Quelles sont les mesures clés à rechercher dans une sortie Expliquez (type, clé, lignes, supplémentaires)?

Les métriques clés des commandes Explication incluent le type, la clé, les lignes et le supplément. 1) Le type reflète le type d'accès de la requête. Plus la valeur est élevée, plus l'efficacité est élevée, comme Const est meilleure que tous. 2) La clé affiche l'index utilisé et NULL n'indique pas d'index. 3) Les lignes estiment le nombre de lignes numérisées, affectant les performances de la requête. 4) Extra fournit des informations supplémentaires, telles que l'utilisation d'invites de port de fichiers qu'elles doivent être optimisées.

introduction

Lorsque nous parlons de l'optimisation de la base de données, EXPLAIN est un outil puissant entre nos mains, ce qui nous aide à jeter un œil au plan d'exécution des requêtes SQL. Aujourd'hui, nous explorerons en profondeur les indicateurs clés dans EXPLAIN la sortie: type , key , rows et Extra . Ces mesures révèlent non seulement la façon dont les requêtes sont exécutées, mais nous fournissent également des indices précieux pour optimiser notre base de données. Lisez cet article et vous apprendrez à interpréter ces mesures et à les utiliser pour améliorer les performances de votre base de données.

Examen des connaissances de base

EXPLAIN est utilisée dans MySQL pour afficher le plan d'exécution des instructions SQL. Il nous aide à comprendre des informations telles que la façon dont la requête est exécutée, quelles index sont utilisés et le nombre estimé de lignes. Comprendre les concepts de base de ces informations est crucial pour notre analyse approfondie ultérieure.

• type : indique comment MySQL recherche les lignes dans les tables. Il reflète le type d'accès de la requête, de l'optimal au pire, dans l'ordre: system , const , eq_ref , ref , range , index , ALL .
• key : affiche l'index que MySQL décide d'utiliser. Si aucun index n'est utilisé, NULL sera affiché ici.
• rows : estimer le nombre de lignes que MySQL doit scanner. Ce nombre est crucial pour évaluer l'efficacité d'une requête.
• Extra : contient des informations supplémentaires qui ne conviennent pas à l'affichage dans d'autres colonnes, telles que l'utilisation de tables temporaires, le tri des fichiers, etc.

Analyse du concept de base ou de la fonction

Définition et fonction du type

type est l'une des mesures les plus intuitives dans EXPLAIN la sortie, et il nous explique comment MySQL accède aux lignes dans un tableau. Plus la valeur du type est élevée, plus l'efficacité de la requête est élevée. Par exemple, const signifie qu'une seule ligne est accessible, tandis que ALL les moyens du scan de table complet, qui est le type d'accès le moins efficace.

Regardons un exemple simple:

 Expliquez SELECT * dans les utilisateurs où id = 1;

La sortie peut montrer que type est const car id est une clé principale et MySQL peut localiser directement cette ligne.

Définition et fonction de key

Le champ key montre l'index que MySQL choisit d'utiliser lors de l'exécution d'une requête. S'il n'y a pas d'index approprié, MySQL sélectionnera la numérisation complète de la table et key sera affichée en tant que NULL . Le choix du bon index est essentiel pour améliorer les performances de la requête.

Par exemple:

 Expliquez SELECT * dans les utilisateurs où name = 'John';

S'il y a un index sur le champ name , key peut afficher le nom de l'index.

Définition et fonction des rows

Le champ rows représente le nombre de lignes que MySQL estime à scanner. Ce nombre affecte directement les performances de la requête, car plus les lignes sont analysées, plus la requête prend longtemps.

Par exemple:

 Expliquez Sélectionner * parmi les utilisateurs où l'âge> 30;

Si le champ age n'a pas d'index, rows peuvent afficher un nombre plus grand indiquant qu'un grand nombre de lignes doivent être numérisées.

La définition et la fonction de Extra

Le champ Extra contient des informations supplémentaires qui peuvent être très utiles pour nous de comprendre comment les requêtes sont effectuées. Par exemple, si vous voyez Using temporary ou Using filesort , cela signifie généralement que la requête doit être optimisée.

Par exemple:

 Expliquez Sélectionner * parmi les utilisateurs Commandez par nom;

Si name n'est pas indexé, Extra peut s'afficher Using filesort , indiquant que MySQL nécessite le tri des fichiers, ce qui affectera les performances.

