MySQL explain 应用详解（sql语句调优和优化）

程序员文章站 2022-03-15 10:33:22

什么是explain使用优化器可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL怎么处理你的SQL语句的，分析你的查询语句和表结构的性能瓶颈。explain能够干什么读取表的顺序哪些索引能够被使用数据读取操作的操作类型哪些索引能够被实际使用表之间的引用每张表有多少行被物理查询创建一个学习用的数据库CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`mydb` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;....

什么是explain

使用优化器可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL怎么处理你的SQL语句的，分析你的查询语句和表结构的性能瓶颈。

explain能够干什么

读取表的顺序
哪些索引能够被使用
数据读取操作的操作类型
哪些索引能够被实际使用
表之间的引用
每张表有多少行被物理查询

创建一个学习用的数据库

CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`mydb` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */; USE `mydb`; /*Table structure for table `course` */ DROP TABLE IF EXISTS `course`; CREATE TABLE `course` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=21 DEFAULT CHARSET=utf8; /*Data for the table `course` */ insert into `course`(`id`,`name`) values (1,'语文'),(2,'高等数学'),(3,'视听说'),(4,'体育'),(5,'马克思概况'),(6,'民族理论'),(7,'毛中特'),(8,'计算机基础'),(9,'深度学习'),(10,'Java程序设计'),(11,'c语言程序设计'),(12,'操作系统'),(13,'计算机网络'),(14,'计算机组成原理'),(15,'数据结构'),(16,'数据分析'),(17,'大学物理'),(18,'数字逻辑'),(19,'嵌入式开发'),(20,'需求工程'); /*Table structure for table `stu_course` */ DROP TABLE IF EXISTS `stu_course`; CREATE TABLE `stu_course` ( `sid` int(10) NOT NULL, `cid` int(10) NOT NULL, PRIMARY KEY (`sid`,`cid`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; /*Data for the table `stu_course` */ insert into `stu_course`(`sid`,`cid`) values (1,2),(1,4),(1,14),(1,16),(1,19),(2,4),(2,8),(2,9),(2,14),(3,13),(3,14),(3,20),(4,5),(4,8),(4,9),(4,11),(4,16),(5,4),(5,8),(5,9),(5,11),(5,12),(5,16),(6,2),(6,14),(6,17),(7,1),(7,8),(7,15),(8,2),(8,3),(8,7),(8,17),(9,1),(9,7),(9,16),(9,20),(10,4),(10,12),(10,14),(10,20),(11,3),(11,9),(11,16),(12,3),(12,7),(12,9),(12,12),(13,1),(13,5),(13,13),(14,1),(14,3),(14,18),(15,1), (15,9),(15,15),(16,2),(16,7); /*Table structure for table `student` */ DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREATE TABLE `student` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, `age` int(2) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name` (`name`), KEY `name_age` (`name`,`age`), KEY `id_name_age` (`id`,`name`,`age`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=31 DEFAULT CHARSET=utf8; /*Data for the table `student` */ insert into `student`(`id`,`name`,`age`) values (25,'乾隆',17),(14,'关羽',43),(13,'刘备',12),(28,'刘永',12),(21,'后裔',12),(30,'吕子乔',28),(18,'嬴政',76),(22,'孙悟空',21),(4,'安其拉',24),(6,'宋江',22),(26,'康熙',51),(29,'张伟',26),(20,'张郃',12),(12,'张飞',32),(27,'朱元璋',19),(11,'李世民',54),(9,'李逵',12),(8,'林冲',43),(5,'橘右京',43),(24,'沙和尚',25),(23,'猪八戒',22),(15,'王与',21),(19,'王建',23),(10,'王莽',43),(16,'秦叔宝',43),(17,'程咬金',65),(3,'荆轲',21),(2,'诸葛亮',71),(7,'钟馗',23),(1,'鲁班',21);

这个数据库实际上的业务是:学生表 - 选课表 - 课程表

如何使用explain

使用而explain很简单就是，在你书写的SQL语句加一个单词 - explain，然后将 explain+ SQL执行后会出现一个表，这个表会告诉你MySQL优化器是怎样执行你的SQL的。

