MySQL Explain 字段详解

news2024/12/23 11:29:55

Explain 工具介绍

Explain 一般被称为解释器,通过 Explain 工具,我们能分析我们使用的查询语句或是结构的性能瓶颈,它提供 MySQL 如何执行语句的信息。

使用语法:

explain [extended|partition] select

select 关键字前加 explain 关键字,MySQL 会返回该查询的执行计划不是执行这条 SQL。

explain 分析示例

创建表语句

DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user`(
`id` INT(11) NOT NULL,
`name` VARCHAR(45) DEFAULT NULL,
`gender` CHAR(1) DEFAULT 0,
PRIMARY KEY(`id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `user` (`id`, `name`,`gender`) VALUES(1,'a',0),(2,'b',1),(3,'c',0);

DROP TABLE IF EXISTS `teacher`;
CREATE TABLE `teacher`(
`id` INT(11) NOT NULL,
`name` VARCHAR(45) DEFAULT NULL,
`subject` VARCHAR(20) DEFAULT 0,
PRIMARY KEY(`id`),
KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `teacher` (`id`, `name`,`subject`) VALUES(1,'t1',"语文"),(2,'t2',"数学"),(3,'t3',"体育");

DROP TABLE IF EXISTS `teacher_user`;
CREATE TABLE `teacher_user`(
`id` INT(11) NOT NULL,
`teacher_id` INT(11) NOT NULL,
`user_id` INT(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY(`id`),
KEY `idx_teacher_user_id` (`teacher_id`,`user_id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `teacher_user` (`id`, `teacher_id`,`user_id`) VALUES(1,1,1),(2,3,2),(3,1,2);

使用 explain 工具

EXPLAIN SELECT * FROM USER;

简单使用 explain 工具

Explain 的两个变种

  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。额外的还有 filtered 列,它显示的是一个百分比的值,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)。
  2. explain partitions:显示查询会访问的分区,输出中增加 partitions 字段。

注意:如果你用的是 MySQL 5.6 ,这两个命令可以用,MySQL 8已经不支持了,使用会报错,不过他们将这两个字段的输出已经整合在默认的 explain 中了,直接后接show warnings就可以看到重构后的命令了。

EXPLAIN SELECT * FROM USER WHERE id=1;
SHOW WARNINGS;

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Explain 字段详解

含义
idselect 的序列号,有几个 select 就有几个id,id越大,越先执行
select_type表示语句是简单查询还是复杂查询,该列的值有:simple、primairy、subquery、derived、union
table显示 explain 语句正在访问的表
partitions如果查询是基于分区表的话,会显示查询将要访问的分区
type关联的类型,也就是 MySQL 决定如何查找表中的行,查找数据行记录的大概范围
possible_keys可能使用的索引
keyMySQL 实际采用了哪个索引来优化对该表的访问
key_len索引里使用的字节数,通过该列的值可以算出具体使用了索引的哪些列
ref在 key 列记录的索引中,表查找值所用到的列或常量
rowsMySQL预估要读取并检测的行数,不是结果集中的行数
filtered百分比的值,根据 rows*filtered/100 可以估算出将要和 explain中前一个表进行连接的行数
Extra显示额外的信息

详细描述每一列的含义

id 列

id 列的值显示的是语句的执行顺序,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。

select_type 列

  1. simple:简单查询。查询不包含子查询和 union。
    EXPLAIN SELECT * FROM USER WHERE id=1;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。MySLQL 会将结果放在一个临时表中, 也称为派生表。
SET SESSION optimizer_switch='derived_merge=off'; 关闭对衍生表的合并
EXPLAIN SELECT (SELECT 1 FROM teacher WHERE id = 1) FROM (SELECT * FROM USER WHERE id = 1) der;

在这里插入图片描述

  1. union:在 union 中的第二个和以后的查询会被标为 union 类型。
  2. union result:从 union 构建的临时表检索结果的查询类型。
EXPLAIN SELECT id FROM teacher UNION SELECT id FROM teacher;

