Pengoptimuman pertanyaan menggunakan EXPLAIN dalam MySQL
Contoh penggunaan dan kod khusus EXPLAIN
dalam MySQLEXPLAIN
的用法及具体代码示例
一、介绍
在MySQL中,EXPLAIN
是一个很有用的工具,用于分析查询语句的执行计划。它可以帮助我们了解MySQL是如何处理查询,以及对查询性能进行优化提供了重要的参考。
二、使用方法
要使用EXPLAIN
进行查询分析,只需要将要分析的查询语句放在EXPLAIN
关键字之后,例如:
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 18;
三、解读结果
EXPLAIN
的分析结果以表格的形式呈现,包含了一些列,主要包括以下几个字段:
id
:表示查询序号,如果查询有嵌套,则相对应嵌套层级的id也会递增。select_type
:表示查询的类型,包括简单查询、联合查询、子查询等。table
:表示这一行的数据是关联的哪个表。type
:表示访问表的方式,包括全表扫描、索引扫描、范围扫描等。possible_keys
:表示可能使用到的索引。key
:表示实际使用到的索引。key_len
:表示索引字段的长度。ref
:表示参考的常量或列。rows
:表示扫描的行数。Extra
:表示其他信息,例如使用临时表、文件排序等。
四、优化分析
通过对解读结果的分析,我们可以进行性能优化,以下是一些常见的优化案例:
- 索引优化:通过分析
possible_keys
和key
字段,判断是否使用了适当的索引。如果key
是NULL
,则说明没有使用索引,需要考虑创建索引优化查询。 - 扫描行数优化:通过分析
rows
字段,判断查询扫描的行数是否过多。如果扫描行数较大,可以考虑对查询进行重写,减少扫描行数。 - 查询类型优化:通过分析
select_type
字段,判断查询的类型。例如,如果查询是子查询,可能需要考虑使用JOIN来替代子查询,以提高查询性能。 - 表关联优化:通过分析
table
字段,判断是否有多表关联,是否需要调整表关联的顺序,减少临时表的使用。
五、示例代码
以下是一个示例代码,来说明如何使用EXPLAIN
:
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 100;
执行以上代码,可以得到类似的结果:
+----+-------------+--------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | orders | const | customer_id | id | 4 | const|1 | NULL | +----+-------------+--------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------+
通过观察这个结果,我们可以得到以下信息:
- 查询是一个简单查询(SIMPLE)。
- 查询使用了customer_id索引。
- 查询扫描的行数是1。
通过这些信息,可以判断这个查询性能较好,因为使用了索引且只扫描了一行。
六、总结
通过使用EXPLAIN
,我们可以分析查询语句的执行计划,从而进行性能优化。我们可以通过分析查询的类型、索引使用情况、扫描行数等信息,来判断查询是否需要进行优化,并决定采取哪些优化策略。EXPLAIN
1 Pengenalan
Dalam MySQL,EXPLAIN
ialah alat yang sangat berguna , digunakan. untuk menganalisis rancangan pelaksanaan pernyataan pertanyaan. Ia boleh membantu kami memahami cara MySQL memproses pertanyaan, dan menyediakan rujukan penting untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan. 🎜2. Cara menggunakan
🎜Untuk menggunakanEXPLAIN
untuk analisis pertanyaan, anda hanya perlu meletakkan pernyataan pertanyaan untuk dianalisis selepas kata kunci EXPLAIN
, sebagai contoh: 🎜rrreee3. Hasil tafsiran
🎜EXPLAIN
hasil analisis dibentangkan dalam bentuk jadual, termasuk beberapa lajur, terutamanya termasuk medan berikut : 🎜-
id
: Menunjukkan nombor urutan pertanyaan Jika pertanyaan bersarang, id tahap bersarang yang sepadan juga akan ditambah. -
select_type
: Menunjukkan jenis pertanyaan, termasuk pertanyaan mudah, pertanyaan bersama, subkueri, dsb. -
jadual
: Menunjukkan jadual yang mana baris data ini dikaitkan. -
type
: Menunjukkan kaedah mengakses jadual, termasuk imbasan jadual penuh, imbasan indeks, imbasan julat, dsb. -
possible_keys
: Menunjukkan indeks yang boleh digunakan. -
key
: Menunjukkan indeks sebenar yang digunakan. -
key_len
: Menunjukkan panjang medan indeks. -
ref
: Pemalar atau lajur yang mewakili rujukan. -
baris
: Menunjukkan bilangan baris yang diimbas. -
Tambahan
: Mewakili maklumat lain, seperti menggunakan jadual sementara, pengisihan fail, dsb.
4. Analisis Pengoptimuman
🎜Dengan menganalisis hasil tafsiran, kami boleh mengoptimumkan prestasi Berikut ialah beberapa kes pengoptimuman biasa: 🎜- Pengoptimuman indeks : Tentukan. sama ada indeks yang sesuai digunakan dengan menganalisis medan
possible_keys
dankey
. Jikakey
ialahNULL
, ini bermakna tiada indeks digunakan dan anda perlu mempertimbangkan untuk mencipta indeks untuk mengoptimumkan pertanyaan. - Pengoptimuman bilangan baris yang diimbas: Dengan menganalisis medan
rows
, tentukan sama ada pertanyaan mengimbas terlalu banyak baris. Jika bilangan baris yang diimbas adalah besar, pertimbangkan untuk menulis semula pertanyaan untuk mengurangkan bilangan baris yang diimbas. - Pengoptimuman jenis pertanyaan: Tentukan jenis pertanyaan dengan menganalisis medan
select_type
. Sebagai contoh, jika pertanyaan ialah subkueri, anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk menggunakan JOIN dan bukannya subkueri untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. - Pengoptimuman perkaitan jadual: Dengan menganalisis medan
jadual
, tentukan sama ada terdapat berbilang perkaitan jadual dan sama ada susunan perkaitan jadual perlu dilaraskan untuk mengurangkan penggunaan jadual sementara.
5. Contoh kod
🎜Berikut ialah contoh kod untuk menggambarkan cara menggunakanEXPLAIN
: 🎜rrreee🎜Lakukan kod di atas, anda boleh dapatkan sesuatu seperti Keputusan: 🎜rrreee🎜Dengan memerhati keputusan ini, kita boleh mendapatkan maklumat berikut: 🎜- Pertanyaan ialah pertanyaan mudah (SIMPLE).
- Pertanyaan menggunakan indeks id_pelanggan.
- Bilangan baris yang diimbas oleh pertanyaan ialah 1.
6. Ringkasan
🎜Dengan menggunakanEXPLAIN
, kami boleh menganalisis pelan pelaksanaan pernyataan pertanyaan untuk mengoptimumkan prestasi. Kita boleh menilai sama ada pertanyaan perlu dioptimumkan dan memutuskan strategi pengoptimuman yang mana untuk diguna pakai dengan menganalisis jenis pertanyaan, penggunaan indeks, bilangan baris yang diimbas dan maklumat lain. EXPLAIN
ialah alat yang sangat penting dalam pengoptimuman MySQL, membantu kami memahami rancangan pelaksanaan MySQL dan meningkatkan prestasi pertanyaan. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Pengoptimuman pertanyaan menggunakan EXPLAIN dalam MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Anda boleh membuka phpmyadmin melalui langkah -langkah berikut: 1. Log masuk ke panel kawalan laman web; 2. Cari dan klik ikon phpmyadmin; 3. Masukkan kelayakan MySQL; 4. Klik "Login".

