您好!
欢迎来到京东云开发者社区
登录
首页
博文
课程
大赛
工具
用户中心
开源
首页
博文
课程
大赛
工具
开源
更多
用户中心
开发者社区
>
博文
>
Explain详解与索引最佳实践
分享
打开微信扫码分享
点击前往QQ分享
点击前往微博分享
点击复制链接
Explain详解与索引最佳实践
自猿其说Tech
2022-05-19
IP归属:未知
643680浏览
计算机编程
### 1 引言 MYSQL 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。 ### 2 Explain分析示例 ```sql 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','2022‐03‐05 15:27:18'), (2,'b','2022‐03‐05 15:27:18'), (3,'c','2022‐03‐05 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`) --二级索引 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film 2'); 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); ``` 查看actor表执行计划 ``` mysql> explain select * from actor; ``` ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/f7fd2884-d1d2-4f9e-83c3-622bcd2b122420220519145854.png) ### 3 explain中的列 平时工作可以重点关注一下select_type、type、key、Extra 接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。 #### 3.1 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。 #### 3.2 select_type列 select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。 1)simple:简单查询。查询不包含子查询和union mysql> explain select * from film where id = 2; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/b1dd6993-0dec-479c-aaeb-82d3ac99a4eb20220519145936.png) 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(衍生表)(derived的英文含义) 用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型 mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化 mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/d75a020e-d758-44e2-81f7-a0eeaa6d046520220519150613.png) mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置 5)union:在 union 中的第二个和随后的 select mysql> explain select 1 union all select 1; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/6551b798-7d90-434e-ba4b-f86efeeba9df20220519150640.png) ### 3.3 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。 #### 3.4 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 const 1)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showwarnings 的结果)。用于 primary key 或 unique key 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 (无需优化 性能很好) mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/07155d1e-2eb8-4740-a688-98e95387c2e020220519150740.png) mysql> show warnings; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/6c633933-df45-45e5-9f33-f64278e59d7e20220519150750.png) 2)eq_ref:primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ,最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了,简单的 select 查询不会出现这种type。 mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/831b7706-656b-4784-8572-439a5708a86b20220519150805.png) 3)ref:相比 eq_ref,不使用唯一索引,而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀,索引要和某个值相比较,可能会找到多个符合条件的行。 - 简单 select 查询,name是普通索引(非唯一索引) mysql> explain select * from film where name = 'film1'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/174bd54b-f4ec-4cf0-9277-03e34364fd0920220519150858.png) - 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。 mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/777ee5f3-3eb5-4d46-9f0c-e7909aae574e20220519150919.png) 4)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。 mysql> explain select * from actor where id > 1; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/3ca56bea-0466-4c58-bb2d-733030d96c8020220519150943.png) 5)index:扫描全表索引,这通常比ALL快一些。 mysql> explain select * from film; 6)ALL:即全表扫描,意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了 mysql> explain select * from actor; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/78482c74-b40b-4492-a76e-d879e46e237120220519151002.png) #### 3.5 possible_keys列 这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。 explain 时可能出现 possible_keys 有列,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。 mysql> explain select * from film_actor where film_id = 5; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/9c1e8b90-a4f2-45e3-b0ee-b15e6d78fcc220220519151029.png) #### 3.6 key列 这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。 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。 #### 3.7 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。 mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/6ff219c5-8c65-47a7-a1bc-892481829f7320220519151052.png) key_len计算规则如下: 字符串 - char(n):n字节长度 - varchar(n):2字节存储字符串长度,如果是utf-8,则长度 3n+ 2 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1字节记录是否为 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。 #### 3.8 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,film_id = 2),字段名(例:film.id,表关联) mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 2; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/81442a13-7dc9-42d1-932b-b088cdef1e2d20220519151139.png) #### 3.9 rows列 这一列是mysql估计要读取并检测的行数,注意这个不是结果集里的行数。 #### 3.10 Extra列 这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下: 1)Using index:使用覆盖索引 mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/9494c86c-d32b-4da8-81fa-cbfb27ab631d20220519151209.png) 2)Using where:使用 where 语句来处理结果,查询的列未被索引覆盖 mysql> explain select * from actor where name = 'a'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/c29ba9e0-d3a2-49bd-8002-c807300fe42020220519151223.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; mysql> explain select * from film_actor where film_id > 1; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/835fb020-cfd9-43d5-9d89-39ca7e2303d620220519151236.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。 - actor.name没有索引,此时创建了张临时表来distinct mysql> explain select distinct name from actor; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/5eea3318-4e65-4d59-bdfa-81c7bb2af0a220220519151254.png) - film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index,没有用临时表 mysql> explain select distinct name from film; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/10548c0b-1cf5-4e3e-ad25-ff237ea026ba20220519151311.