MySQL优化---EXPLAIN（mysq版本8.0）

作者: lkd_whh | 来源:发表于2018-08-08 21:15 被阅读3次

作者：拔剑少年

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Explain命令是MySQL提供的内置命令，它的作用是向我们展示MySQL是如何执行sql语句的。SELECT, DELETE, INSERT, REPLACE, UPDATE 语句都可以使用Explain命令。

EXPLAIN为SELECT语句中使用的每个table返回一行信息。它以MySQL在处理语句时的读取顺序列出所有的table。MySQL使用嵌套循环的方式解决所有的表连接（join）。这意味着MySQL从第一个table读取一行，然后在第二个table、第三个table中查找匹配的行，以此类推。当所有的table都被处理过时，MySQL会输出所选的列并在所有的table中进行反向跟踪，直到找到一个有更多匹配行的table。从该table中读取下一行，并继续处理下一个table。

理解Explain输出的信息含义对SQL语句的优化有着至关重要的作用。下面让我们详细解析下Explain命令输出的各字段的含义。

Explain 输出的列：

列名	JSON 名(FORMAT=JSON)	含义
id	select_id	SELECT 语句的id
select_type	无	SELETE 语句的类型
table	table_name	表名
partitions	partitions	分区
type	access_type	join 类型
possible_keys	possible_keys	可供选择使用的索引
key	key	实际使用的索引
key_len	key_length	实际使用索引的长度
ref	ref	与索引比较的列
rows	rows	预估检测行数
filtered	filtered	依据表条件过滤行占比
Extra	无	其他信息

id

SELECT的标识符。这是查询中的SELECT的序号。如果当前行引用了其他行的联合结果，则该值为空。举个例子，当table列显示<unionM,N>时，表示该行引用了id值为M和N的行的联合结果，这个时候id列的值就会为空。

如下sql：
```
 EXPLAIN SELECT *FROM(SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 )t;
```
执行结果：

1532432243263.png

select_type

SELECT的类型，下表中展示了所有可能的值及其含义。

名称	JSON 名	含义
SIMPLE	无	简单的SELECT(没有使用UNION或者子查询)
PRIMARY	无	最外层的查询
UNION	无	在一个UNION中第二或后面的SELECT语句
DEPENDENT UNION	dependent (true)	在一个UNION中第二或后面的SELECT语句，并且依赖于外层查询
UNION RESULT	union_result	UNION的结果
SUBQUERY	无	子查询中的第一个SELECT
DEPENDENT SUBQUERY	dependent (true)	子查询中的第一个SELECT，并且依赖于外层查询
DERIVED	无	派生表（Derived table）
MATERIALIZED	materialized_from_subquery	实例化子查询（Materialized subquery）
UNCACHEABLE SUBQUERY	cacheable (false)	不能缓存结果的子查询，并且必须为外部查询的每一行重新计算结果
UNCACHEABLE UNION	cacheable (false)	在一个UNCACHEABLE SUBQUERY的UNION语句中第二或后面的SELECT语句

DEPENDENT通常意味着使用了关联子查询。

DEPENDENT SUBQUERY 不同于 UNCACHEABLE SUBQUERY 。对于DEPENDENT SUBQUERY，对来自其外部上下文的每一组变量的不同值只重新计算一次子查询。对于UNCACHEABLE SUBQUERY，将会为外层上下文的每一行重新计算子查询。

对于非查询语句，select_type的值为语句类型。比如，对于一个DELETE语句，值为DELETE

table

当前行引用的表名，除此之外也可能是以下几种值：
- <union*M*,*N*>：该行引用了id值为M和N的行的联合结果
- <derived*N*>：该行引用了id值为N的行的派生表结果。比如引用了从子查询中生成的派生表。
- <subquery*N*>：该行引用了id值为N的行的实例化子查询结果。
partitions

查询语句将从其中匹配记录的分区。对于非分区表，值为null。
type

本列用于向我们展示MySQL使用哪种方式join当前表的。下面按照最好到最坏的顺序详细解析可能出现的值。
- system
 
 该表只有一行数据。这种类型是下面const类型的一种特例。
- const
 
 该表最多只有一行数据被匹配，在查询开始时就会被读取。因为只有一行，所以这一行中列的值可以被优化器的其他部分视为常量。const表非常快，因为它们只需要读取一次。
 
 当把一个表的主键或唯一索引和一个常量值作比较时，const就会被使用。下面的语句中，t1就可以被作为一个const表。
```
SELECT * FROM t1 WHERE id=1;
SELECT * FROM t2 WHERE unique_index_part1=1 and unique_index_part1=2;
```
- eq_ref
 
 在与前一个表的每一行做联合时，只需要从该表中读取一行。除了system和const类型，这个是最好的join类型。当一个join语句中使用了主键或一个非空唯一索引的全部部分时，join类型就为eq_ref。
 
 eq_ref可用于使用=运算符进行比较的索引列。比较值可以是一个常量，也可以是这个表之前读取的表中的列。
```
SELECT * FROM ref_table,other_table
 WHERE ref_table.key_column=other_table.column;

SELECT * FROM ref_table,other_table
 WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column
 AND ref_table.key_column_part2=1;
```
- ref
 