Buat pangkalan data menggunakan Navicat Premium: Sambungkan ke pelayan pangkalan data dan masukkan parameter sambungan. Klik kanan pada pelayan dan pilih Buat Pangkalan Data. Masukkan nama pangkalan data baru dan set aksara yang ditentukan dan pengumpulan. Sambung ke pangkalan data baru dan buat jadual dalam penyemak imbas objek. Klik kanan di atas meja dan pilih masukkan data untuk memasukkan data.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

Anda boleh membuat sambungan MySQL baru di Navicat dengan mengikuti langkah -langkah: Buka aplikasi dan pilih Sambungan Baru (Ctrl N). Pilih "MySQL" sebagai jenis sambungan. Masukkan nama host/alamat IP, port, nama pengguna, dan kata laluan. (Pilihan) Konfigurasikan pilihan lanjutan. Simpan sambungan dan masukkan nama sambungan.

Memulihkan baris yang dipadam secara langsung dari pangkalan data biasanya mustahil melainkan ada mekanisme sandaran atau transaksi. Titik Utama: Rollback Transaksi: Jalankan balik balik sebelum urus niaga komited untuk memulihkan data. Sandaran: Sandaran biasa pangkalan data boleh digunakan untuk memulihkan data dengan cepat. Snapshot Pangkalan Data: Anda boleh membuat salinan bacaan pangkalan data dan memulihkan data selepas data dipadam secara tidak sengaja. Gunakan Pernyataan Padam dengan berhati -hati: Periksa syarat -syarat dengan teliti untuk mengelakkan data yang tidak sengaja memadamkan. Gunakan klausa WHERE: Secara jelas menentukan data yang akan dipadam. Gunakan Persekitaran Ujian: Ujian Sebelum Melaksanakan Operasi Padam.

Kaedah pengoptimuman SQL biasa termasuk: Pengoptimuman Indeks: Buat pertanyaan yang diperolehi indeks yang sesuai. Pengoptimuman pertanyaan: Gunakan jenis pertanyaan yang betul, syarat gabungan yang sesuai, dan subqueries dan bukannya gabungan berbilang meja. Pengoptimuman Struktur Data: Pilih struktur jadual yang sesuai, jenis medan dan cuba mengelakkan menggunakan nilai null. Cache pertanyaan: Dayakan cache pertanyaan untuk menyimpan hasil pertanyaan yang sering dilaksanakan. Pengoptimuman Kolam Sambungan: Gunakan kolam sambungan ke sambungan pangkalan data multiplex. Pengoptimuman Transaksi: Elakkan transaksi bersarang, gunakan tahap pengasingan yang sesuai, dan operasi batch. Pengoptimuman Perkakasan: Meningkatkan perkakasan dan gunakan penyimpanan SSD atau NVME. Penyelenggaraan Pangkalan Data: Jalankan tugas penyelenggaraan indeks secara teratur, mengoptimumkan statistik, dan objek yang tidak digunakan. Pertanyaan

Redis menggunakan satu seni bina berulir untuk memberikan prestasi tinggi, kesederhanaan, dan konsistensi. Ia menggunakan I/O multiplexing, gelung acara, I/O yang tidak menyekat, dan memori bersama untuk meningkatkan keserasian, tetapi dengan batasan batasan konkurensi, satu titik kegagalan, dan tidak sesuai untuk beban kerja yang berintensifkan.
