mysqly索引（explain 执行计划）

news2024/12/24 3:22:50

关键词

执行计划

EXPLAIN + 语句

在这里插入图片描述

查看mysql 优化后的语句

show warnings;

在这里插入图片描述

EXPLAIN 执行后，各列的含义

要点：

  1. select_type 如何查询 表
  2. type 如何查询 行
  3. key 如何使用 索引
  4. key_len 索引 使用多少
  5. rows 行 预计使用多少
  6. extra 表 的额外信息

1.id

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。
在这里插入图片描述

2.select_type

MySQL将 select 查询分为简单查询和复杂查询。复杂查询分为三类：简单子查询、派生表（from语句中的子查询）、union 查询。
select_type 表示对应行是是简单还是复杂的查询，如果是复杂的查询，又是上述三种复杂查询中的哪一种。
注意：mysql 5.7 做了衍生表的优化，先将 衍生表 合并 优化关闭，

set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysq15.7新特性对衍生表的合并优化
set session optimizer_switch='derived_merge=on';#还原默认配置

1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union

 explain  select * from actor;

在这里插入图片描述

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）

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

在这里插入图片描述

5）union：在 union 中的第二个和随后的 select

explain select 1 union all select 1;

在这里插入图片描述

3.table

访问哪个表。
当 from 子句中有子查询时，table列是 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

  • 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。
  • 效率依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
  • 常用的7种是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
  • 优化一般到 range 级别，最好是 ref 级别
  • 注意：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。

例如：在索引列中选取最小值，可以直接查找索引树来完成，不需要在执行时访问表

explain select min(id) from film;

在这里插入图片描述

1.const, system（where :主键/唯一键）

const：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 唯一键 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：system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system
例如：

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

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
上表中的dual 就是个 mysql 默认的空表，为了满足sql语句的基本写法

2.eq_ref（关联时 被关联的表使用主键/唯一键）

被关联的表 使用了主键 或 唯一键 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。

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

在这里插入图片描述

注意：若是被关联的表中的 关联字段不是主键 或 唯一键，type 就是 ALL

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

在这里插入图片描述

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。

例如:
(1) 使用了普通索引

 explain select * from film where name = "film1";

在这里插入图片描述

（2）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;

在这里插入图片描述
注意： 当 select 后面没有指定 字段，为 * 的时候，Type 就是 ALL

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

在这里插入图片描述

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。

explain select * from actor where id > 1;

在这里插入图片描述

5.index（使用了覆盖索引：即索引树中有全部要查询的字段）
explain select * from film;

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

若我们表中只有两个字段
在这里插入图片描述
那么在使用select * 的时候，就是覆盖索引

在这里插入图片描述
当表中有其他字段时
在这里插入图片描述
select * 就使用了全表 扫描
在这里插入图片描述
当我们指定查询的字段 在索引树中时 依旧是 index

explain select id from film;
explain select name from film;
explain select id,name from film;

在这里插入图片描述

当我们指定查询的字段 不在索引树中时 ,就会是 ALL

explain select age from film;
explain select id, age from film;

在这里插入图片描述
这个就是覆盖索引
即 不管是主键索引还是普通索引，组合索引，查询的字段 在索引树中 时，所以尽量不要用 * ，否则就会造成回表

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

explain select * from actor;

在这里插入图片描述

5. possible_keys

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。

6. key

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。

7. key_len（字节数）

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;

在这里插入图片描述

  • 通过结果中的key_len=8可推断出查询使用了第一个列：film_id 和 actor_id列来执行索引查找。
explain select * from film_actor where film_id = 2 and actor_id =3;

在这里插入图片描述

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。

8. ref（key中用到的列表或常量）

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），func，NULL，字段名（例：film.id）

9. rows

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。

10. Extra

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

Using index（使用了覆盖索引，不会回表）

这发生在对表的请求列都是同一索引的部分的时候，返回的列数据只使用了索引中的信息，而没有再去访问表中的行记录。

explain select id from film ;

在这里插入图片描述

Using where （未被索引覆盖）

使用where语句来处理结果，并且 查询的列 未被索引覆盖

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

在这里插入图片描述

Using index condition （不完全被索引覆盖）

查询的列不完全被索引覆盖

explain select * from film_actor where film_id >1;

在这里插入图片描述

Using temporary（临时表：优化办法：创建索引）

mysql需要创建一张临时表来处理查询。

例如：

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

在这里插入图片描述

  • film.name建立了idx_name索引，直接使用索引树
explain select distinct name from film;

在这里插入图片描述

Using filesort（外部排序，优化方法：创建索引）

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。

  • 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;

