MySQL 提供了一個EXPLAIN 指令, 它可以對SELECT 語句進行分析, 並輸出SELECT 執行的詳細資訊, 以供開發人員針對性最佳化.
EXPLAIN 指令用法十分簡單, 在SELECT 語句前加上Explain 就可以了, 例如:
EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE id < 300;
為了接下來方便示範EXPLAIN 的使用, 首先我們需要建立兩個測試用的表, 並添加對應的資料:
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 指令的輸出內容大致如下:
<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:sql;toolbar:false;">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)</pre><div class="contentsignin">登入後複製</div></div><div class="contentsignin">登入後複製</div></div>各列的意義如下:
id: SELECT 查詢的識別碼. 每個SELECT 都會自動分配一個唯一的識別碼.
select_type : SELECT 查詢的類型.
table: 查詢的是哪個表格
select_type
select_type 表示了查詢的類型, 它的常用取值有:
了, 例如當我們的查詢沒有子查詢, 也沒有UNION 查詢時, 那麼通常就是SIMPLE 類型, 例如:<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:sql;toolbar:false;">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)</pre><div class="contentsignin">登入後複製</div></div><div class="contentsignin">登入後複製</div></div>如果我們使用了UNION 查詢, 那麼EXPLAIN 輸出的結果類似如下:
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
#type
type 欄位比較重要, 它提供了判斷查詢是否高效的重要依據依據. 通過type 字段, 我們判斷此次查詢是全表掃描 或索引掃描 等.type 常用型別
就是
const 類型的.
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)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)例如下面這個例子中, 就使用到了ref 類型的查詢:
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) 是
range 時, 那麼EXPLAIN 輸出的ref 字段為NULL, 並且key_len 字段是此次查詢中使用到的索引的最長的那個.例如下面的例子就是一個範圍查詢:<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:sql;toolbar:false;">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)</pre><div class="contentsignin">登入後複製</div></div>
.
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)index
, 而Extra 的值是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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