华山资源网

一步步教你MySQL查询优化分析教程
数据库 2024/12/24 佚名
3 1

前言

MySQL是关系性数据库中的一种，查询功能强，数据一致性高，数据安全性高，支持二级索引。但性能方面稍逊于非关系性数据库，特别是百万级别以上的数据，很容易出现查询慢的现象。这时候需要分析查询慢的原因，一般情况下是程序员sql写的烂，或者是没有键索引，或者是索引失效等原因导致的。

这时候MySQL 提供的 EXPLAIN 命令就尤其重要, 它可以对 SELECT 语句进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.

而且就在查询语句前加上 Explain 就成:

EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE id < 100;

准备

首先需要建立两个测试用表及数据:

CREATE TABLE `customer` ( 
 `id` BIGINT(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
 `age` INT(11) unsigned DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `name_index` (`name`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4

INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('a', 1);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('b', 2);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('c', 3);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('d', 4);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('e', 5);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('f', 6);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('g', 7);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('h', 8);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('i', 9);
CREATE TABLE `orders` (
 `id` BIGINT(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `user_id` BIGINT(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
 `productor` VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4

INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

EXPLAIN 输出格式

EXPLAIN 命令的输出内容大致如下:

mysql> explain select * from customer where id = 1\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
 type: const
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

各列的含义如下:

  • id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.
  • select_type: SELECT 查询的类型.
  • table: 查询的是哪个表partitions: 匹配的分区type: join 类型
  • possible_keys: 此次查询中可能选用的索引
  • key: 此次查询中确切使用到的索引.
  • ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用
  • rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
  • filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
  • extra: 额外的信息

接下来我们来重点看一下比较重要的几个字段.

select_type

  • SIMPLE —— 简单的select 查询，查询中不包含子查询或者UNION
  • PRIMARY —— 查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为primary
  • UNION —— 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
  • DEPENDENT UNION —— UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
  • UNION RESULT —— 从UNION表获取结果的select结果
  • 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，把结果放在临时表里。
  • SUBQUERY —— 在select或where 列表中包含了子查询
  • DEPENDENT SUBQUERY —— 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.

最常见的查询类别应该是 SIMPLE 了, 比如当我们的查询没有子查询, 也没有 UNION 查询时, 那么通常就是 SIMPLE 类型, 例如:

mysql> explain select * from customer where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
 type: const
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

如果我们使用了 UNION 查询, 那么 EXPLAIN 输出 的结果类似如下:

mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM customer WHERE id IN (1, 2, 3)) 
 -> UNION
 -> (SELECT * FROM customer WHERE id IN (3, 4, 5));
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| 1 | PRIMARY | customer | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where |
| 2 | UNION | customer | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

table

表示查询涉及的表或衍生表

type

type 字段比较重要, 它提供了判断查询是否高效的重要依据依据. 通过 type 字段, 我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描 等.

type 常用类型

type 常用的取值有:

  • system: 表中只有一条数据. 这个类型是特殊的 const 类型.
  • const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可.例如下面的这个查询, 它使用了主键索引, 因此 type 就是 const 类型的.
mysql> explain select * from customer where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
 type: const
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较操作通常是 =, 查询效率较高. 例如:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer, order_info WHERE customer.id = order_info.user_id\G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: order_info
 partitions: NULL
  type: index
possible_keys: user_product_detail_index
  key: user_product_detail_index
 key_len: 314
  ref: NULL
  rows: 9
 filtered: 100.00
 Extra: Using where; Using index
*************************** 2. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
  key: PRIMARY
 key_len: 8
  ref: test.order_info.user_id
  rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了 最左前缀 规则索引的查询.

例如下面这个例子中, 就使用到了 ref 类型的查询:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer, order_info WHERE customer.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: const
possible_keys: PRIMARY
  key: PRIMARY
 key_len: 8
  ref: const
  rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: order_info
 partitions: NULL
  type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
  key: user_product_detail_index
 key_len: 9
  ref: const
  rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: Using index
2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

range: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.当 type 是 range 时, 那么 EXPLAIN 输出的 ref 字段为 NULL, 并且 key_len 字段是此次查询中使用到的索引的最长的那个.