在这里插入图片描述

  • 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;

在这里插入图片描述

建表sql

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 15:27:18'), (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,
  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);

官方文档

官方文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1536063.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Moonsec_Projet_7

Moonsec_Projet_7

Moonsec_Projet_7 1、基础介绍 1.1 网络拓扑图 主机账号密码网卡IPWindows Server 2016administrator!#QWE123vmnet17(web) | vmnet18192.168.0.144(www.moonlab.com) | 10.10.1.131Windows Server 2012administrator!#QWEasdvmnet18 | vmnet1910.10.1.130 | 10.10.10.166Win…
阅读更多...
笔记本电脑开机黑屏没反应怎么办？教你逐一排查问题

笔记本电脑开机黑屏没反应怎么办？教你逐一排查问题

笔记本电脑是我们日常工作和学习中不可或缺的工具&#xff0c;但有时候在开机时可能会遇到黑屏无反应的问题&#xff0c;这给我们的使用带来了困扰。然而&#xff0c;不用担心&#xff0c;通常情况下&#xff0c;这种问题是可以解决的。在本文中&#xff0c;我们将介绍三种常见…
阅读更多...
Redis入门到入坑（一）

Redis入门到入坑（一）

Redis入门到入坑&#xff08;一&#xff09; Redis缓存入门简介Redis初始操作Redis数据存储操作 Redis常用数据类型简介String类型操作实践Hash类型应用实践List类型应用实践Set类型应用实践 Java中操作redis准备工作Jedis的应用快速入门实现RedisTemplate应用项目工程实践 Red…
阅读更多...
【LeetCode: 433. 最小基因变化 + BFS】

【LeetCode: 433. 最小基因变化 + BFS】

&#x1f680; 算法题 &#x1f680; &#x1f332; 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 &#x1f340; &#x1f332; 越难的东西,越要努力坚持&#xff0c;因为它具有很高的价值&#xff0c;算法就是这样✨ &#x1f332; 作者简介&#xff1a;硕风和炜&#xff0c;…
阅读更多...
YOLOV5 部署：cuda和cuDNN安装

YOLOV5 部署：cuda和cuDNN安装

1、前言 TensorRT 的安装需要配合cuda的使用，所以这里需要安装cuda和cudnn用于加速推理 TensorRT 就是神经网络专门用来加速的框架 之前训练yolov5项目的时候，我们只是配置了torch的GPU环境，没有专门安装cuda和cudnn，因为简单的训练、推理没必要cuda加速。 torch的GPU配置…
阅读更多...
利用matplot绘制折线图（详细版-有示例数据）

利用matplot绘制折线图（详细版-有示例数据）

对于五组数据&#xff0c;绘制折线图&#xff0c;添加有图例、不同折线的颜色等&#xff0c;如下图所示&#xff1a; python代码&#xff1a; import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np# 定义数据 data [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], # 数据1[2, 2, 4, 4, 5, 5, 6,…
阅读更多...
Spring Web MVC入门(6)

Spring Web MVC入门(6)

应用分层 在开发的过程中, 我们会发现, 程序的代码有时会很"杂乱", 如果后面的项目更大了, 那就会更加地杂乱无章(文件乱, 代码内容乱). 也基于此, 接下来让我们来学习一下应用分层. 也类似于公司的组织架构 公司初创阶段, 一个人身兼数职, 既做财务, 又做人事,还有…
阅读更多...
十四、ReadWriteLock

十四、ReadWriteLock

ReadWriteLock 读写锁 又叫排他锁 如果使用互斥锁&#xff0c;一个线程在读&#xff0c;其他线程也不能读也不能写 换成读写锁的时候&#xff0c;读线程是读锁&#xff0c;写线程是写锁&#xff0c;写锁是排他的 在多线程大大提高效率&#xff0c;当一个线程在读的时候&…
阅读更多...
当内外网的域名相同时，如何在外网解析同域名的网址

当内外网的域名相同时，如何在外网解析同域名的网址

当内部网络和外部网络存在相同的域名&#xff0c;并且希望内部用户通过内部DNS服务器解析到外部网络上的该域名对应的公网IP地址时&#xff0c;需要在内部DNS服务器上采取一些特殊配置策略来实现这一目标。以下是一种通用的解决方案&#xff1a; 条件转发&#xff08;Condition…
阅读更多...
MT1490 修改字符串

MT1490 修改字符串

原题链接:https://www.matiji.net/exam/brushquestion/490/778/B3FCFEC101BD05189BB74D522E019504 输入1个字符串, 如果其中小写字符多于大写字符&#xff0c;则将其全部转换为小写字符&#xff0c;如果大写字符多于小写字符&#xff0c;则全部转换为大写字符。 输入格式&…
阅读更多...
Oracle数据库 利用RMAN备份

