MySQL 效能優化神器 Explain
MySQL 效能優化神器 Explain
1、簡介
MySQL 提供了一個 EXPLAIN 命令, 它可以對SELECT
語句進行分析, 並輸出SELECT
執行的詳細資訊, 以供開發人員針對性優化.
EXPLAIN 命令用法十分簡單, 在 SELECT 語句前加上 Explain 就可以了, 例如:
EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE id < 300;
2、準備
為了接下來方便演示 EXPLAIN 的使用, 首先我們需要建立兩個測試用的表, 並新增相應的資料:
CREATE TABLE `user_info` ( `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '', `age` INT(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_index` (`name`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8 INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES('a', 21); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES('g', 23); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15); CREATE TABLE `order_info` ( `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` BIGINT(20) DEFAULT NULL, `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '', `productor` VARCHAR(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8 INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');
3、EXPLAIN 輸出格式
EXPLAIN 命令的輸出內容大致如下:
mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info 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)
各列的含義如下:
-
id: SELECT 查詢的識別符號. 每個 SELECT 都會自動分配一個唯一的識別符號.
-
select_type: SELECT 查詢的型別.
-
table: 查詢的是哪個表
-
partitions: 匹配的分割槽
-
type: join 型別
-
possible_keys: 此次查詢中可能選用的索引
-
key: 此次查詢中確切使用到的索引.
-
ref: 哪個欄位或常數與 key 一起被使用
-
rows: 顯示此查詢一共掃描了多少行. 這個是一個估計值.
-
filtered: 表示此查詢條件所過濾的資料的百分比
-
extra: 額外的資訊
接下來我們來重點看一下比較重要的幾個欄位.
select_type
select_type
表示了查詢的型別, 它的常用取值有:
-
SIMPLE, 表示此查詢不包含 UNION 查詢或子查詢
-
PRIMARY, 表示此查詢是最外層的查詢
-
UNION, 表示此查詢是 UNION 的第二或隨後的查詢
-
DEPENDENT UNION, UNION 中的第二個或後面的查詢語句, 取決於外面的查詢
-
UNION RESULT, UNION 的結果
-
SUBQUERY, 子查詢中的第一個 SELECT
-
DEPENDENT SUBQUERY: 子查詢中的第一個 SELECT, 取決於外面的查詢. 即子查詢依賴於外層查詢的結果.
最常見的查詢類別應該是SIMPLE
了, 比如當我們的查詢沒有子查詢, 也沒有 UNION 查詢時, 那麼通常就是SIMPLE
型別, 例如:
mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info 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)
如果我們使用了 UNION 查詢, 那麼 EXPLAIN 輸出 的結果類似如下:
mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (1, 2, 3)) -> UNION -> (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (3, 4, 5));
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| 1 | PRIMARY | user_info | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where |
| 2 | UNION | user_info | 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
表示查詢涉及的表或衍生表
type
type
欄位比較重要, 它提供了判斷查詢是否高效的重要依據依據. 通過type
欄位, 我們判斷此次查詢是全表掃描
還是索引掃描
等.
type 常用型別
type 常用的取值有:
-
system
: 表中只有一條資料. 這個型別是特殊的const
型別. -
const
: 針對主鍵或唯一索引的等值查詢掃描, 最多隻返回一行資料. const 查詢速度非常快, 因為它僅僅讀取一次即可.
例如下面的這個查詢, 它使用了主鍵索引, 因此type
就是const
型別的.
mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info 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
: 此型別通常出現在多表的 join 查詢, 表示對於前表的每一個結果, 都只能匹配到後表的一行結果. 並且查詢的比較操作通常是=
, 查詢效率較高. 例如:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.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: user_info 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
: 此型別通常出現在多表的 join 查詢, 針對於非唯一或非主鍵索引, 或者是使用了最左字首
規則索引的查詢.
例如下面這個例子中, 就使用到了ref
型別的查詢:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info 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
: 表示使用索引範圍查詢, 通過索引欄位範圍獲取表中部分資料記錄. 這個型別通常出現在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.
當type
是range
時, 那麼 EXPLAIN 輸出的ref
欄位為 NULL, 並且key_len
欄位是此次查詢中使用到的索引的最長的那個.
例如下面的例子就是一個範圍查詢:
mysql> EXPLAIN SELECT * -> FROM user_info -> WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info 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
: 表示全索引掃描(full index scan), 和 ALL 型別類似, 只不過 ALL 型別是全表掃描, 而 index 型別則僅僅掃描所有的索引, 而不掃描資料.index
型別通常出現在: 所要查詢的資料直接在索引樹中就可以獲取到, 而不需要掃描資料. 當是這種情況時, Extra 欄位 會顯示Using index
.
