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mysql通过explain获取查询执行计划的信息

2024-04-02 19:04:59 846人浏览 安东尼
摘要

这篇文章主要介绍“Mysql通过explain获取查询执行计划的信息”,在日常操作中,相信很多人在mysql通过explain获取查询执行计划的信息问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方

这篇文章主要介绍“Mysql通过explain获取查询执行计划的信息”,在日常操作中,相信很多人在mysql通过explain获取查询执行计划的信息问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”mysql通过explain获取查询执行计划的信息”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

explain 获取查询执行计划的信息
查询中的select关键字之前增加explain,执行查询时返回有关于执行计划中的每一步信息。
mysql> select 1\G;
* 1. row *
1: 1
1 row in set (0.00 sec)

ERROR:
No query specified

mysql> explain select 1\G;
* 1. row *
  id: 1
 select_type: SIMPLE
table: NULL
  partitions: NULL
type: NULL
possible_keys: NULL
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
rows: NULL
filtered: NULL
Extra: No tables used
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

ERROR:
No query specified

explain两个变种
explain extended:告诉服务器“逆向编译”执行计划为一个select语音,可以通过紧接其后运行show warnings看到这个生成的语句。这个语句直接来自执行计

划,而不是原sql语句,到这个点上已经变成一个数据结构。可以检测查询优化器到底是如何转化语句的。explain extended在Mysql和更新后版本中可用
explain partitions会显示查询将访问的分区,如果查询是基于分区表。在Mysql5.1和更新版本中存在。

explain中的列
id列
编号,标识select所属行,如果在语句当中没有子查询或联合,那么只有唯一的select,于是每一行在这个列中都将显示1.否则内层的select语句一般会顺序编

,对应其在原始语句中的位置
mysql将select查询分为简单和复杂类型,复杂类型可分为三大类:简单子查询、所谓的派生表(from子句中的子查询)、UNION查询。

例:
简单查询:select 1;
复杂-简单子查询:select( select 1 from us_user limit 1) from us_user_role;
复杂-派生表:select * from us_user where id in (select user_id from us_user_role);
复杂union查询:select 1 union select 2;

select_type列
显示对应行是简单还是复杂的select,如果是复杂select,显示是三种复杂类型中的哪一种。SIMPLE值意味着查询不包括子查询和union。如果查询有任何复杂的

子部分,则最外层部分标记为PRIMARY,其他部分标记如下。

SUBQUERY:包含在select列表中的子查询中的select(不在from子句中)标记为subquery。
DERIVED:包含在FROM子句的子查询中的select,MYSQL会递归执行并将结果放到一个临时表中,服务器内部称其“派生表”,因为该临时表从子查询中派生来的
UNION:在UNION中第二个和随后的select被标记为UNION
UNION RESULT:用来从UNION的匿名临时表检索的SELECT标记为UNION RESULT.

table列
显示对应正在访问那个表。或者该表的别名(如果sql中定义了别名)
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,1和2表示参与 union 的 select 行id。

partitions
访问的分区

type
表示管理类型或访问类型,即mysql决定如何查找表中的行。
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

const, 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show warnings 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。

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。

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。

ref_or_null:类似ref,但是可以搜索值为NULL的行。

index_merge:表示使用了索引合并的优化方法。

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。

index:和ALL一样,不同就是mysql只需扫描索引树,这通常比ALL快一些。

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

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或索引。例如:在索引列中选取最小值,可以单独查找索引来完成,不需要在执行时访问

possible_keys列
显示查询可以使用那些索引。
explain 时可能出现 possible_keys 有值,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。

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。

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。

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。

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),func,NULL

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。

filtered列
显示针对表里面符合某个条件(Where子句或联接条件)的记录数的百分比做一个悲观估算,如果把rows列和这个百分比相乘,就能看到mysql估算他将和查询记

录里面前一个表关联的行数。

Extra列
包含的是不适合其他列显示的额外信息。
常见的最重要的值如下:

Using index: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。是性能高的表现。
distinct: 一旦mysql找到了与行相联合匹配的行,就不再搜索了
Using where:mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。就是先读取整行数据,再按 where 条件进行检查,符合就留下,不符合就丢弃。
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。
Using filesort:mysql 会对结果使用一个外部索引排序,而不是按索引次序从表里读取行。此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录,并保存排序关键字和行指针,然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

到此,关于“mysql通过explain获取查询执行计划的信息”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注编程网网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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