就比如执行下面一句语句：

EXPLAIN SELECT * FROM student

MySQL会给你反馈下面一个信息：

 id  select_type  table    partitions  type    possible_keys  key       key_len  ref       rows  filtered  Extra        
------  -----------  -------  ----------  ------  -------------  --------  -------  ------  ------  --------  -------------
     1  SIMPLE       student  (NULL)      index   (NULL)         name_age  68       (NULL)      30    100.00  Using index

具体这些信息是干什么的，会对你有什么帮助，会在下面告诉你。

explain各个字段代表的意思

id ：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
select_type ：查询类型或者是其他操作类型
table ：正在访问哪个表
partitions ：匹配的分区
type ：访问的类型
possible_keys ：显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，但不一定实际使用到
key ：实际使用到的索引，如果为NULL，则没有使用索引
key_len ：表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度
ref ：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数，哪些列或常量被用于查找索引列上的值
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所需读取的行数
filtered ：查询的表行占表的百分比
Extra ：包含不适合在其它列中显示但十分重要的额外信息

上面介绍了每个字段的意思，可以大体看一下，下面会逐一介绍每个字段表示的啥？该关注什么？

id与table字段

为什么要将id和table放在一起讲呢？因为通过这两个字段可以完全判断出你的每一条SQL语句的执行顺序和表的查询顺序。

先看id后看table，id和table在SQL执行判断过程中的关系就像是足球联赛的积分榜，首先一个联赛的球队排名应该先看积分，积分越高的球队排名越靠前，当两支或多只球队的积分一样高怎么办呢？那我们就看净胜球，净胜球越多的球队，排在前面。而在explain中你可以把id看作是球队积分，table当作是净胜球。

比如说我们explain一下这一条SQL：

EXPLAIN SELECT S.id,S.name,S.age,C.id,C.name FROM course C JOIN stu_course SC ON C.id = SC.cid JOIN student S ON S.id = SC.sid

结果是这样：

 id  select_type  table   partitions  type    possible_keys        key      key_len  ref      
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------------  -------  -------  ----------- 
     1  SIMPLE       SC      (NULL)      index   PRIMARY              PRIMARY  8        (NULL)     
     1  SIMPLE       C       (NULL)      eq_ref  PRIMARY              PRIMARY  4        mydb.SC.cid 
     1  SIMPLE       S       (NULL)      eq_ref  PRIMARY,id_name_age  PRIMARY  4        mydb.SC.sid

我们看到id全是1，那就说明光看id这个值是看不出来每个表的读取顺序的，那我们就来看table这一行，它的读取顺序是自上向下的，所以，这三个表的读取顺序应当是：SC - C - S。

再来看一条SQL

EXPLAIN SELECT * FROM course AS C WHERE C.`id` = ( SELECT SC.`cid` FROM stu_course AS SC WHERE SC.`sid` = ( SELECT S.`id` FROM student AS S WHERE S.`name` = "安其拉" ) ORDER BY SC.`cid` LIMIT 1 )

这条语句是查询结果是：一个叫安其拉的学生选的课里面，课程id最小的一门课的信息，然后来看一下explain的结果吧！

 id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key      key_len  ref    
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  -------  -------  ------  
     1  PRIMARY      C       (NULL)      const   PRIMARY        PRIMARY  4        const   
     2  SUBQUERY     SC      (NULL)      ref     PRIMARY        PRIMARY  4        const  
     3  SUBQUERY     S       (NULL)      ref     name,name_age  name     63       const

此时我们发现id是不相同的，所以我们很容易就看出表读取的顺序了是吧！C - SC - S

注意！！！！！！你仔细看一下最里面的子查询是查询的哪个表，是S这张表，然后外面一层呢？是SC这张表，最外面这一层呢？是C这张表，所以执行顺序应该是啥呢？是…是…难道是S - SC - C吗？是id越大的table读取越在前面吗？是的！这就像刚才说的足球联赛积分，分数越高的球队的排序越靠前。

