Explain 关键字

news2024/12/25 9:12:35

优质博文:IT-BLOG-CN

explain关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句,从而知道 MySQL 是如何处理 SQL 语句的。分析查询语句或表结构的性能瓶颈。执行语句:explain + SQL语句。表头信息如下:

一、ID 参数

select 查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行 select 子句或操作表的顺序。三种情况:
【1】id 相同: 执行顺序由上而下;

explain select t2.* from t1,t2,t3 where t1.id = t2.id and t1.id = t3.id and t1.other_column = '';

【2】id 不同: 如果是子查询,id 序号会递增,id 越大优先级越高,越先被执行;

explain select t2.* from t2 where id = (select id from t1 where id = (select t3.id from t3 where t3.other_column = ''));


【3】id 相同不同同时存在: id 如果相同,可以认为是一组,由上往下执行;在所有组里 id 越大,优先级越高,越先执行;

explain select t2.* from (select t3.id from t3 where t3.other_column = '') s1,t2 where s1.id = t2.id;

二、select_type 类型

主要用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂程度。
【1】SIMPLE: 简单的 select 查询,查询中不包含子查询或者 UNION;
【2】PRIMARY: 查询中若包含任何复杂的自查询,最外层查询为 PRIMARY;


【3】SUBQUERY: 在 SELECT 或 WHERE 中包含子查询;
【4】DERIVED: 在 FROM 列表中包含的子查询被标记为 DERIVED(衍生)MySQL 会递归执行这些子查询,把结果放进临时表;


【5】UNION: 若第二个 SELECT 出现在 UNION 之后,则被标记为 UNION,若 UNION 包含在 FROM 子句的子查询,则外层SELECT 将被标记为 DERIVED;
【6】UNION RESULT: 从 UNION表中获取结果的 SELECT;

三、table

显示这行数据是关于那张表

四、type

从最好到最差:system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL,一般达到 rang 级别,最好达到 ref 级别。
【1】system: 表只有一行记录(系统表),平时不会出现;
【2】const: 表示通过索引一次就能找到,const用于比较 primary和 unique索引。因为只匹配一行数据,所以很快;


【3】eq_ref: 唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。常用于主键或唯一索引扫描。eg:CEO部门;


【4】ref: 非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行;


【5】rang: 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。一般where语句中出现between、<、>、in等的查询。这种范围扫描索引比全表扫描要好,因为只需开始索引的某一点,而结束另一点,不用扫描全部索引;


【6】index: Full Index Scan,index与 ALL区别为 index类型只遍历索引树,索引文件通常比数据文件小。index从索引中读取,而All是从硬盘读取;


【7】ALL: 从磁盘中读取

五、possible_keys 与 key

possible_keys 显示可能应用到这张表中的索引,一个或多个,查询字段上若存在索引则列出来,但不一定被查询实际使用。
key 实际使用的索引,如果该值为NULL,则没有使用索引;如果查询中使用了覆盖索引,则该索引仅出现在 key列表中。

【覆盖索引】: 就是 select后面的字段都具备索引,提高了查询效率,前提顺序、个数都要一致;
【理解方式一】: 就是 select的数据列从索引中就能够获取到,不必读取没有必要多余的数据行,MySQL可以利用索引返回select列表中的字段,而不必根据索引再次读取数据文件,换句话说查询列要被所建索引覆盖。
【理解方式二】: 索引是高效找到行的一个方法,但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据,因此它不必读取整个数据行,毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据;当能通过读取索引就可以得到想要的数据,那就不需要读取行了。一个索引包含了(或覆盖了)满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。
【使用覆盖索引注意】: 如果使用覆盖索引,一定注意 select列表中只取需要的列,不可使用select *,因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大,查询性能下降。

六、key_len

表示索引中使用的字节数,可通过该列查找出使用索引的长度。在不损坏精准性的情况下,长度越短越好。key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,并非实际长度,即 key_len是根据表定义实际计算出来的,不是通过表内检出来的。

七、ref

显示索引的那一列被使用,如果可能的话,是一个常数。那些列或常量被用于查找索引上的值。

八、rows

根据表统计信息及索引选用情况,大致估算出找到所需的记录的行数。常用于优化时查看,使用该值与实际返回的行数进行比较,如果相差很大,则需要调优。

九、Extra

包含不适合在其他列中显示,但十分重要的信息。
【1】Using fileSort: 说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序,而不是按照表内索引进行读取。MySQL无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。导致该问题的原因一般是Where条件和order by子句作用在了不同的列上,一般可以通过合适的索引来减少或者避免。(出现表示不好)

上面提到的常见情况,SQL语句通常写成这样select * from a where type = 5 order by id,这类语句一般会产生Using filesort这个选项,即使你在typeid上分别添加了索引。我们想一下它的工作过程,先根据type的索引从所有数据信息中挑选出满足type = 5条件的,然后根据id列的索引信息对挑选的数据进行排序,所以产生了Using filesort选项,想想怎样可以把后面排序的这个步骤省略掉?联合索引可以解决这个问题。

可以在type, id两列上建立一个联合索引,索引类型一般是BTREE,根据Mysql索引的最左原则,可以知道一共建立了type_indextype_id_index两条索引,由于有了type_id_index这个联合索引,后面的排序步骤就可以省略了,在按照type = 5条件挑选数据时,挂在type = 5节点下的数据,其实按照id列的值也是有顺序的,我们只需要在挑选数据的同时,按照id从小到大的顺序挑选即可,最后得到的数据就是有序的,直接返回就行了,从这一点可以看出,“排序”操作并不是不存在了,只是隐含在了前面必要的步骤中,不需要单独操作了而已,下面举个简单例子,看看具体的效果。

【2】Using temporary: 使用临时表保存中间结果,MySQL在查询结果排序时使用临时表。重用于排序 order by和分组查询 group by。
【3】Using index: 表示相应的 select操作中使用了覆盖索引(convering index),避免访问了表的数据行,效率不错!


【4】using where,using index: 查询的列被索引覆盖,并且 where筛选条件是索引列之一但是不是索引的前导列,Extra中为Using where; Using index,意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据;


查询的列被索引覆盖,并且where筛选条件是索引列前导列的一个范围,同样意味着无法直接通过索引查询到符合条件的数据


【5】NULL(既没有Using index,也没有Using where Using index,也没有using where): 查询的列未被索引覆盖,并且where筛选条件是索引的前导列,意味着用到了索引,但是部分字段未被索引覆盖,必须通过“回表”来实现,不是纯粹地用到了索引,也不是完全没用到索引,Extra中为NULL(没有信息)


【6】Using where: 查询条件中使用了索引查找。查询的列未被索引覆盖,where筛选条件非索引的前导列,Extra 中为 Using where。order_id 也是索引。


查询的列未被索引覆盖,where筛选条件非索引列,Extra中为Using where。意味着通过索引或者表扫描的方式进行 where条件的过滤,反过来说,也就是没有可用的索引查找,当然这里也要考虑索引扫描+回表与表扫描的代价。这里的 type都是 all,说明MySQL认为全表扫描是一种比较低的代价。


【7】Using index condition: 查询的列不全在索引中,where条件中是一个前导列的范围


查询列不完全被索引覆盖,查询条件完全可以使用到索引(进行索引查找)


【8】Using join buffer: 使用了连接缓存。
【9】impossible where: where子句总是false,不能用来获取任何元素。
【10】select tables optimized away: 在没有 GROUPBY 子句的情况下,基于索引优化 MIN/MAX操作。
【11】distinct: 优化 distinct操作。在找到第一匹配的时候就停止找同样的动作。

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