Day08-11. MySQL-索引-结构_哔哩哔哩_bilibili
使用 EXPLAIN
在查询语句前加上 EXPLAIN 关键字：
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';执行上述 EXPLAIN 语句，查看输出结果。MySQL 会返回一个包含查询执行计划的表格（如下）。
具体解释：
EXPLAIN 输出表格包含多个列，每列提供不同的查询计划信息。常见列包括：
1、id：查询的标识符，表示查询的执行顺序。
2、select_type：查询类型，如 SIMPLE（简单查询），PRIMARY（主查询），UNION（联合查询的一部分），SUBQUERY（子查询）。
3、table：查询涉及的表。
4、type：连接类型，表示MySQL如何查找行。常见类型按效率从高到低排列为：
-
system：表只有一行（常见于系统表）。
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const：表最多有一个匹配行（索引为主键或唯一索引）。
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eq_ref：对于每个来自前一个表的行，表中最多有一个匹配行。
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ref：对于每个来自前一个表的行，表中可能有多个匹配行。
-
range：使用索引查找给定范围的行。
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index：全表扫描索引。
-
ALL：全表扫描。
5、possible_keys：查询中可能使用的索引。
6、key：实际使用的索引。
7、key_len：使用的索引键长度。
8、ref：使用的列或常量，与索引比较。
9、rows：MySQL 估计的要读取的行数。
10、filtered：经过表条件过滤后的行百分比。
11、Extra：额外的信息，如 Using index（覆盖索引），Using where（使用 WHERE 子句过滤），Using filesort（文件排序），Using temporary（使用临时表）。
优化查询路径
根据 EXPLAIN 输出，采取以下措施优化查询路径：
确保使用索引
如果 type 列显示为 ALL 或 index，说明表进行了全表扫描。可以通过创建适当的索引来优化查询。例如：
CREATE INDEX idx_customer_date ON orders (customer_id, order_date);优化查询条件
避免在索引列上使用函数或进行计算。改写查询条件以利用索引。例如：
-- 避免SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2023;-- 改为SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
使用覆盖索引
如果查询只涉及索引中的列，可以避免回表，提高性能。例如：
CREATE INDEX idx_covering ON orders (customer_id, order_date, order_id);-- 查询只涉及索引中的列SELECT customer_id, order_date, order_id FROM orders WHERE customer_id = 123;
分解复杂查询
将复杂查询分解为多个简单查询，可以提高性能。例如：
-- 复杂查询SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE c.name = 'John Doe';-- 分解为两个简单查询SELECT id FROM customers WHERE name = 'John Doe';-- 假设查询结果为 123SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;
实际示例
假设有一个 employees 表和一个 departments 表：
CREATE TABLE employees (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,first_name VARCHAR(50),last_name VARCHAR(50),department_id INT,hire_date DATE,INDEX (department_id),INDEX (hire_date));CREATE TABLE departments (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50));
查询所有在某个日期后加入某部门的员工：
EXPLAINSELECT e.id, e.first_name, e.last_nameFROM employees eJOIN departments d ON e.department_id = d.idWHERE d.name = 'Sales' AND e.hire_date > '2023-01-01';
示例 EXPLAIN 输出：
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------------+------+--------------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------------+------+--------------------------+| 1 | SIMPLE | d | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | || 1 | SIMPLE | e | ref | department_id | department_id | 4 | const | 10 | Using where |+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------------+------+--------------------------+
从 EXPLAIN 输出可以看出：
-
d 表使用了 PRIMARY 索引，类型为 const，表示是一个常量查找。
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e 表使用了 department_id 索引，类型为 ref，表示引用查找。
进一步优化：
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如果查询频繁，可以为 departments.name 创建索引。
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确保 hire_date 上有索引。
优化后的索引创建：
CREATE INDEX idx_department_name ON departments (name);再次执行 EXPLAIN：
EXPLAINSELECT e.id, e.first_name, e.last_nameFROM employees eJOIN departments d ON e.department_id = d.idWHERE d.name = 'Sales' AND e.hire_date > '2023-01-01';
优化后的输出可能显示更好的执行计划，减少查询时间。