Oracle数据库 利用RMAN备份

利用RMAN备份讨论 运用RMAN进行备份 运用RMAN进行还原与恢复 RMAN的日常管理 RMAN的恢复目录 一、RMAN的概念与体系结构 Recovery Manager&#xff08;RMAN&#xff09;是一种用于备份(backup)、还原(restore)和恢复(recover) 数据库的 Oracle 工具。RMAN只能用于ORACLE…
阅读更多...
重磅|国家能源局开展配电网安全风险管控重点行动

重磅|国家能源局开展配电网安全风险管控重点行动

据国家能源局3月21日消息&#xff0c;为紧扣新形势下电力保供和转型目标&#xff0c;聚焦配电网安全运行、供电保障、防灾减灾和坚强可靠等方面安全风险&#xff0c;推动解决城乡配电网发展薄弱等问题&#xff0c;全面提升配电网供电保障和综合承载能力&#xff0c;国家能源局决…
阅读更多...
Linux东方通下载及使用

Linux东方通下载及使用

解压文件 mkdir /usr/local/java 加压包拖进去 vi /etc/profile 复制路径修改路径 export JAVA_HOME/usr/local/java/jdk1.8.0_151 export CLASSPATH.:${JAVA_HOME}/jre/lib/rt.jar:${JAVA_HOME}/lib/dt.jar:${JAVA_HOME}/lib/tools.jar export PATH$PATH:${JAVA_HOME}/bin 进入…
阅读更多...
✅让我们用AI制作一个漂亮的头像吧

✅让我们用AI制作一个漂亮的头像吧

头像 头像是指在互联网上用于代表个人或实体的图像。在社区中&#xff0c;头像通常用于标识和区分用户&#xff0c;是用户身份的象征。 社区的头像有多种意义&#xff0c;不限于以下几点: 身份标识&#xff1a;社区头像可以让用户在互联网上更好地代表自己&#xff0c;帮助用…
阅读更多...
Mamba 基础讲解【SSM,LSSL,S4,S5,Mamba】

Mamba 基础讲解【SSM,LSSL,S4,S5,Mamba】

文章目录 Mamba的提出动机TransformerRNN Mama的提出背景状态空间模型 (The State Space Model, SSM)线性状态空间层 (Linear State-Space Layer, LSSL)结构化序列空间模型 &#xff08;Structured State Spaces for Sequences, S4&#xff09; Mamba的介绍Mamba的特性一&#…
阅读更多...
java分割等和子集（力扣Leetcode416）

java分割等和子集（力扣Leetcode416）

分割等和子集 力扣原题链接 给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集&#xff0c;使得两个子集的元素和相等。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;nums [1,5,11,5] 输出&#xff1a;true 解释&#xff1a;数组可以分割成 [1, 5, 5] …
阅读更多...
外包干了6天，技术明显进步。。。

外包干了6天，技术明显进步。。。

我是一名大专生&#xff0c;自19年通过校招进入湖南某软件公司以来&#xff0c;便扎根于功能测试岗位&#xff0c;一晃便是近四年的光阴。今年8月&#xff0c;我如梦初醒&#xff0c;意识到长时间待在舒适的环境中&#xff0c;已让我变得不思进取&#xff0c;技术停滞不前。更令…
阅读更多...
面试算法-73-二叉树的最小深度

面试算法-73-二叉树的最小深度

题目 给定一个二叉树&#xff0c;找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明&#xff1a;叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [3,9,20,null,null,15,7] 输出&#xff1a;2 解 class Solu…
阅读更多...
TC(totalCommander)配置快捷键

TC(totalCommander)配置快捷键

totalCommander 是一个非常流行的资源管理工具&#xff0c;如果我们有一些便捷的脚本&#xff0c;那么如何在totalCommander 中通过快捷键快速的调用/运行这个脚本呢&#xff1f;本文本就以 ssh工具 python脚本 为例&#xff0c;说明如何在totalCommander中配置快捷键&#xff…
阅读更多...
如何使用好用便签管理生活内容或工作事项？

如何使用好用便签管理生活内容或工作事项？

在快节奏的现代生活中&#xff0c;我们常常被各种琐事和工作压力所困扰&#xff0c;仿佛身陷一片混沌之中&#xff0c;焦虑不已。面对这些繁杂的事项&#xff0c;我们往往感到无从下手&#xff0c;甚至有时会忘记一些重要的事情。然而&#xff0c;自从我发现了敬业签这个神奇的…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023