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什么是explain

使用explain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idtable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tableidtable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>

  • DERIVEDFROM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<derived2>,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<derived2>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😊。。。

    但是!!如果只是这样的话我们还explain个毛线啊!我很闲吗?

    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 keyuique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systemconst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idtable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 typeeq_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allindex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typeAll,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 bygroup 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 temporaryUsing 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

eacape
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