在这里插入图片描述

table 列

这列表示 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。

partitions 列

如果查询的是基于分区的表,该字段显示查询将会访问的分区。

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,查找数据记录的大概范围。
最优到最差:

system > const > eq_ref > ref > range > index > all

一般来讲,保证查询达到 range 级别,最好达到 ref
NULL:MySQL 能在优化阶段分解查询语句,在执行阶段不需访问表或索引。比如:

EXPLAIN SELECT MAX(id) FROM teacher

在这里插入图片描述
system:该表只有一行,是 const 的特例。
const:该表最多有一个匹配的行,MySQL 能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量,因为只有一个匹配的行,所以速度非常快。

EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM teacher WHERE id=1) tmp;

在这里插入图片描述
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。

EXPLAIN SELECT * FROM teacher INNER JOIN teacher_user WHERE teacher.`id`=teacher_user.`teacher_id`;

在这里插入图片描述
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,索引要和某个值比较,可能会得到多个结果。

简单查询,name 是普通索引(非唯一索引)

EXPLAIN SELECT * FROM teacher WHERE NAME='t1';

在这里插入图片描述
关联表查询,idx_teacher_user_id 是 teacher_id 和 user_id 的联合索引,使用左边前缀 teacher_id 进行查询。

EXPLAIN SELECT teacher_id FROM teacher LEFT JOIN teacher_user ON teacher.id=teacher_user.teacher_id;

在这里插入图片描述
range:范围扫描通常出现在 in,between,>,<,>=等操作中,使用一个索引来检查给定范围的行。

EXPLAIN SELECT * FROM teacher WHERE id > 1;

在这里插入图片描述
index:扫描全索引就能拿到结果,一般是扫描某个二级索引,对二级索引的叶子节点进行遍历和扫描,所以速度较慢,而二级索引一般比较小,所以比 ALL 快。

EXPLAIN SELECT NAME FROM teacher;

在这里插入图片描述
ALL:全表扫描,扫描聚簇索引的所有叶子节点,通常这种情况需要增加索引进行优化。

EXPLAIN SELECT * FROM teacher;

在这里插入图片描述

possible_keys 列

这列显示的是此次查询可能用到的索引,一个或者多个,有时显示的是 NULL 值,是因为 MySQL 判断表中数据不多,不需要使用索引查询,选择全表查询。

如果该列是NULL,则没用相关索引。这种情况下,可以通过检查 where 子句看是否可以建立一个合适的索引来提高查询性能,再看 explain 的情况。覆盖索引查询的情况该列也为 NULL,但依然进行索引查询。

EXPLAIN SELECT NAME FROM teacher;

在这里插入图片描述

key 列

显示的是 MySQL 实际使用的索引。如果没有使用索引,则该列是 NULL,如果强制 MySQL 使用或忽视 possible_keys 列中的索引,在查询中使用 force index、ignore index。

EXPLAIN SELECT NAME FROM teacher IGNORE INDEX(idx_name);

在这里插入图片描述

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。它显示的是索引的最大长度,而不是实际使用长度。

EXPLAIN SELECT * FROM teacher_user WHERE teacher_id=1;

在这里插入图片描述
key_len 计算规则如下:

  • 字符串,char(n) 和 varchar(n),n 代表字符数,不是字节数,utf-8 的一个字母或数字占用 1 个字节,一个汉字占用 3 个字节
    • char(n):存汉字,长度为 3n 字节
    • varchar(n):存储汉字,长度为 3n + 2 字节,多的 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 1 字节存储 NULL

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:teacher.id)

rows 列

这一列是 MySQOL 预估要读取并检测的行数,注意这个不是结果集里的行数

filtered 列

该列是一个百分比的值,根据 rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数。

Extra 列

常见的值如下:

  1. Using index:使用覆盖索引
EXPLAIN SELECT teacher_id FROM teacher_user WHERE teacher_id=1;

在这里插入图片描述
使用了联合索引 idx_teacher_user_id,覆盖索引查询索引覆盖的列,extra 列中显示 Using index。

  1. Using where:使用 where 语句来处理结果并且查询的列没被索引覆盖。
EXPLAIN SELECT * FROM teacher WHERE SUBJECT='语文';

在这里插入图片描述

  1. 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。

  2. 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。

EXPLAIN SELECT DISTINCT SUBJECT FROM teacher;

