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 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;

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 '',
  `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 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)

各列の意味は次のとおりです:

id: SELECT クエリの識別子。各 SELECT には自動的に一意の識別子が割り当てられます。
• 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:

SIMPLE 、このクエリに UNION クエリまたはサブクエリが含まれていないことを示します。
• 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)

)。 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)

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

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

型です。
• 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、
type
• 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)

  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)

  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
が使用される場合 左端のプレフィックス

は、ルール インデックスのクエリです。

たとえば、次の例では、
• 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)

  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

が
• 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)

  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
が表示されます。インデックスの使用

.

• 
  例: <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">mysql&gt; 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
index

、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)

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)<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 id="rows">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 id="Extra">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)

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.

相关免费推荐：编程视频课程

以上がMySQL のパフォーマンス最適化ツール Explain の紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。