MySQL Explain工具大全

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Explain工具介绍

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL

注意：如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中

Explain分析示例

参考官方文档：dev.mysql.com/doc/refman/…

示例表：

DROP TABLE IF EXISTS `actor`;  
CREATE TABLE `actor` (  
`id` int(11) NOT NULL,  
`name` varchar(45) DEFAULT NULL,  
`update_time` datetime DEFAULT NULL,  
PRIMARY KEY (`id`)  
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;  
 
 INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017‐12‐22  
:27:18'), (2,'b','2017‐12‐22 15:27:18'), (3,'c','2017‐12‐22 15:27:18');  
  
 DROP TABLE IF EXISTS `film`;  
 CREATE TABLE `film` (  
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
 `name` varchar(10) DEFAULT NULL,  
 PRIMARY KEY (`id`),  
 KEY `idx_name` (`name`)  
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;  
  
 INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');  
  
 DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;  
 CREATE TABLE `film_actor` (  
 `id` int(11) NOT NULL,  
 `film_id` int(11) NOT NULL,  
 `actor_id` int(11) NOT NULL,  
 `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,  
 PRIMARY KEY (`id`),  
 KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)  
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;  
  
 INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);  

explain select * from actor;

结果如下： image.png 在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行

explain 两个变种

1）explain extended：会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可以得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。额外还有 filtered 列，是一个半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表）。

explain extended select * from film where id = 1;

image.png

show warnings;

image.png

2）explain partitions：相比 explain 多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。

explain中的列

接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。主要关注type、possible_keys、key、rows和extra几项

1. id列

id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。
id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。

2. select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。查询的类型，常见的值有：

  • SIMPLE：简单查询，不包含 UNION 或者子查询。
  • PRIMARY：查询中如果包含子查询或其他部分，外层的 SELECT 将被标记为 PRIMARY。
  • SUBQUERY：子查询中的第一个 SELECT。
  • UNION：在 UNION 语句中，UNION 之后出现的 SELECT。
  • DERIVED：在 FROM 中出现的子查询将被标记为 DERIVED。
  • UNION RESULT：UNION 查询的结果。

1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union

explain select * from film where id = 2;

2）primary：复杂查询中最外层的 select
3）subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）
4）derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表（derived的英文含义）
用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

# 关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
set session optimizer_switch='derived_merge=off'; 

explain select (select 1 from actor where id = 1) 
    from (select * from film where id = 1) der;

image.png

# 还原默认配置
set session optimizer_switch='derived_merge=on';

5）union：在 union 中的第二个和随后的 select

 explain select 1 union all select 1;

image.png

3. table列

这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
当 from 子句中有子查询时，table列是 <derivenN> 格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查询。
当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为<union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。

4. type列

这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。
依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref

NULL：mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表

explain select min(id) from film;

image.png const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于主键或唯一索引的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system

 explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

image.png

 show warnings;

image.png

eq_ref：主键或唯一索引的所有字段被连接使用 ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在const 之外最好的连接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。

 explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

image.png

ref：使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，可能会找到多个符合条件的行。

  1. 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）
 explain select * from film where name = 'film1';

image.png

  1. 关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。
  explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

image.png

range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

 explain select * from actor where id > 1;

image.png

index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。

explain select * from film;

image.png

有两种场景会触发：

  • 如果索引是查询的覆盖索引，并且索引查询的数据就可以满足查询中所需的所有数据，则只扫描索引树。此时，explain的Extra 列的结果是Using index。index通常比ALL快，因为索引的大小通常小于表数据。
  • 按索引的顺序来查找数据行，执行了全表扫描。此时，explain的Extra列的结果不会出现Uses index。

ALL：即全表扫描，性能最差，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

explain select * from actor;

image.png

5. possible_keys列

列出查询中可能被使用到的一个或多个索引，不一定被查询实际使用。

explain 时可能出现 possible_keys 有值，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。

如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。

6. key列

查询中实际使用到的索引。如果为 NULL，则表示未建立索引或索引失效

如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index

7. key_len列

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。

 explain select * from film_actor where film_id = 2;

image.png

key_len计算规则如下：

字符串

  • char(n)：n字节长度
  • varchar(n)：如果是utf-8，则长度 3n + 2 字节，加的2字节用来存储字符串长度

数值类型

  • tinyint：1字节
  • smallint：2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

