2. Mysql执行计划与索引详解

作者: wnfff | 来源:发表于2021-03-28 22:12 被阅读0次

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈

一. 下面是使用 explain 的例子:

在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）

使用的表

DROP TABLE IF EXISTS `actor`;

CREATE TABLE `actor` (

 `id` int(11) NOT NULL,

 `name` varchar(45) DEFAULT NULL,

 `update_time` datetime DEFAULT NULL,

 PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18');

actor演员表，id主键索引

DROP TABLE IF EXISTS `film`;

CREATE TABLE `film` (

 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

 `name` varchar(10) DEFAULT NULL,

 PRIMARY KEY (`id`),

 KEY `idx_name` (`name`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');

film电影表，id主键自增索引，name普通索引

DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;

CREATE TABLE `film_actor` (

 `id` int(11) NOT NULL,

 `film_id` int(11) NOT NULL,

 `actor_id` int(11) NOT NULL,

 `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,

 PRIMARY KEY (`id`),

 KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

film_actor电影演员关联表，id主键索引，film_id, actor_id联合索引，辅助索引

mysql> explain select * from actor;

在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行。表的意义相当广泛：可以是子查询、一个 union 结果等。

二. explain 有两个变种：

2.1 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。额外还有 filtered 列，是一个半分比的值，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）。

mysql> explain extended select * from film where id = 1;

mysql> show warnings;

2.2 explain partitions：

相比 explain 多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。

三. explain 中的列

接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。

3.1 id列

id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。MySQL将 select 查询分为简单查询(SIMPLE)和复杂查询(PRIMARY)。

复杂查询分为三类：简单子查询、派生表（from语句中的子查询）、union 查询。

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

1）简单子查询

mysql> explain select (select 1 from actor limit 1) from film;

2）from子句中的子查询

mysql> explain select id from (select id from film) as der;

这个查询执行时有个临时表别名为der，外部 select 查询引用了这个临时表

3）union查询

mysql> explain select 1 union all select 1;

union结果总是放在一个匿名临时表中，临时表不在SQL中出现，因此它的id是NULL。

3.2 select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询，如果是复杂的查询，又是上述三种复杂查询中的哪一种。

1）`simple`：简单查询。查询不包含子查询和union

mysql> explain select * from film where id = 2;

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。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表（derived的英文含义）

用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

id=1的table怎么是<derived3>: 最后执行应该是别名是der的表，这张表是从(select * from film where id = 1)这里来的，对应的是id=2这一行对应的查询的结果，这条sql语句查询的表示film，查出来的结果是给别人，外面的select语句用的，查询类型相当于id=3衍生出来的新的表，这种类型叫衍生类型，所以id=1这条查询语句对应的是衍生表，<derived3>意思是id=3的查询结果衍生出来的表

5）`union`：在 union 中的第二个和随后的 select

6）`union result`：从 union 临时表检索结果的 select

用这个例子来了解 union 和 union result 类型：

mysql> explain select 1 union all select 1;

union result:新的表<union1,2>， id=1和id=2连接

3.3 table列

这一列表示 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。

3.4 type列（重点）

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，查找数据行记录的大概范围。

依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref

1. 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表

mysql> explain select min(id) from film;

2. 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。system 是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system

explain extended加了extended后面可以添加sql，扩展的意思，如：show warnings：作用：explain查询计划除了给你一些分析结果外，还给了一个扩展工具，结合show warnings语句给一个优化的建议，也就是你写的sql最后通过mysql的查询优化引擎分析成结果2的样子，简单的sql语句优化可以，复杂的sql语句优化的不好，可以参考下。

mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;
mysql> show warnings;
结果1

结果2

3. 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。

film_actor.film_id = film.id对于film表film.id取得是主键索引，可能film中关联唯一一条数据，可能这一条数据关联film_actor中多条数据，那么对于film这种只会关联一行记录的select查询，类型是eq_ref

mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

4. 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。

简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）

mysql> explain select * from film where name = "film1";

关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。

mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

5. 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。

mysql> explain select * from actor where id > 1;

6. index：

扫描全表索引，这通常比ALL快一些。（index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取）

mysql> explain select * from film;

7. 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

mysql> explain select * from actor;

3.5 possible_keys列

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。

explain 时可能出现 possible_keys 有列，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。

3.6 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。

3.7 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。

举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。

mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;

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。

3.8 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：film.id）

3.9 rows列（重点）

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。

3.10 Extra列（重点）

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

1. Using index：

查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是联合索引的前导列，是性能高的表现。一般是使用了覆盖索引(索引包含了所有查询的字段)。对于innodb来说，如果是辅助索引性能会有不少提高

联合索引是film_id, actor_id
film_id是联合索引的前导列
mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

2. Using where：

查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列

mysql> explain select * from actor where name = 'a';

3. Using where Using index：

查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引列之一但是不是索引的前导列，意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据

mysql> explain select film_id from film_actor where actor_id = 1;

4. NULL：

查询的列未被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，意味着用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须通过“回表”来实现，不是纯粹地用到了索引，也不是完全没用到索引

mysql>explain select * from film_actor where film_id = 1;

5. Using index condition：

与Using where类似，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；

mysql> explain select * from film_actor where film_id > 1;

6. 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。

actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct

mysql> explain select distinct name from actor;

film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表

mysql> explain select distinct name from film;

优化：有索引的话去索引里面查询，不需要用临时表，一般来说，对这种使用临时表Using temporary的查询，尽量去走索引，覆盖索引（就是要查的字段被索引覆盖），就不会用临时表

7. 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。

actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录

mysql> explain select * from actor order by name;

film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index

索引本身就已经排好序了
mysql> explain select * from film order by name;

四. 索引最佳实践

使用的表

CREATE TABLE `employees` (

 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

 `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',

 `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',

 `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',

 `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',

 PRIMARY KEY (`id`),

 KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';

INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());

INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());

INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

最佳实践

4.1 全值匹配

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';

4.2 最佳左前缀法则

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

联合索引必须按顺序使用，遵守最左前缀法则

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position ='manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';

4.3 不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

4.4 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager';

4.5 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少select 语句

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

4.6 mysql在使用不等于（！=或者<>）的时候无法使用索引会导致全表扫描

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei'

4.7 is null,is not null 也无法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

4.8 like以通配符开头（'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei'
索引失效，从第一个字符比较，使用%不知道怎么比较

如果非要查'%Lei%'，怎么优化
使用覆盖索引，select 索引字段，不用select *

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'

问题：解决like'%字符串%'索引不被使用的方法？

a）使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段

EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

b）当覆盖索引指向的字段是varchar(380)及380以上的字段时，覆盖索引会失效！

4.9 字符串不加单引号索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;
可能右边有个函数转换，相当于4.3

4.10 少用or,用它连接时很多情况下索引会失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei';

五. 总结：

like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围