet die folgende Abfrage den Primärschlüsselindex, sodass der Typ vom Typ ist const Typ.

  mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: order_info
     partitions: NULL
           type: index
  possible_keys: NULL
            key: user_product_detail_index
        key_len: 253
            ref: NULL
           rows: 9
       filtered: 100.00
          Extra: Using index
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  • eq_ref: Dieser Typ erscheint normalerweise in Mehrtabellen-Join-Abfragen, was bedeutet, dass jedes Ergebnis in der vorherigen Tabelle nur mit einer Zeile von übereinstimmen kann Ergebnisse in der zweiten Tabelle. Und die Vergleichsoperation der Abfrage ist normalerweise =, die Abfrageeffizienz ist beispielsweise höher:
  rrreee
  • ref: Dies Typ erscheint normalerweise in Join-Abfragen mehrerer Tabellen und zielt auf nicht eindeutige oder nicht-primäre Schlüsselindizes oder eine Abfrage mit dem Regelindex ganz links ab.
    Zum Beispiel in Im folgenden Beispiel wird ein Abfragetyp ref verwendet:
  rrreee
  • Bereich: Gibt die Verwendung einer Indexbereichsabfrage an, um einige Datensätze im zu erhalten Tabelle durch den Indexfeldbereich erscheint normalerweise in den Operationen =, <>, <=, <=>, <=> br/>Wenn type range ist, dann ist das von EXPLAIN ausgegebene Feld ref NULL und das Feld key_len ist der längste der in dieser Abfrage verwendeten Indizes.
    Das folgende Beispiel ist beispielsweise eine Bereichsabfrage:
  rrreee
  • index: stellt einen vollständigen Indexscan dar, ähnlich zum ALL-Typ, mit der Ausnahme, dass der ALL-Typ ein vollständiger Tabellenscan ist, während der Indextyp nur alle Indizes scannt, ohne die Daten zu scannen.
    Der Indextyp wird normalerweise angezeigt, wenn: die abzufragenden Daten direkt abgerufen werden können in der Indexstruktur, ohne die Daten zu scannen. Wenn dies der Fall ist, wird im Feld Extra Using index angezeigt.
  🎜Zum Beispiel:🎜rrreee🎜Im obigen Beispiel: Das von uns abgefragte Namensfeld ist zufällig ein Index, sodass wir die Daten direkt aus dem Index abrufen können. Es erfüllt die Abfrageanforderungen, ohne die Daten in der Tabelle abzufragen. Daher ist in diesem Fall der Wert des Typs index und der Wert von Extra ist <code>Using index.🎜
  • ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一. 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.
    下面是一个全表扫描的例子, 可以看到, 在全表扫描时, possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示没有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整个查询效率是十分低下的.

  mysql> EXPLAIN SELECT age FROM  user_info WHERE age = 20 \G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: user_info
     partitions: NULL
           type: ALL
  possible_keys: NULL
            key: NULL
        key_len: NULL
            ref: NULL
           rows: 10
       filtered: 10.00
          Extra: Using where
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  type 类型的性能比较

  通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
  ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
ALL 类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的.
  而 index 类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.
  后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了.

  possible_keys

  possible_keys 表示 MySQL 在查询时, 能够使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys 中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查询时具体使用了哪些索引, 由 key 字段决定.

  key

  此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引.

  key_len

  表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组合索引是否完全被使用, 或只有最左部分字段被使用到.
  key_len 的计算规则如下:

  • 字符串
  • char(n): n 字节长度
  • varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3 * n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4 * n + 2 字节.
  • 数值类型:
  • TINYINT: 1字节
  • SMALLINT: 2字节
  • MEDIUMINT: 3字节
  • INT: 4字节
  • BIGINT: 8字节
  • 时间类型
  • DATE: 3字节
  • TIMESTAMP: 4字节
  • DATETIME: 8字节
  • 字段属性: NULL 属性 占用一个字节. 如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性.

  我们来举两个简单的栗子:

  mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = &#39;p1&#39; AND productor = &#39;WHH&#39; \G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: order_info
     partitions: NULL
           type: range
  possible_keys: user_product_detail_index
            key: user_product_detail_index
        key_len: 9
            ref: NULL
           rows: 5
       filtered: 11.11
          Extra: Using where; Using index
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  上面的例子是从表 order_info 中查询指定的内容, 而我们从此表的建表语句中可以知道, 表 order_info 有一个联合索引:

  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

  不过此查询语句 WHERE user_id < 3 AND product_name = &#39;p1&#39; AND productor = &#39;WHH&#39; 中, 因为先进行 user_id 的范围查询, 而根据 最左前缀匹配 原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配, 因此实际上我们使用到的索引的字段只有 user_id, 因此在 EXPLAIN 中, 显示的 key_len 为 9. 因为 user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字节, 而 NULL 属性占用一个字节, 因此总共是 9 个字节. 若我们将user_id 字段改为 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0', 则 key_length 应该是8.

  上面因为 最左前缀匹配 原则, 我们的查询仅仅使用到了联合索引的 user_id 字段, 因此效率不算高.

  接下来我们来看一下下一个例子:

  mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: order_info
     partitions: NULL
           type: ref
  possible_keys: user_product_detail_index
            key: user_product_detail_index
        key_len: 161
            ref: const,const
           rows: 2
       filtered: 100.00
          Extra: Using index
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
  这次的查询中, 我们没有使用到范围查询, key_len 的值为 161. 为什么呢? 因为我们的查询条件 WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' 中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此 keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161
  rows
  rows 也是一个重要的字段. MySQL 查询优化器根据统计信息, 估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数.
  这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.
  Extra
  EXplain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:
  Using filesort
  当 Extra 中有 Using filesort 时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有 Using filesort, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.
  例如下面的例子:
  mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY product_name \G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: order_info
     partitions: NULL
           type: index
  possible_keys: NULL
            key: user_product_detail_index
        key_len: 253
            ref: NULL
           rows: 9
       filtered: 100.00
          Extra: Using index; Using filesort
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
  我们的索引是
  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
  但是上面的查询中根据 product_name 来排序, 因此不能使用索引进行优化, 进而会产生 Using filesort.
  如果我们将排序依据改为 ORDER BY user_id, product_name, 那么就不会出现 Using filesort 了. 例如:
  mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: order_info
     partitions: NULL
           type: index
  possible_keys: NULL
            key: user_product_detail_index
        key_len: 253
            ref: NULL
           rows: 9
       filtered: 100.00
          Extra: Using index
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
  
  Using index
  "覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错
  Using temporary
  查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.
  
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  Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in das Leistungsoptimierungstool von MySQL. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!