当然还有下面这种情况

EXPLAIN SELECT * FROM course AS C WHERE C.`id` IN ( SELECT SC.`cid` FROM stu_course AS SC WHERE SC.`sid` = ( SELECT S.`id` FROM student AS S WHERE S.`name` = "安其拉" ) )

这个查询是：查询安其拉选课的课程信息

 id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key      key_len  ref           
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  -------  -------  ----------- 
     1  PRIMARY      SC      (NULL)      ref     PRIMARY        PRIMARY  4        const       
     1  PRIMARY      C       (NULL)      eq_ref  PRIMARY        PRIMARY  4        mydb.SC.cid 
     3  SUBQUERY     S       (NULL)      ref     name,name_age  name     63       const

结果很明确：先看id应该是S表最先被读取，SC和C表id相同，然后table中SC更靠上，所以第二张读取的表应当是SC，最后读取C。

select_type字段

SIMPLE 简单查询，不包括子查询和union查询

EXPLAIN SELECT * FROM student JOIN stu_course ON student.`id` = sid

 id  select_type  table       partitions  type    possible_keys        key      
------  -----------  ----------  ----------  ------  -------------------  --------  
     1  SIMPLE       student     (NULL)      index   PRIMARY,id_name_age  name_age  
     1  SIMPLE       stu_course  (NULL)      ref     PRIMARY              PRIMARY

PRIMARY 当存在子查询时，最外面的查询被标记为主查询

SUBQUERY 子查询

EXPLAIN SELECT SC.`cid` FROM stu_course AS SC WHERE SC.`sid` = ( SELECT S.`id` FROM student AS S WHERE S.`name` = "安其拉" )

 id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key      key_len  ref      
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  -------  -------  ------ 
     1  PRIMARY      SC      (NULL)      ref     PRIMARY        PRIMARY  4        const  
     2  SUBQUERY     S       (NULL)      ref     name,name_age  name     63       const

UNION 当一个查询在UNION关键字之后就会出现UNION

UNION RESULT 连接几个表查询后的结果

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id = 1 UNION SELECT * FROM student WHERE id = 2

 id  select_type   table       partitions  type    possible_keys        key      
------  ------------  ----------  ----------  ------  -------------------  ------- 
     1  PRIMARY       student     (NULL)      const   PRIMARY,id_name_age  PRIMARY  
     2  UNION         student     (NULL)      const   PRIMARY,id_name_age  PRIMARY 
(NULL)  UNION RESULT  <union1,2>  (NULL)      ALL     (NULL)               (NULL)

上面可以看到第三行table的值是<union1,2>

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，把结果放在临时表中
MySQL5.7+ 进行优化了，增加了derived_merge（派生合并），默认开启，可加快查询效率

如果你想了解更详细的派生合并请点击这里

当你的MySQL是5.7及以上版本时你要将derived_merge关闭后才能看到DERIVED 状态

set session optimizer_switch='derived_merge=off'; set global optimizer_switch='derived_merge=off';

EXPLAIN SELECT * FROM ( SELECT * FROM student AS S JOIN stu_course AS SC ON S.`id` = SC.`sid` ) AS SSC

 id  select_type  table       partitions  type    possible_keys        key       
------  -----------  ----------  ----------  ------  -------------------  -------- 
     1  PRIMARY      <derived2>  (NULL)      ALL     (NULL)               (NULL)    
     2  DERIVED      S           (NULL)      index   PRIMARY,id_name_age  name_age 
     2  DERIVED      SC          (NULL)      ref     PRIMARY              PRIMARY

上面我们观察，最外层的主查询的表是,而S和SC表的select_type都是DERIVED,这说明S和SC都被用来做衍生查询，而这两张表查询的结果组成了名为的衍生表，而衍生表的命名就是<select_type + id>。

partitions字段

该列显示的为分区表命中的分区情况。非分区表该字段为空（null）。

type字段

注意！！！注意！！！重点来了！

首先说一下这个字段，要记住以下10个状态，（从左往右，越靠左边的越优秀）

NULL > system > const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > range > index > ALL

