• ＜explain＞索引优化的这把绝世好剑，你真的会用吗？

     

    目录

    前言

    1.explain介绍

    2.explain详解

    3.ID列

    3.1.ID相同

    3.2.ID不同

    3.3.ID相同和不同都有

    4.select_type列

    5.table列

    6.partitions列

    7.type列

    8.possible_keys列

    9.key列

    10.key_len列

    11.ref列

    12.rows列

    13.filtered列

    14.Extra列

    15.索引优化的过程

    前言

    大家好，我是月夜枫，我又来了！！！

    对于互联网公司来说，随着用户量和数据量的不断增加，慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询，意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景，可能会出现数据库连接被占满的情况，直接导致服务不可用。

    慢查询的确会导致很多问题，我们要如何优化慢查询呢？

    主要解决办法有：

    • 监控sql执行情况，发邮件、短信报警，便于快速识别慢查询sql

    • 打开数据库慢查询日志功能

    • 简化业务逻辑

    • 代码重构、优化

    • 异步处理

    • sql优化

    • 索引优化

    其他的办法先不说，后面有机会再单独介绍。今天我重点说说索引优化，因为它是解决慢查询sql问题最有效的手段。

    如何查看某条sql的索引执行情况呢？

    没错，在sql前面加上explain关键字，就能够看到它的执行计划，通过执行计划，我们可以清楚的看到表和索引执行的情况，索引有没有执行、索引执行顺序和索引的类型等。

    索引优化的步骤是：

    1. 使用explain查看sql执行计划

    2. 判断哪些索引使用不当

    3. 优化sql，sql可能需要多次优化才能达到索引使用的最优值

    既然索引优化的第一步是使用explain，我们先全面的了解一下它。

    1.explain介绍

    先看看mysql的官方文档是怎么描述explain的：

    • EXPLAIN可以使用于 SELECT， DELETE， INSERT， REPLACE，和 UPDATE语句。

    • 当EXPLAIN与可解释的语句一起使用时，MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。也就是说，MySQL解释了它将如何处理该语句，包括有关如何连接表以及以何种顺序连接表的信息。

    • 当EXPLAIN与非可解释的语句一起使用时，它将显示在命名连接中执行的语句的执行计划。

    • 对于SELECT语句， EXPLAIN可以显示的其他执行计划的警告信息。

    2.explain详解

    explain的语法：

    1. {EXPLAIN | DESCRIBE | DESC}
    2.     tbl_name [col_name | wild]
    3.  
    4. {EXPLAIN | DESCRIBE | DESC}
    5.     [explain_type]
    6.     {explainable_stmt | FOR CONNECTION connection_id}
    7.  
    8. explain_type: {
    9.     EXTENDED
    10.   | PARTITIONS
    11.   | FORMAT = format_name
    12. }
    13.  
    14. format_name: {
    15.     TRADITIONAL
    16.   | JSON
    17. }
    18.  
    19. explainable_stmt: {
    20.     SELECT statement
    21.   | DELETE statement
    22.   | INSERT statement
    23.   | REPLACE statement
    24.   | UPDATE statement
    25. }

    用一条简单的sql看看使用explain关键字的效果：

    explain  select * from test1;

    执行结果：

     

    从上图中看到执行结果中会显示12列信息，每列具体信息如下：

    说白了，我们要搞懂这些列的具体含义才能正常判断索引的使用情况。

    话不多说，直接开始介绍吧。

    3.ID列

    该列的值是select查询中的序号，比如：1、2、3、4等，它决定了表的执行顺序。

    某条sql的执行计划中一般会出现三种情况：

    1. id相同

    2. id不同

    3. id相同和不同都有

    那么这三种情况表的执行顺序是怎么样的呢？

    3.1.ID相同

    执行sql如下：

    1. explain  select * from test1 t1 inner  join test1 t2 on t1.id=t2.id
    2.

    结果：

    我们看到执行结果中的两条数据id都是1，是相同的。

    这种情况表的执行顺序是怎么样的呢？

    答案：从上到下执行，先执行表t1，再执行表t2。

    执行的表要怎么看呢？

    答案：看table字段，这个字段后面会详细解释。

    3.2.ID不同

    执行sql如下：

    1. explain  select * from test1 t1 where t1.id = (select  id  from  test1 t2 where  t2.id=2);
    2.