如果字段允许为 NULL，需要额外1个字节来记录是否为NULL

索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索引。

8. ref列

这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）

表示在查询索引时，哪些列或者常量被用来与索引的值进行比较

9. rows列

展示MySQL估算出的查询时需要遍历的行数，越少越好。注意这个不是结果集里的行数。

10. filtered列

表示估算的经过查询条件删选出的列数的百分比。例如 rows 是 1000，filtered 是 50（50%），则实际筛选出的列数为 1000 * 50% = 500。

11. Extra列

这一列包含了 MySQL 在查询时的一些额外信息。常见的重要值如下：

当Extra列包含Using filesort或Using temporary，MySQL的性能会存在问题，需要尽可能避免。

1）Using index：使用覆盖索引
覆盖索引定义：mysql执行计划explain结果里的key有使用索引，如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取，这种情况一般可以说是用到了覆盖索引，extra里一般都有using index；覆盖索引一般针对的是辅助索引，整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果，不需要通过辅助索引树找到主键，再通过主键去主键索引树里获取其它字段值（不用回表，查询效率非常高）

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

image.png

2）Using where： 明查询使用了 WHERE 子句进行条件过滤。一般在没有使用到索引的时候会出现

explain select * from actor where name = 'a';

image.png

3）Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围；

explain select * from film_actor where film_id > 1;

image.png

4）Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。MySQL 需要创建临时表来存储查询的结果，常见于 ORDER BY 和 GROUP BY

  1. actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct
    explain select distinct name from actor;

image.png

  1. film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表
     explain select distinct name from film;

image.png

5）Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

  1. actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录
    explain select * from actor order by name;

image.png

  1. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index
    explain select * from film order by name;

image.png

6）Select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段

explain select min(id) from film;

image.png

7）Using join buffer (Block Nested Loop)

连表查询的方式，表示当被驱动表的没有使用索引的时候，MySQL 会先将驱动表读出来放到 join buffer 中，再遍历被驱动表与驱动表进行查询

8）Using join buffer (Batched Key Access)

连表查询的方式，与 Using join buffer (Block Nested Loop) 类似。MySQL 在链表查询时使用了 BKA 算法。

索引最佳实践

示例表：

CREATE TABLE `employees` (  
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
    `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',  
    `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',  
    `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',  
    `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',  
    PRIMARY KEY (`id`), 
    KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE  
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表'; 

 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());  
 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW()); 
 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

1.全值匹配

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';

image.png

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

image.png

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';

image.png

2.最左前缀法则

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'Bill' and age = 31;  
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 30 AND position = 'dev';  
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

image.png

3.不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

image.png

给hire_time增加一个普通索引：

ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_hire_time` (`hire_time`) USING BTREE ;  
EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) ='2018‐09‐30';

image.png

转化为日期范围查询，有可能会走索引：

EXPLAIN select * from employees where hire_time >='2018‐09‐30 00:00:00' and hire_time <  ='2018‐09‐30 23:59:59';

image.png

还原最初索引状态

ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_hire_time`;

4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';  
2 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager';

image.png

5.尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

image.png

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

image.png

6.mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描 < 小于、 > 大于、 <=、>= 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引

    EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei';

image.png

7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

    EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

image.png

8.like以通配符开头（'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作

    EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei'

image.png

    EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'

image.png

问题：解决like'%字符串%'索引不被使用的方法？
a）使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段

    EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

b）如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎

9.字符串不加单引号索引失效

 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';  
 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

image.png

10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评

估是否使用索引，详见范围查询优化

    EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei';

image.png

11.范围查询优化

给年龄添加单值索引

ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ;  
explain select * from employees where age >=1 and age <=2000;

image.png

没走索引原因：mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子，可能是由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引

优化方法：可以将大的范围拆分成多个小范围

explain select * from employees where age >=1 and age <=1000;  
explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000;

image.png

还原最初索引状态

ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_age`;

索引使用总结：

image.png

like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围

‐‐ mysql5.7关闭ONLY_FULL_GROUP_BY报错  
select version(), @@sql_mode;SET sql_mode=(SELECT REPLACE(@@sql_mode,'ONLY_FULL_GROUP_BY',''));
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