例如:
mysql> EXPLAIN SELECT name FROM user_info \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info 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, 我們查詢的 name 欄位恰好是一個索引, 因此我們直接從索引中獲取資料就可以滿足查詢的需求了, 而不需要查詢表中的資料. 因此這樣的情況下, type 的值是index
, 並且 Extra 的值是Using index
.
-
ALL: 表示全表掃描, 這個型別的查詢是效能最差的查詢之一. 通常來說, 我們的查詢不應該出現 ALL 型別的查詢, 因為這樣的查詢在資料量大的情況下, 對資料庫的效能是巨大的災難. 如一個查詢是 ALL 型別查詢, 那麼一般來說可以對相應的欄位新增索引來避免.
下面是一個全表掃描的例子, 可以看到, 在全表掃描時, possible_keys 和 key 欄位都是 NULL, 表示沒有使用到索引, 並且 rows 十分巨大, 因此整個查詢效率是十分低下的.
mysql> EXPLAIN SELECT age FROM user_info WHERE age = 20 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info 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 型別的效能比較
通常來說, 不同的 type 型別的效能關係如下:ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
ALL
型別因為是全表掃描, 因此在相同的查詢條件下, 它是速度最慢的.
而index
型別的查詢雖然不是全表掃描, 但是它掃描了所有的索引, 因此比 ALL 型別的稍快.
後面的幾種型別都是利用了索引來查詢資料, 因此可以過濾部分或大部分資料, 因此查詢效率就比較高了.
possible_keys
possible_keys
表示 MySQL 在查詢時, 能夠使用到的索引. 注意, 即使有些索引在possible_keys
中出現, 但是並不表示此索引會真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查詢時具體使用了哪些索引, 由key
欄位決定.
key
此欄位是 MySQL 在當前查詢時所真正使用到的索引.
key_len
表示查詢優化器使用了索引的位元組數. 這個欄位可以評估組合索引是否完全被使用, 或只有最左部分欄位被使用到.
key_len 的計算規則如下:
-
字串
-
char(n): n 位元組長度
-
varchar(n): 如果是 utf8 編碼, 則是 3n + 2位元組; 如果是 utf8mb4 編碼, 則是 4n + 2 位元組.
-
-
數值型別:
-
TINYINT: 1位元組
-
SMALLINT: 2位元組
-
MEDIUMINT: 3位元組
-
INT: 4位元組
-
BIGINT: 8位元組
-
-
時間型別
-
DATE: 3位元組
-
TIMESTAMP: 4位元組
-
DATETIME: 8位元組
-
-
欄位屬性: NULL 屬性 佔用一個位元組. 如果一個欄位是 NOT NULL 的, 則沒有此屬性.
我們來舉兩個簡單的栗子:
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)
上面的例子是從表 order_info 中查詢指定的內容, 而我們從此表的建表語句中可以知道, 表order_info
有一個聯合索引:
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
不過此查詢語句WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH'
中, 因為先進行 user_id 的範圍查詢, 而根據最左字首匹配
原則, 當遇到範圍查詢時, 就停止索引的匹配, 因此實際上我們使用到的索引的欄位只有user_id
, 因此在EXPLAIN
中, 顯示的 key_len 為 9. 因為 user_id 欄位是 BIGINT, 佔用 8 位元組, 而 NULL 屬性佔用一個位元組, 因此總共是 9 個位元組. 若我們將user_id 欄位改為BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0'
, 則 key_length 應該是8.
上面因為最左字首匹配
原則, 我們的查詢僅僅使用到了聯合索引的user_id
欄位, 因此效率不算高.
接下來我們來看一下下一個例子:
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)
這次的查詢中, 我們沒有使用到範圍查詢, key_len 的值為 161. 為什麼呢? 因為我們的查詢條件WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1'
中, 僅僅使用到了聯合索引中的前兩個欄位, 因此keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161
rows
rows 也是一個重要的欄位. MySQL 查詢優化器根據統計資訊, 估算 SQL 要查詢到結果集需要掃描讀取的資料行數.
這個值非常直觀顯示 SQL 的效率好壞, 原則上 rows 越少越好.
Extra
EXplain 中的很多額外的資訊會在 Extra 欄位顯示, 常見的有以下幾種內容:
-
Using filesort
當 Extra 中有Using filesort
時, 表示 MySQL 需額外的排序操作, 不能通過索引順序達到排序效果. 一般有Using filesort
, 都建議優化去掉, 因為這樣的查詢 CPU 資源消耗大.
例如下面的例子:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY 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; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我們的索引是
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
但是上面的查詢中根據product_name
來排序, 因此不能使用索引進行優化, 進而會產生Using filesort
.
如果我們將排序依據改為ORDER BY user_id, product_name
, 那麼就不會出現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
"覆蓋索引掃描", 表示查詢在索引樹中就可查詢所需資料, 不用掃描表資料檔案, 往往說明效能不錯 -
Using temporary
查詢有使用臨時表, 一般出現於排序, 分組和多表 join 的情況, 查詢效率不高, 建議優化.