    结果：

    我们看到执行结果中两条数据的id不同，第一条数据是1，第二条数据是2。

    这种情况表的执行顺序是怎么样的呢？

    答案：序号大的先执行，这里会从下到上执行，先执行表t2，再执行表t1。

    3.3.ID相同和不同都有

    执行sql如下：

    1. explain 
    2. select t1.* from test1 t1
    3. inner  join (select  max(id) mid  from test1 group  by  id) t2
    4. on t1.id=t2.mid

    结果：

    我们看到执行结果中三条数据，前面两条数据的的id相同，第三条数据的id跟前面的不同。

    这种情况表的执行顺序又是怎么样的呢？

    答案：先执行序号大的，先从下而上执行。遇到序号相同时，再从上而下执行。所以这个列子中表的顺序顺序是：test1、t1、

    也许你会在这里心生疑问：<derived2> 是什么鬼？

    它表示派生表，别急后面会讲的。

    还有一个问题：id列的值允许为空吗？

    答案在后面揭晓。

    4.select_type列

    该列表示select的类型。具体包含了如下11种类型：

    但是常用的其实就是下面几个：

    类型含义
    SIMPLE简单SELECT查询，不包含子查询和UNION
    PRIMARY复杂查询中的最外层查询，表示主要的查询
    SUBQUERYSELECT或WHERE列表中包含了子查询
    DERIVEDFROM列表中包含的子查询，即衍生
    UNIONUNION关键字之后的查询
    UNION RESULT从UNION后的表获取结果集

    下面看看这些SELECT类型具体是怎么出现的：

    1. SIMPLE

      执行sql如下：

      explain select * from test1;

      结果：

      它只在简单SELECT查询中出现，不包含子查询和UNION，这种类型比较直观就不多说了。

    2. PRIMARY 和 SUBQUERY

      执行sql如下：

      explain select * from test1 t1 where t1.id = (select id from  test1 t2 where  t2.id=2);

      结果：

      我们看到这条嵌套查询的sql中，最外层的t1表是PRIMARY类型，而最里面的子查询t2表是SUBQUERY类型。

    3. DERIVED

      执行sql如下：

      1. explain
      2. select t1.* from test1 t1
      3. inner join (select max(id) mid from test1 group by id) t2
      4. on t1.id=t2.mid

      结果：

      最后一条记录就是衍生表，它一般是FROM列表中包含的子查询，这里是sql中的分组子查询。

    4. UNION 和 UNION RESULT

      执行sql如下：

      1. explain
      2. select * from test1
      3. union
      4. select* from test2

      结果：

         test2表是UNION关键字之后的查询，所以被标记为UNION，test1是最主要的表，被标记为PRIMARY。而表示id=1和id=2的表union，其结果被标记为UNION RESULT。

    UNION 和 UNION RESULT一般会成对出现。

    此外，回答上面的问题：id列的值允许为空吗？

    如果仔细看上面那张图，会发现id列是可以允许为空的，并且是在SELECT类型为： UNION RESULT的时候。

    5.table列

    该列的值表示输出行所引用的表的名称，比如前面的：test1、test2等。

    但也可以是以下值之一：

    • ：具有和id值的行的M并集N。

    • ：用于与该行的派生表结果id的值N。派生表可能来自（例如）FROM子句中的子查询 。

    • ：子查询的结果，其id值为N

    6.partitions列

    该列的值表示查询将从中匹配记录的分区，partitions列代表给定表所使用的分区。这一列只会在 EXPLAIN PARTITIONS 语句中出现。

    7.type列

    该列的值表示连接类型，是查看索引执行情况的一个重要指标。包含如下类型：

    执行结果从最好到最坏的的顺序是从上到下。

    我们需要重点掌握的是下面几种类型：

    system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

    在演示之前，先说明一下test2表中只有一条数据：

     并且code字段上面建了一个普通索引：

    下面逐一看看常见的几个连接类型是怎么出现的：

    1. system

      这种类型要求数据库表中只有一条数据，是const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的。

    2. const

      通过一次索引就能找到数据，一般用于主键或唯一索引作为条件的查询sql中，执行sql如下：

      explain select * from test2 where id=1;

      结果：

    3. eq_ref

      常用于主键或唯一索引扫描。执行sql如下：

      explain select * from test2 t1 inner join test2 t2 on t1.id=t2.id;

      结果：

      此时，有人可能感到不解，const和eq_ref都是对主键或唯一索引的扫描，有什么区别？

       答：const只索引一次，而eq_ref主键和主键匹配，由于表中有多条数据，一般情况下要索引多次，才能全部匹配上。

    4. ref

      常用于非主键和唯一索引扫描。执行sql如下：

      explain select * from test2 where code = '001';

      结果：

    5. range

      常用于范围查询，比如：between ... and 或 In 等操作，执行sql如下：

      explain select * from test2 where id between 1 and 2;

      结果：

    6. index

      全索引扫描。执行sql如下：

      explain select code from test2;

      结果：

    7. ALL

        全表扫描。执行sql如下：

    explain select *  from test2;