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

有没有这样一种疑惑，不查询索引也不查询表那你的数据是从哪里来的啊？谁说SELECT语句必须查询某样东西了？
```
EXPLAIN SELECT 5*7 
```
```
 id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key     
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  ------ 
     1  SIMPLE       (NULL)  (NULL)      (NULL)  (NULL)         (NULL) 
```
我就简简单单算个数不好吗？好啊
存在这样一种情况，大家都知道索引是将数据在B+Tree中进行排序了，所以你的查询速率才这么高，那么B+树的最边上的叶子节点是不是要么是最大值要么是最小值啊？既然你都知道了，那MySQL比你更知道啊！当你要查询最大值或者最小值时，MySQL会直接到你的索引得分叶子节点上直接拿，所以不用访问表或者索引。
```
EXPLAIN SELECT MAX(id) FROM student
```
```
    id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key    
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  ------ 
     1  SIMPLE       (NULL)  (NULL)      (NULL)  (NULL)         (NULL) 
```
但是！你要记住，NULL的前提是你已经建立了索引。
SYSTEM 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不大会出现，可以忽略。
const 表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key或uique索引，因为只匹配一行数据，所以很快，如主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。
简单来说，const是直接按主键或唯一键读取。
```
EXPLAIN
SELECT * FROM student AS S WHERE id = 10
```
```
    id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key      
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  -------  
     1  SIMPLE       S       (NULL)      const   PRIMARY        PRIMARY  
```
eq_ref 用于联表查询的情况，按联表的主键或唯一键联合查询。
多表join时，对于来自前面表的每一行，在当前表中只能找到一行。这可能是除了system和const之外最好的类型。当主键或唯一非NULL索引的所有字段都被用作join联接时会使用此类型。
```
EXPLAIN
SELECT * FROM student AS S JOIN stu_course AS SC ON  S.`id` = SC.`cid`
```
```
    id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key     
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  -------  
     1  SIMPLE       SC      (NULL)      index   (NULL)         PRIMARY  
     1  SIMPLE       S       (NULL)      eq_ref  PRIMARY        PRIMARY 
```
以上面查询为例，我们观察id和table会知道，先是从SC表中取出一行数据，然后再S表查找匹配的数据，我们观察，SC中取出cid和S表中的id比较，毫无疑问因为id是S表中的主键（不重复），所以只能出现一个id与cid的值相同。所以！满足条件 S 表的 type为eq_ref。

ref 可以用于单表扫描或者连接。如果是连接的话，驱动表的一条记录能够在被驱动表中通过非唯一（主键）属性所在索引中匹配多行数据，或者是在单表查询的时候通过非唯一（主键）属性所在索引中查到一行数据。
```
EXPLAIN 
SELECT * FROM student AS S JOIN stu_course AS SC ON S.id = SC.`sid`
```
不要在意SQL，以上SQL没有实际查询的意义只是用于表达用例

    id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key      
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  -------  
     1  SIMPLE       S       (NULL)      ALL     PRIMARY        (NULL)   
     1  SIMPLE       SC      (NULL)      ref     PRIMARY        PRIMARY

SC的主键索引是（cid,sid）所以sid列中肯定是重复的数据，虽然在后面的key中显示使用了主键索引。然后，就很明确了S.id一行能在SC表中通过索引查询到多行数据。
下面是单表了，写一个例子，但是不细讲了

EXPLAIN
SELECT * FROM student AS S WHERE S.`name` = "张飞"

    id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key        
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  ---------- 
     1  SIMPLE       S       (NULL)      ref     index_name     index_name

注意name字段是有索引的哈！！！
ref_or_null 类似ref，但是可以搜索值为NULL的行

EXPLAIN
SELECT * FROM student AS S WHERE S.`name` = "张飞" OR S.`name` IS NULL

    id  select_type  table   partitions  type         possible_keys  key        
------  -----------  ------  ----------  -----------  -------------  ----------  
     1  SIMPLE       S       (NULL)      ref_or_null  index_name     index_name

index_merge 表示查询使用了两个以上的索引，最后取交集或者并集，常见and，or的条件使用了不同的索引，官方排序这个在ref_or_null之后，但是实际上由于要读取多个索引，性能可能大部分时间都不如range。