Exemple d'utilisation

Utilisation de base

Regardons une question simple et sa sortie EXPLAIN :

 Expliquez SELECT * dans les utilisateurs où id = 1;

La sortie peut être la suivante:

 ---- ------------- ------- ------- --------------- --------- --------- ------- ------ ------- 
| ID | select_type | Tableau | Type | possible_keys | clé | key_len | Réf | Rows | Extra |
 ---- ------------- ------- ------- --------------- --------- --------- ------- ------ ------- 
| 1 | Simple | Utilisateurs | Const | Primaire | Primaire | 4 | Const | 1 | |
 ---- ------------- ------- ------- --------------- --------- --------- ------- ------ -------

Ici, nous pouvons voir type est const , key est PRIMARY et rows sont 1, indiquant que MySQL a trouvé directement cette ligne via l'index de clé primaire.

Utilisation avancée

Regardons maintenant une requête plus complexe:

 Expliquez SELECT * parmi les utilisateurs U Rejoignez les commandes o sur u.id = o.user_id où U.age> 30;

La sortie peut être la suivante:

 ---- ------------- ------- -------- --------------- --------- --------- --------------- ------ ------------- 
| ID | select_type | Tableau | Type | possible_keys | clé | key_len | Réf | Rows | Extra |
 ---- ------------- ------- -------- --------------- --------- --------- --------------- ------ ------------- 
| 1 | Simple | u | Range | Primaire, âge | Âge | 4 | NULL | 100 | En utilisant où |
| 1 | Simple | O | Réf | user_id | user_id | 4 | test.u.id | 10 | |
 ---- ------------- ------- -------- --------------- --------- --------- --------------- ------ -------------

Ici, nous pouvons voir type est range et ref , key est age et user_id , et rows sont respectivement de 100 et 10. Cela montre que MySQL trouve d'abord l'utilisateur qui répond aux critères via l'indice age , puis trouve l'ordre pertinent via user_id .

Erreurs courantes et conseils de débogage

Les erreurs courantes lors de l'utilisation EXPLAIN incluent:

• Ignorez les avertissements dans des champs Extra tels que Using filesort ou Using temporary .
• Aucun indice approprié n'est créé pour les requêtes couramment utilisées, ce qui entraîne key NULL .
• Le champ rows est mal compris, pensant que c'est le nombre de lignes réellement scannées, alors qu'en fait c'est la valeur estimée.

Les méthodes pour déboguer ces problèmes comprennent:

• Lisez attentivement le champ Extra et optimisez en fonction des invites, comme l'ajout d'un index au champ trié.
• Analysez les champs key pour vous assurer que la requête utilise l'index approprié et, sinon, envisagez d'ajouter l'index.
• Vérifiez la précision du champ rows en exécutant réellement la requête et en utilisant la commande SHOW PROFILE .

Optimisation des performances et meilleures pratiques

Dans les applications pratiques, l'optimisation des indicateurs clés de l' EXPLAIN sortie peut considérablement améliorer les performances de la base de données. Voici quelques suggestions d'optimisation:

• Assurez-vous que les conditions de requête couramment utilisées ont des indices appropriés et réduisent la valeur des rows .
• Évitez la numérisation complète de la table, optimisez la valeur type et essayez d'utiliser const , eq_ref ou ref .
• Faites attention aux avertissements dans le champ Extra et optimisez en fonction des invites, comme l'ajout d'un indice au champ trié.

Voyons une comparaison avant et après l'optimisation:

 - Avant l'optimisation, expliquez Sélectionner * parmi les utilisateurs où le nom comme «% John%»;

- Optimisé Expliquez Sélectionner * parmi les utilisateurs où le nom comme «John%»;

Avant l'optimisation, type peut être ALL et rows peuvent être un nombre plus important, car LIKE '%John%' ne peut pas utiliser l'indice. Après optimisation, si name a un index, type peut devenir range et la valeur des rows sera considérablement réduite.

En termes de habitudes de programmation et de meilleures pratiques, il est recommandé:

• Utilisez régulièrement EXPLAIN pour analyser et interroger, et découvrir rapidement et optimiser les goulots d'étranglement des performances.
• Maintenez la lisibilité et la maintenance du code et assurez-vous que la logique d'index et de requête est claire et facile à comprendre.
• Sur la base des besoins réels de l'entreprise, les indices de conception rationnellement pour éviter la dégradation des performances causée par une indexation excessive.

En comprenant et en appliquant profondément les indicateurs clés de l' EXPLAIN sortie, nous pouvons optimiser plus efficacement les requêtes de base de données et améliorer les performances globales de l'application.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!