在这里插入图片描述

  1. 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需要考虑索引进行优化。
  2. Select tables optimized away:使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段。

总结

本文在结合查询例子的基础上对 Explain 工具查询的列进行讲解,很多内容都涉及到了,写到这也就差不多了,想要更详细的学习 Explain,可以去官网链接: MySQL 8 参考手册查看更详细的解释。

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/1547583.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

【多模态融合】SuperFusion 激光雷达与相机多层次融合 远距离高清地图预测 ICRA 2024

前言 本文介绍激光雷达与相机进行多层次融合&#xff0c;包括数据级融合、特征级融合和BEV级融合。 融合后的BEV特征可以支持不同的任务头&#xff0c;包括语义分割、实例编码和方向预测&#xff0c;最后进行后处理生成高清地图预测&#xff0c;它是来自ICRA 2024的。 会讲解…

【C++ leetcode】双指针(专题完结)

15. 三数之和 题目 给你一个整数数组 nums &#xff0c;判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i ! j、i ! k 且 j ! k &#xff0c;同时还满足 nums[i] nums[j] nums[k] 0 。请 你返回所有和为 0 且不重复的三元组。 注意&#xff1a;答案中不可以包含重复的…

3.26学习总结

java 实例变量和局部变量 实例变量是记录这个类中对象的特点的每一个对象的实例变量都可以不同(例如名字,性别等),其中一个对象的实例变量改变不会影响其他的变量. 类变量是一种特殊的实例变量,他的特殊在于所有的对象的类变量都是相同的,当一个对象改变了类变量那么所有对象…

0101支付安全-支付模块-项目实战

文章目录 一、信息安全的基础-机密性1 相关概念2 对称加密和非对称加密 二、身份认证三 摘要算法四、数字签名五、数字证书结语 在支付过程中&#xff0c;设计多方的敏感信息&#xff0c;那么安全尤为重要。下面先简单介绍下&#xff0c;相关概念。 一、信息安全的基础-机密性 …

Java项目:76 Springboot学生读书笔记共享

作者主页&#xff1a;源码空间codegym 简介&#xff1a;Java领域优质创作者、Java项目、学习资料、技术互助 文中获取源码 项目介绍 本文从管理员、用户的功能要求出发&#xff0c; 读书笔记共享平台系统中的功能模块主要是实现管理员&#xff1b;首页、个人中心、用户管理、…

Intellij IDEA构建Android开发环境

Intellij IDEA创建项目时没有Android的选项 进设置&#xff08;Intellij IDEA - Settings - Plugins &#xff09; 再次创建项目可以看到Android的选项 解决Android导入项目时Gradle下载速度慢/超时/失败

Ansys Speos | Light Expert Group探测器组使用技巧

附件下载 联系工作人员获取附件 概述 相机挡板的设计需要在光路的不同位置同步多个照度图&#xff0c;以尽量减少杂散光。2023R2 Speos提供了一种新的探测器&#xff0c;用于高阶杂散光分析&#xff0c;可以同时对多个探测器进行光线追迹。Light Expert工具可以即时过滤3D视…

docker安装elasticseachkibana

1.docker安装es 创建本机挂载目录&#xff0c;与容器上目录映射 /Users/wangpei/2024/mydata/elasticsearch conf下创建yml文件 echo "http.host : 0.0.0.0" >> /Users/wangpei/2024/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 安装容器&#xff1a; d…

书籍推荐|meta分析R语言实践教程-Doing Meta-Analysis with R: A Hands-On Guide

“The problems are solved, not by giving new information, but by arranging what we have known since long.” – Ludwig Wittgenstein 推荐理由 《Doing Meta-Analysis with R: A Hands-On Guide》是由 Mathias Harrer, Pim Cuijpers, Toshi Furukawa, 和 David Ebert所…

排序(冒泡/快速/归并)

冒泡排序 时间复杂度为 O(n^2) 原理 比较相邻的元素. 如果第一个比第二个大,就交换他们两个.依次比较每一对相邻的元素—>结果 : 最后的元素是这组数中最大的重复上述步骤 , 除了最后一个[]因为最后一个已经是排好序的了(这组数中最大的那个)]持续对越来越少的元素进行如上…

