MySQL のパフォーマンス最適化ツール Explain の紹介-mysql チュートリアル-php.cn

MySQL チュートリアルコラムでは、パフォーマンス最適化アーティファクトを紹介します。説明

#その他の関連する無料学習の推奨事項:
mysql チュートリアル (ビデオ)

概要

MySQL は、

SELECT ステートメントを分析し、実行のために SELECT を出力できる EXPLAIN コマンドを提供します。 EXPLAIN コマンドの使用法は非常に簡単で、SELECT ステートメントの前に Explain を追加するだけです。たとえば、

EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE  id < 300;

ログイン後にコピー

Prepare

使用方法のデモンストレーションを容易にするために、 EXPLAIN の場合、まずテスト用に 2 つのテーブルを作成し、対応するデータを追加する必要があります。

CREATE TABLE `user_info` (
  `id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT &#39;&#39;,
  `age`  INT(11)              DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name_index` (`name`)
)
  ENGINE = InnoDB
  DEFAULT CHARSET = utf8

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;xys&#39;, 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;a&#39;, 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;b&#39;, 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;c&#39;, 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;d&#39;, 15);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;e&#39;, 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;f&#39;, 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;g&#39;, 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;h&#39;, 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (&#39;i&#39;, 15);

ログイン後にコピー

CREATE TABLE `order_info` (
  `id`           BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id`      BIGINT(20)           DEFAULT NULL,
  `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT &#39;&#39;,
  `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, &#39;p1&#39;, &#39;WHH&#39;);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, &#39;p2&#39;, &#39;WL&#39;);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, &#39;p1&#39;, &#39;DX&#39;);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, &#39;p1&#39;, &#39;WHH&#39;);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, &#39;p5&#39;, &#39;WL&#39;);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, &#39;p3&#39;, &#39;MA&#39;);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, &#39;p1&#39;, &#39;WHH&#39;);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, &#39;p1&#39;, &#39;WHH&#39;);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, &#39;p8&#39;, &#39;TE&#39;);

ログイン後にコピー

EXPLAIN 出力形式

EXPLAIN コマンドの出力内容はおおよそ次のとおりです。

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)

ログイン後にコピー

各列の意味は次のとおりです:

select_type: SELECT クエリのタイプ.
table: どのテーブルがクエリされているか
partitions: 一致するパーティション
type: 結合タイプ
possible_keys: このクエリで使用可能なキー選択されたインデックス
key: このクエリで使用される正確なインデックス。
ref: key と一緒に使用されるフィールドまたは定数
rows: このクエリの合計行数を表示します。
filtered: このクエリ条件によってフィルタリングされたデータの割合を示します
extra: 追加情報

続行

select_type

select_type はクエリのタイプを表し、その一般的な値は次のとおりです:

PRIMARY、このクエリが最も外側のクエリであることを示します。
UNION、このクエリが UNION 以降のクエリの 2 番目のクエリであることを示します
DEPENDENT UNION、UNION の 2 番目以降のクエリステートメントは、外側のクエリに依存します。
UNION RESULT、UNION の結果
SUBQUERY、サブクエリの最初の SELECT
DEPENDENT SUBQUERY: サブクエリの最初の SELECT は、外部クエリに依存します。つまり、サブクエリは外部クエリの結果に依存します。

最も一般的なクエリタイプは、たとえば、クエリにサブクエリや UNION クエリがない場合、通常は

SIMPLE タイプになります (例:

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)

ログイン後にコピー

)。 UNION クエリの場合、EXPLAIN によって出力される結果は次のようになります。

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)

ログイン後にコピー

table

はクエリに含まれるテーブルまたは派生テーブルを示します

type

フィールドの方が重要です。クエリが効率的かどうかを判断するための重要な基礎となります。

type フィールドを通じて、このクエリは full テーブルであると判断します。 scan または インデックススキャン など type 一般的なタイプ

type 共通の値は次のとおりです:

system: ありますテーブルデータに 1 つのエントリのみ。この型は特別な

const

const: 主キーまたは一意のインデックスに対する同等のクエリスキャンで、最大 1 行のデータのみを返します。constクエリは一度読み取るだけなので非常に高速です。たとえば、以下のクエリは主キーインデックスを使用するため、

の型は
const.# です。 ##

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)

ログイン後にコピー

eq_ref: このタイプは通常、複数テーブルの結合クエリで使用されます。つまり、前のテーブルの各結果は、後ろのテーブルの 1 行の結果のみと一致します。また、クエリの比較演算通常は

であり、クエリの効率が高くなります。例:

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)

ログイン後にコピー

ref: このタイプは通常、複数のテーブルの結合クエリで使用されます。 -主キーインデックス、または

は、ルールインデックスのクエリです。

ref タイプのクエリが使用されます。 :

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)

ログイン後にコピー

range: インデックス範囲クエリを使用して、インデックスフィールド範囲を通じてテーブル内の一部のデータレコードを取得することを意味します。このタイプは通常、=、<>、>、で表示されます。 >=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN、IN() 操作。

type

range
の場合、# EXPLAIN による ##ref フィールド出力は NULL で、key_len このフィールドは、このクエリで使用されるインデックスの中で最も長いです。 たとえば、次の例は範囲クエリです:
```
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)
```
ログイン後にコピー
index: フルインデックススキャン (フルインデックススキャン) を示します。ALL タイプと同様ですが、ALL タイプはフルテーブルスキャンであるのに対し、インデックスタイプはすべてのインデックスのみをスキャンします。データをスキャンせずにインデックスタイプが表示されます。
インデックスタイプは通常、次の場合に表示されます: クエリ対象のデータが直接存在するデータをスキャンせずにインデックスツリーから取得できます。この場合、追加フィールドには

例: <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">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)</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>上記の例では、クエリする名前フィールドがたまたまインデックスであるため、クエリのニーズを満たすには、次の値を取得します。テーブル内のデータをクエリせずに、インデックスから直接データを取得します。したがって、この場合は、「値は

、Extra の値は

Using Index

.##」と入力します。 #

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)

ログイン後にコピー

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)

ログイン後にコピー

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`)

ログイン後にコピー

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)<p>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 <code>WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1'</code> 中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此 <code>keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161</code></p>
<h3>rows</h3>
<p>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.<br>这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.</p>
<h3>Extra</h3>
<p>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:</p>
<ul><li>Using filesort<br>当 Extra 中有 <code>Using filesort</code> 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 <code>Using filesort</code>, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.<br>例如下面的例子:</li></ul>
<pre class="brush:php;toolbar:false">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)

ログイン後にコピー

我们的索引是

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

ログイン後にコピー

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)

ログイン後にコピー