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簡介
準備
EXPLAIN 輸出格式
表示查詢涉及的表或衍生表
type 常用的取值有:
type 类型的性能比较
possible_keys
key
key_len
rows
Extra
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MySQL 效能最佳化--Explain 使用介紹

May 05, 2017 pm 04:31 PM


簡介

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;
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準備

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 &#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);
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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;);
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EXPLAIN 輸出格式

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:php;toolbar:false;'>mysql&gt; 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

  • ##partitions: 符合的分區

  • #type: join 類型

  • possible_keys: 此查詢中可能選取的索引

  • ##key: 此查詢中確切使用到的索引.
  • ref: 哪個欄位或常數與key 一起被使用
  • rows: 顯示此查詢一共掃描了多少行.這是一個估計值.
  • filtered: 表示此查詢條件所過濾的資料的百分比
  • extra: 額外的資訊
  • 接下來我們來重點看一下比較重要的幾個字段.

select_type

select_type

表示了查詢的類型, 它的常用取值有:

    SIMPLE, 表示此查詢不包含UNION 查詢或子查詢
  • PRIMARY, 表示此查詢是最外層的查詢
  • UNION, 表示此查詢是UNION 的第二或隨後的查詢
  • DEPENDENT UNION, UNION 中的第二個或後面的查詢語句, 取決於外面的查詢
  • UNION RESULT, UNION 的結果
  • SUBQUERY, 子查詢中的第一個SELECT
  • DEPENDENT SUBQUERY: 子查詢中的第一個SELECT, 取決於外面的查詢.即子查詢依賴外層查詢的結果.
  • #最常見的查詢類別應該是
SIMPLE

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:php;toolbar:false;'>mysql&gt; 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)
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table

表示查詢涉及的表或衍生表

#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索引掃描 等.type 常用型別

type 常用的取值有:

##system : 表中只有一條資料. 這個型別是特殊的
    const
  • 類型.

    #const: 針對主鍵或唯一索引的等值查詢掃描, 最多只回傳一行資料. const 查詢速度非常快, 因為它僅僅讀取一次即可.
  • 例如下面的這個查詢, 它使用了主鍵索引, 因此
  • type

    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)
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    eq_ref: 此類型通常出現在多表的join 查詢,  表示對於前表的每一個結果, 都只能匹配到後表的一行結果. 並且查詢的比較操作通常是
  • =
  • , 查詢效率較高. 例如:

    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)
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    #ref: 此型別通常出現在多表的join 查詢, 針對於非唯一或非主鍵索引, 或是使用了
  • 最左前綴
  • 規則索引的查詢.

    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)
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    range: 表示使用索引範圍查詢, 透過索引欄位範圍來取得表格中部分資料記錄. 這個型別通常出現在 =, <>, >, >=, <, < ;=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.
  • type


    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:php;toolbar:false;'>mysql&gt; EXPLAIN SELECT * -&gt; FROM user_info -&gt; 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>

    #index: 表示全索引掃描(full index scan), 和ALL 類型類似, 只不過ALL 類型是全表掃描, 而index 類型則僅掃描所有的索引, 而不掃描資料.
  • index類型通常出現在: 所要查詢的資料直接在索引樹中就可以獲得到, 而不需要掃描資料. 當是這種情況時, Extra 欄位會顯示
  • Using index

    .

    #例如:
  • 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)
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上面的例子中, 我們查詢的name 欄位恰好是一個索引, 因此我們直接從索引中取得資料就可以滿足查詢的需求了, 而不需要查詢表中的資料. 因此這樣的情況下, type 的值是

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)
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    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.
    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)
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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`)
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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 &#39;0&#39;, 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 = &#39;p1&#39; \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)
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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 = &#39;p1&#39; 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

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.

Extra

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)
    登入後複製

我们的索引是

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
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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)
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  • 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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centos安裝mysql centos安裝mysql Apr 14, 2025 pm 08:09 PM

在 CentOS 上安裝 MySQL 涉及以下步驟:添加合適的 MySQL yum 源。執行 yum install mysql-server 命令以安裝 MySQL 服務器。使用 mysql_secure_installation 命令進行安全設置,例如設置 root 用戶密碼。根據需要自定義 MySQL 配置文件。調整 MySQL 參數和優化數據庫以提升性能。

laravel框架安裝方法 laravel框架安裝方法 Apr 18, 2025 pm 12:54 PM

文章摘要:本文提供了詳細分步說明,指導讀者如何輕鬆安裝 Laravel 框架。 Laravel 是一個功能強大的 PHP 框架,它 упростил 和加快了 web 應用程序的開發過程。本教程涵蓋了從系統要求到配置數據庫和設置路由等各個方面的安裝過程。通過遵循這些步驟,讀者可以快速高效地為他們的 Laravel 項目打下堅實的基礎。

MySQL與其他編程語言:一種比較 MySQL與其他編程語言:一種比較 Apr 19, 2025 am 12:22 AM

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

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