如何备考2025年AMC8竞赛?吃透2000-2024年600道真题(免费送题)

最近有家长朋友问我&#xff0c;现在有哪些类似于奥数的比赛可以参加&#xff1f;我的建议可以关注下AMC8的竞赛&#xff0c;类似于国内的奥数&#xff0c;但是其难度要比国内的奥数低一些&#xff0c;而且比赛门槛更低&#xff0c;考试也更方便。比赛的题目尤其是应用题比较有…

NIO与AIO

NIO与AIO NIO模型 在 LInux 环境中&#xff0c;java.nio.channels.Selector 的子类叫做 sun.nio.ch.EPollSelectorImpl &#xff0c;其底 层是基于 Epoll 模型去实现的 IO 多路复用器。 对于 Epoll 模型 我们需要了解到它底层的三个函数 在 JDK 实现的底层中&#xff0c;EPol…

git clone没有权限的解决方法

一般情况 git clone时没有权限&#xff0c;一般是因为在代码库平台上没有配置本地电脑的id_rsa.pub 只要配置上&#xff0c;一般就可以正常下载了。 非一般情况 但是也有即使配置了id_rsa.pub后&#xff0c;仍然无法clone代码的情况。如下 原因 这种情况是因为ssh客户端…

Codigger用户篇:安全、稳定、高效的运行环境(一)

在当今数字化时代&#xff0c;个人数据的安全与隐私保护显得尤为重要。为了满足用户对数据信息的安全需求&#xff0c;我们推出Codigger分布式操作系统&#xff0c;它提供了一个运行私有应用程序的平台&#xff0c;旨在为用户提供一个安全、稳定、高效的私人应用运行环境。Codi…

对谈Concured首席技术官:利用AI和MongoDB打造个性化内容推荐系统

Built with MongoDB 栏目采访了AI初创企业Concured在成立约一年后加入的首席技术官 Tom Wilson&#xff0c;围绕 Concured 的人工智能使用情况、Wilson 加入团队的过程、坚持选择MongoDB的原因以及公司未来发展展开讨论。 关于Concured 内容无处不在。无论消费者寻找什么或所处…

【Effective Web】html/css优化和技巧

html/css优化和技巧 html/css可以做到一些js的功能&#xff0c;减少js操作dom的高昂成本。 巧用伪类 显示勾选时文案 checkbo勾选时触发&#xff0c;实现checkbox的简单选中事件处理 <template><input type"checkbox" /><span class"checkb…

最优算法100例之07-数组中只出现一次的数

专栏主页:计算机专业基础知识总结(适用于期末复习考研刷题求职面试)系列文章https://blog.csdn.net/seeker1994/category_12585732.html 题目描述 一个整型数组里除了一个数字之外,其他的数字都出现了两次。请写程序找出这个只出现一次的数字。 题解报告 最优解法…

Java框架安全篇--Shiro-550漏洞

Java框架安全篇--Shiro-550漏洞 Shiro反序列化源码可以提取&#xff1a; https://codeload.github.com/apache/shiro/zip/shiro-root-1.2.4 JAVA反序列化就不说了&#xff0c;可以参考前面文章 https://blog.csdn.net/m0_63138919/article/details/136751184 初始Apache Sh…

VOC(客户之声)赋能智能家居:打造个性化、交互式的未来生活体验

随着科技的飞速发展&#xff0c;智能家居已成为现代家庭不可或缺的一部分。然而&#xff0c;如何让智能家居更好地满足用户需求&#xff0c;提供更贴心、更智能的服务&#xff0c;一直是行业关注的焦点。在这个背景下&#xff0c;VOC&#xff08;客户之声&#xff09;作为一种用…

Spring框架介绍及详细使用

前言 本篇文章将会对spring框架做出一个比较详细的讲解&#xff0c;并且每个知识点基本都会有例子演示&#xff0c;详细记录下了我在学习Spring时所了解到全部知识点。 在了解是什么spring之前&#xff0c;我们要先知道spring框架在开发时&#xff0c;服务器端采用三层架构的方…