MySQL fournit une commande EXPLAIN, qui peut analyser l'instruction SELECT et afficher les informations détaillées de l'exécution SELECT pour que les développeurs puissent l'optimiser.
La commande EXPLAIN est très simple à utiliser. Il suffit d'ajouter Explain avant l'instruction SELECT, par exemple :
EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE id < 300;
Afin de faciliter la démonstration de l'utilisation de EXPLAIN, nous devons d'abord en créer deux. Un tableau pour tester et ajouter les données correspondantes :
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');
Le contenu de sortie de la commande EXPLAIN est à peu près le suivant :
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)La signification de chaque colonne est la suivante :
id : Identifiant de la requête SELECT. Chaque SELECT se voit automatiquement attribuer un identifiant unique.
select_type : Le type de requête SELECT.
table : Quelle table est interrogée
partitions : Partitions correspondantes
type : type de jointure
possible_keys : index possibles utilisés dans cette requête
key : valeurs exactes dans cette requête Index used.
ref : Quel champ ou constante est utilisé avec la clé
rows : Affiche le nombre de lignes analysées par cette requête. une estimation.
filtré : Indique le pourcentage de données filtrées par cette condition de requête
extra : Informations complémentaires
Jetons ensuite un coup d'œil aux champs les plus importants.
select_type représente le type de requête, et ses valeurs couramment utilisées sont :
SIMPLE, ce qui signifie que cette requête ne contient pas de requête UNION ou de sous-requête
PRIMARY, ce qui signifie que cette requête est la requête la plus externe
.UNION, indiquant que cette requête est la deuxième requête ou une requête ultérieure de UNION
DEPENDENT UNION, la deuxième requête ou une requête ultérieure de l'instruction UNION Query, dépend de la requête externe
UNION RESULT, le résultat de UNION
SUBQUERY, le premier SELECT de la sous-requête
SOUS-REQUÊTE DÉPENDANTE : le premier SELECT de la sous-requête dépend de la requête externe.
Le type de requête le plus courant. devrait être SIMPLE. Par exemple, lorsque notre requête n'a ni sous-requête ni requête UNION, elle est généralement du type SIMPLE, par exemple :
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)Si nous utilisons Si la requête UNION est utilisée. , le résultat généré par EXPLAIN est similaire à ce qui suit :
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)représente la table ou la table dérivée impliquée dans la requête
< Le champ 🎜> est plus important, il fournit une base importante pour juger si la requête est efficace. Grâce au champ type, on juge si la requête est type ou 全表扫描, etc. 索引扫描<. 🎜>type type commun
const
typeconsteq_ref : ce type apparaît généralement dans les requêtes de jointure de plusieurs. tables, indiquant que pour chaque résultat du tableau précédent, ne peut correspondre qu'à une seule ligne de résultats dans ce dernier tableau. Et l'opération de comparaison de la requête est généralement
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)ref : Ce type apparaît généralement dans les requêtes de jointure multi-tables, des requêtes d'index de clé non uniques ou non primaires, ou des requêtes utilisant des index de règles =
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)最左前缀
range : indique l'utilisation d'une requête de plage d'index pour obtenir certains enregistrements de données dans la table. à travers la plage du champ d'index. Ce type apparaît généralement dans l'opération =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN().refLorsque
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) Par exemple, l'exemple suivant est un. requête de plage : typerangerefkey_lenindex : signifie que l'analyse d'index complète (analyse complète de l'index) est similaire au type ALL, sauf que le type ALL est une analyse de table complète, tandis que l'index type analyse uniquement tous les index sans analyser les données.
Le type d'index apparaît généralement lorsque : les données à interroger sont directement Il peut être obtenu dans l'arborescence d'index sans analyser les données. Lorsque c'est le cas, le champ Extra. afficher
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) Par exemple : 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)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 < systemALL 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 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.
此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引.
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 = 'p1' AND productor = 'WHH' \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 = 'p1' AND productor = 'WHH' 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 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.
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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