例如下面的例子就是一个范围查询:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: range
possible_keys: PRIMARY
  key: PRIMARY
 key_len: 8
  ref: NULL
  rows: 7
 filtered: 100.00
 Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

index: 表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据.

index 类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据. 当是这种情况时, Extra 字段 会显示 Using index.

例如:

mysql> EXPLAIN SELECT name FROM customer \G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: index
possible_keys: NULL
  key: name_index
 key_len: 152
  ref: NULL
  rows: 10
 filtered: 100.00
 Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上面的例子中, 我们查询的 name 字段恰好是一个索引, 因此我们直接从索引中获取数据就可以满足查询的需求了, 而不需要查询表中的数据. 因此这样的情况下, type 的值是 index, 并且 Extra 的值是 Using index.

  • ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一. 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.

下面是一个全表扫描的例子, 可以看到, 在全表扫描时, possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示没有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整个查询效率是十分低下的.

mysql> EXPLAIN SELECT age FROM customer WHERE age = 20 \G*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: ALL
possible_keys: NULL
  key: NULL
 key_len: NULL
  ref: NULL
  rows: 10
 filtered: 10.00
 Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

type 类型的性能比较

通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:

ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system

ALL 类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的.

而 index 类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了.

对程序员来说，若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。

  • ALL：（full table scan）全表扫描无疑是最差，若是百万千万级数据量，全表扫描会非常慢。
  • index：（full index scan）全索引文件扫描比all好很多，毕竟从索引树中找数据，比从全表中找数据要快。
  • range：只检索给定范围的行，使用索引来匹配行。范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。
  • ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事，匹配的结果是多个并非唯一值。
  • eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO，匹配的结果只可能是一条记录，
  • const：表示通过索引一次就可以找到，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快，若将主键至于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。
  • system：表只有一条记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，了解即可

possible_key

spossible_keys 表示 MySQL 在查询时, 能够使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys 中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查询时具体使用了哪些索引, 由 key 字段决定.

key

此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引.

key_len

表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组合索引是否完全被使用, 或只有最左部分字段被使用到.

key_len 的计算规则如下:

  • 字符串
    • char(n): n 字节长度
    • varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3
      n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4
      n + 2 字节.
  • 数值类型:
    • TINYINT: 1字节
    • SMALLINT: 2字节
    • MEDIUMINT: 3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
  • 字段属性: NULL 属性 占用一个字节. 如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性.

我们来举两个简单的栗子:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' \G
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: range
possible_keys: user_product_detail_index
   key: user_product_detail_index
  key_len: 9
   ref: NULL
   rows: 5
  filtered: 11.11
  Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上面的例子是从表 order_info 中查询指定的内容, 而我们从此表的建表语句中可以知道, 表 order_info 有一个联合索引:

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

不过此查询语句 WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' 中, 因为先进行 user_id 的范围查询, 而根据 最左前缀匹配 原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配, 因此实际上我们使用到的索引的字段只有 user_id, 因此在 EXPLAIN 中, 显示的 key_len 为 9. 因为 user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字节, 而 NULL 属性占用一个字节, 因此总共是 9 个字节. 若我们将user_id 字段改为 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0', 则 key_length 应该是8.

上面因为 最左前缀匹配 原则, 我们的查询仅仅使用到了联合索引的 user_id 字段, 因此效率不算高.

接下来我们来看一下下一个例子:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
   key: user_product_detail_index
  key_len: 161
   ref: const,const
   rows: 2
  filtered: 100.00
  Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

这次的查询中, 我们没有使用到范围查询, key_len 的值为 161. 为什么呢"htmlcode"> 

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
   key: user_product_detail_index
  key_len: 161
   ref: const,const
   rows: 2
  filtered: 100.00
  Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们的索引是

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

但是上面的查询中根据 product_name 来排序, 因此不能使用索引进行优化, 进而会产生 Using filesort.

如果我们将排序依据改为 ORDER BY user_id, product_name, 那么就不会出现 Using filesort 了. 例如:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: index
possible_keys: NULL
   key: user_product_detail_index
  key_len: 253
   ref: NULL
   rows: 9
  filtered: 100.00
  Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
  • Using index

"覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错

  • Using temporary

查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
华山资源网 Design By www.eoogi.com
www.eoogi.com 华山资源网
120,135影音资源
344,641技术资源
22,817软件资源
435,032站长资源
一句话新闻
一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接
华山资源网 Design By www.eoogi.com