EXPLAIN
SELECT * FROM student AS S WHERE S.`name` LIKE "张%" OR S.`age` = 30

    id  select_type  table   partitions  type         possible_keys         key                   
------  -----------  ------  ----------  -----------  --------------------  -------------------- 
     1  SIMPLE       S       (NULL)      index_merge  index_name,index_age  index_name,index_age

range 索引范围查询，常见于使用 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN()或者like等运算符的查询中。

EXPLAIN
SELECT S.`age` FROM student  AS S WHERE S.`age` > 30

    id  select_type  table   partitions  type    possible_keys         key         
------  -----------  ------  ----------  ------  --------------------  ----------  
     1  SIMPLE       S       (NULL)      range   index_name,index_age  index_name

index index只遍历索引树，通常比All快。因为，索引文件通常比数据文件小，也就是虽然all和index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘读的。

EXPLAIN

SELECT S.`name` FROM student AS S

    id  select_type  table   partitions  type    possible_keys  key         
------  -----------  ------  ----------  ------  -------------  ----------  
     1  SIMPLE       S       (NULL)      index   (NULL)         index_name

ALL 如果一个查询的type是All,并且表的数据量很大，那么请解决它！！！

possible_keys字段

这个表里面存在且可能会被使用的索引，可能会在这个字段下面出现，但是一般都以key为准。

key字段

实际使用的索引，如果为null,则没有使用索引，否则会显示你使用了哪些索引，查询中若使用了覆盖索引（查询的列刚好是索引），则该索引仅出现在key列表。

ref字段

显示哪些列被使用了，如果可能的话，最好是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

rows字段和Filter字段

rows是根据表的统计信息和索引的选用情况，优化器大概帮你估算出你执行这行函数所需要查询的行数。

Filter是查询的行数与总行数的比值。其实作用与rows差不多，都是数值越小，效率越高。
Extra字段

这一字段包含不适合在其他列显示，但是也非常重要的额外信息。
Using filesort 表示当SQL中有一个地方需要对一些数据进行排序的时候，优化器找不到能够使用的索引，所以只能使用外部的索引排序，外部排序就不断的在磁盘和内存中交换数据，这样就摆脱不了很多次磁盘IO，以至于SQL执行的效率很低。反之呢？由于索引的底层是B+Tree实现的，他的叶子节点本来就是有序的，这样的查询能不爽吗？

EXPLAIN
SELECT * FROM course AS C ORDER BY C.`name`

 type    possible_keys  key     key_len  ref       rows  filtered  Extra           
 ------  -------------  ------  -------  ------  ------  --------  ----------------
 ALL     (NULL)         (NULL)  (NULL)   (NULL)      20    100.00  Using filesort

没有给C.name建立索引，所以在根据C.name排序的时候，他就使用了外部排序 Using tempporary 表示在对MySQL查询结果进行排序时，使用了临时表,这样的查询效率是比外部排序更低的，常见于order by和group by。
```
EXPLAIN
SELECT C.`name` FROM course AS C GROUP BY C.`name`
```
```
possible_keys  key     key_len  ref       rows  filtered  Extra                            
-------------  ------  -------  ------  ------  --------  ---------------------------------
(NULL)         (NULL)  (NULL)   (NULL)      20    100.00  Using temporary; Using filesort 
```
上面这个查询就是同时触发了Using temporary和Using filesort，可谓是雪上加霜。

Using index 表示使用了索引，很优秀

Using where 使用了where但是好像没啥用。

Using join buffer 表明使用了连接缓存,比如说在查询的时候，多表join的次数非常多，那么将配置文件中的缓冲区的join buffer调大一些。

impossible where 筛选条件没能筛选出任何东西

distinct 优化distinct操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作