 在与前表的每个行组合中，从该表中读取具有匹配索引值的所有行。当join仅仅使用一个索引的左前缀，或者使用的索引不是一个主键，又或者不是唯一索引，ref就会被使用。如果使用的索引匹配的行数很少，这也不失为一个很好的join类型。
 
 eq_ref可用于使用=或<=>运算符进行比较的索引列。
```
SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr;

SELECT * FROM ref_table,other_table
 WHERE ref_table.key_column=other_table.column;

SELECT * FROM ref_table,other_table
 WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column
 AND ref_table.key_column_part2=1;
```
- fulltext
 
 使用全文索引执行join
- ref_or_null
 
 这个join类型和ref有点像，但是对于包含null值行，MySQL会做一个额外的查询。这种join类型优化最常用于解析子查询。
```
SELECT * FROM ref_table
 WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;
```
- index_merge
 
 这个join类型表示使用了索引合并优化。这个时候，key列显示了一系列使用到的索引，key_len显示了使用到的索引的最长键长。
- unique_subquery
 
 在以下形式的某些in子查询中，这个join类型会替代eq_ref。
```
value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
```
 unique_subquery只是一个索引查找函数，它完全替代了子查询以提高效率。
- index_subquery
 
 这个join类型和unique_subquery有些类似。它在子查询中替换，但在以下形式的子查询中适用于非唯一索引:
```
value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
```
- range
 
 当使用一个索引去选择行时只检索了给定范围的行。key列显示了使用了哪个索引，key_len显示了使用到的索引的最长键长。当join类型为range时，ref列值为null。
 
 range可用于使用 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>,BETWEEN, LIKE, IN() 运算符和一个常量进行比较的索引列。
```
SELECT * FROM tbl_name
 WHERE key_column = 10;

SELECT * FROM tbl_name
 WHERE key_column BETWEEN 10 and 20;

SELECT * FROM tbl_name
 WHERE key_column IN (10,20,30);

SELECT * FROM tbl_name
 WHERE key_part1 = 10 AND key_part2 IN (10,20,30)
```
- index
 
 这个join类型和ALL相似，区别是扫描了索引数。以下两种情况：
 - 当索引是一个覆盖索引，即包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，那么就只需要扫描索引树而无需回表，这个时候Extra列的值就会为Using index。index类型通常要比ALL类型要快，因为索引的长度通常要比表数据小得多。
 - 按索引顺序查找数据行来执行全表扫描，这个时候Extra列的值不会为Using index。
- ALL
 
 为了和前表的每一行做组合而全表扫描。这种类型通常不太好，应当尽量避免。我们可以通过给表添加索引来避免这种情况。
possible_keys

这一列显示了可供MySQL选择用来查询使用的所有索引。需要注意的是其中的一些索引在实际运行时可能不会被使用。

如果这一列为null，那就表示没有想关的索引。这个时候，可以检查where子句引用的列是否适合建立索引，通过建立合适的索引增强执行性能。索引建立完成后，可以再次执行EXPLAIN查看效果。

想要知道表已经建立了哪些索引，可以通过SHOW INDEX FROM table_name查看。
key

本列显示的MySQL实际选择使用的索引。如果本列为空，则表示MySQL没有找到索引来提升执行效率。

这个索引可能不在possible_keys里。如果所有possible_keys索引都不适合查找行，但是其他有个索引包含了查询语句列举出的所有的列,就会发生这种情况，换句话说，这个索引覆盖了查询列。尽管它不能用来确定要检索哪些行，但扫描索引的效率比扫描数据行要高。

在InnoDB引擎中，即使查询列包含主键，辅助索引也可能会覆盖所选列。因为InnoDB将主键值存储在每个辅助索引中。

我们可以通过在查询语句中使用FORCE INDEX, USE INDEX, IGNORE INDEX 来强制MySQL使用或忽略possible_keys列中列出的索引。
key_len

本列显示了MySQL决定使用的索引的长度。本列的值能够使你确定MySQL实际使用了复合索引的多少部分。如果key列的值为null，那么key_len列的值也为null。

由于索引存储格式，一个允许空值的列，索引长度要比非空列要长。
ref

本列显示了哪一列或那个常量被用来和key列中的索引做比较的从而从表中筛选行。

如果值为func,表明使用了某些函数的结果。这个函数实际上可能是一个运算符，比如算术运算符。
rows
本列表示MySQL认为执行查询语句时必须查找的行数。在InnoDB引擎中，这个数值是个预估值，可能会不精确。
filtered
本列表示将被表条件过滤的表行的估计百分比。最大值为100，这意味着没有对行进行筛选。
Extra

本列展示了MySQL解析查询时一些额外的信息。下面介绍下本列可能出现的值。

const row not found
Deleting all rows
Distinct
FirstMatch
Full scan on NULL key
Impossible HAVING
Impossible WHERE
Impossible WHERE noticed after reading const tables
LooseScan
No matching min/max row
no matching row in const table
No matching rows after partition pruning
No tables used
Not exists
Plan isn't ready yet
Range checked for each record (index map: N)
Recursive
Select tables optimized away
Start temporary, End temporary
Using filesort
Using index
Using index condition
Using index for group-by
Using index for skip scan
Using join buffer
Using MRR
Using sort_union(...), Using union(...), Using intersect(...)
Using where
Using where with pushed condition
Zero limit

MySQL优化---EXPLAIN（mysq版本8.0）

Explain 输出的列：

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