     结果：

    8.possible_keys列

    该列表示可能的索引选择。

    请注意，此列完全独立于表的顺序，这就意味着possible_keys在实践中，某些键可能无法与生成的表顺序一起使用。

    如果此列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，您可以通过检查该WHERE 子句以检查它是否引用了某些适合索引的列，从而提高查询性能。

    9.key列

    该列表示实际用到的索引。

    可能会出现possible_keys列为NULL，但是key不为NULL的情况。

    演示之前，先看看test1表结构：

    test1表中数据：

    使用的索引：

    code和name字段使用了联合索引。

    执行sql如下：

    explain select code  from test1;

    结果：

    这条sql预计没有使用索引，但是实际上使用了全索引扫描方式的索引。

    10.key_len列

    该列表示使用索引的长度。上面的key列可以看出有没有使用索引，key_len列则可以更进一步看出索引使用是否充分。不出意外的话，它是最重要的列。

    有个关键的问题浮出水面：key_len是如何计算的？

    决定key_len值的三个因素：

      1.字符集

      2.长度

      3.是否为空

    常用的字符编码占用字节数量如下：

    目前我的数据库字符编码格式用的：UTF8占3个字节。

    mysql常用字段占用字节数：

    字段类型占用字节数
    char(n)n
    varchar(n) n + 2
    tinyint1
    smallint2
    int4
    bigint8
    date3
    timestamp4
    datetime8

    此外，如果字段类型允许为空则加1个字节。

    上图中的 184是怎么算的？

    184 = 30 * 3 + 2 + 30 * 3 + 2

      再把test1表的code字段类型改成char，并且改成允许为空：

    执行sql如下：

    explain select code  from test1;

    结果：

    怎么算的？

    183 = 30 * 3 + 1 + 30 * 3 + 2

    还有一个问题：为什么这列表示索引使用是否充分呢，还有使用不充分的情况？

    执行sql如下：

    explain select code  from test1 where code='001';

    结果：

    上图中使用了联合索引：idx_code_name，如果索引全匹配key_len应该是183，但实际上却是92，这就说明没有使用所有的索引，索引使用不充分。

    11.ref列

    该列表示索引命中的列或者常量。

    执行sql如下：

    explain select *  from test1 t1 inner join test1 t2 on t1.id=t2.id where t1.code='001';

    结果：

    我们看到表t1命中的索引是const(常量)，而t2命中的索引是列sue库的t1表的id字段。

    12.rows列

    该列表示MySQL认为执行查询必须检查的行数。

    对于InnoDB表，此数字是估计值，可能并不总是准确的。

    13.filtered列

    该列表示按表条件过滤的表行的估计百分比。最大值为100，这表示未过滤行。值从100减小表示过滤量增加。

    rows显示了检查的估计行数，rows× filtered显示了与下表连接的行数。例如，如果 rows为1000且 filtered为50.00（50％），则与下表连接的行数为1000×50％= 500。

    14.Extra列

    该字段包含有关MySQL如何解析查询的其他信息，这列还是挺重要的，但是里面包含的值太多，就不一一介绍了，只列举几个常见的。

    1. Impossible WHERE

      表示WHERE后面的条件一直都是false，

      执行sql如下：

      explain select code  from test1 where 'a' = 'b';

      结果：

    2. Using filesort

      表示按文件排序，一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现。

      执行sql如下：

      explain select code  from test1 order by name desc;

      结果：

      这里建立的是code和name的联合索引，顺序是code在前，name在后，这里直接按name降序，跟之前联合索引的顺序不一样。

    3. Using index

      表示是否用了覆盖索引，说白了它表示是否所有获取的列都走了索引。

      上面那个例子中其实就用到了：Using index，因为只返回一列code，它字段走了索引。

    4. Using temporary

      表示是否使用了临时表，一般多见于order by 和 group by语句。

      执行sql如下：

      explain select name  from test1 group by name;

      结果：

    5. Using where

      表示使用了where条件过滤。

    6. Using join buffer

       表示是否使用连接缓冲。来自较早联接的表被部分读取到联接缓冲区中，然后从缓冲区中使用它们的行来与当前表执行联接。

    15.索引优化的过程

       1.先用慢查询日志定位具体需要优化的sql

       2.使用explain执行计划查看索引使用情况

       3.重点关注：

           key（查看有没有使用索引）

           key_len（查看索引使用是否充分）

           type（查看索引类型）

           Extra（查看附加信息：排序、临时表、where条件为false等）

       一般情况下根据这4列就能找到索引问题。

       4.根据上1步找出的索引问题优化sql

       5.再回到第2步

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_48321993/article/details/126379272