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。 - 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 mysql> explain select * from actor order by name; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/10319599-09c6-4e16-85e0-e1d52ac631ed20220519151331.png) - film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index mysql> explain select * from film order by name; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/01c6dfd7-2268-45c3-8438-b8efbda1e06f20220519151350.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是mysql> explain select min(id) from film; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/a37e71c0-4f07-439f-895c-de2b024f809320220519151407.png) ### 4 索引最佳实践 ```sql 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', ,'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'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/c1a069d2-622d-4f5c-b1a3-7727832859e520220519151440.png) EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/223871c4-c3ee-41c7-bfb0-02c158cd201d20220519151453.png) EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/949f5ebc-2eeb-46a4-932e-869bb20a572120220519151524.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 age = 22 AND position ='manager'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/2273ee2a-f0ad-4641-b4e5-1f8d7b903b0620220519151539.png) EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/651271a8-b48d-4acd-9702-c0958928a55120220519151555.png) EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/bbeb2800-853a-4e77-aa45-71716bee49f820220519151606.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'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/c1581f7e-3943-4691-8f5e-728e312c71a220220519151625.png) 给hire_time增加一个普通索引: ```sql ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_hire_time` (`hire_time`) USING BTREE ; ``` EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) ='2022-03-05'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/1c0023e9-7317-469a-9a36-d70d79a2634320220519151653.png) 转化为日期范围查询,会走索引: EXPLAIN select * from employees where hire_time >='2022-03-05 00:00:00' and hire_time <='2022-03-05 23:59:59'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/6af0411d-cd4d-471f-9c23-89313b1cdabf20220519151705.png) 还原最初索引状态 ```sql 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'; EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/19709258-c582-4a68-a7fa-de3e7c98c85120220519151738.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'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/14540ece-61b2-48ad-a1a0-0d797815620720220519151753.png) EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/7254a19e-b458-423b-af65-2615cb16711220220519151807.png) 6)mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用索引会导致全表扫描 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/ed73d8f2-1340-481e-b469-954b1082018920220519151939.png) 7)is null,is not null 也无法使用索引 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/066357ae-0e6f-4e79-ba35-526baa66679b20220519151958.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' ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/727cbc11-9c49-402a-a21e-ba58ebc098b320220519152012.png) EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%' 索引依次递增,也可定位到 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/00589db2-c64b-47fa-a041-758f93f1ced220220519152024.png) 问题:解决like'%字符串%'索引不被使用的方法? - 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%'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/f82b02ef-f9c4-4b46-a211-7c202aa09e9320220519152242.png) - 如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎(ES) 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;(mysql 会用转换类型的函数转成int,上述提到使用函数不会命中索引,全表扫描) ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/7d89085a-d8cb-457f-8d83-a5a9bc69cc3220220519152300.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'; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/356d810d-4af1-4a24-8dd8-dd1e9a4c962720220519152319.png) 11)范围查询优化 给年龄添加单值索引 ```sql ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ; ``` explain select * from employees where age >=1 and age <=2000; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/45f63257-755e-4895-8337-2c2a9cc6ad3b20220519152357.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:可以讲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; ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/65c4eb79-6fa4-4f6f-b603-a32eb3e6fb8520220519152414.png) 还原最初索引状态 ```sql ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_age`; ``` ### 5 索引使用总结 ![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/bdeb176e-f154-4770-9ab7-9ae98852d5bb20220519152442.png) like KK%相当于=常量,%KK和%KK% 相当于范围 ------------ ###### 自猿其说Tech-JDL京东物流技术与数据智能部 ###### 作者:田强
原创文章,需联系作者,授权转载
上一篇:初步探索GraalVM--云原生时代JVM黑科技
下一篇:理解Mysql索引原理及特性
相关文章
Taro小程序跨端开发入门实战
Flutter For Web实践
配运基础数据缓存瘦身实践
自猿其说Tech
文章数
426
阅读量
2149963
作者其他文章
01
深入JDK中的Optional
本文将从Optional所解决的问题开始,逐层解剖,由浅入深,文中会出现Optioanl方法之间的对比,实践,误用情况分析,优缺点等。与大家一起,对这项Java8中的新特性,进行理解和深入。
01
Taro小程序跨端开发入门实战
为了让小程序开发更简单,更高效,我们采用 Taro 作为首选框架,我们将使用 Taro 的实践经验整理了出来,主要内容围绕着什么是 Taro,为什么用 Taro,以及 Taro 如何使用(正确使用的姿势),还有 Taro 背后的一些设计思想来进行展开,让大家能够对 Taro 有个完整的认识。
01
Flutter For Web实践
Flutter For Web 已经发布一年多时间,它的发布意味着我们可以真正地使用一套代码、一套资源部署整个大前端系统(包括:iOS、Android、Web)。渠道研发组经过一段时间的探索,使用Flutter For Web技术开发了移动端可视化编程平台—Flutter乐高,在这里希望和大家分享下使用Flutter For Web实践过程和踩坑实践
01
配运基础数据缓存瘦身实践
在基础数据的常规能力当中,数据的存取是最基础也是最重要的能力,为了整体提高数据的读取能力,缓存技术在基础数据的场景中得到了广泛的使用,下面会重点展示一下配运组近期针对数据缓存做的瘦身实践。
自猿其说Tech
文章数
426
阅读量
2149963
作者其他文章
01
深入JDK中的Optional
01
Taro小程序跨端开发入门实战
01
Flutter For Web实践
01
配运基础数据缓存瘦身实践
添加企业微信
获取1V1专业服务
扫码关注
京东云开发者公众号