mysql執行計劃

咱們常常使用 MySQL 的執行計劃來查看 SQL 語句的執行效率，接下來分析執行計劃的各個顯示內容。

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT userID FROMuser_address WHERE address = "湖南長沙麓谷") ;

執行計劃的 id

select 查詢的序列號，標識執行的順序

• id 相同，執行順序由上至下
• id 不一樣，若是是子查詢，id 的序號會遞增，id 值越大優先級越高，越先被執行

執行計劃的 select_type

查詢的類型，主要是用於區分普通查詢、聯合查詢、子查詢等。

• SIMPLE：簡單的 select 查詢，查詢中不包含子查詢或者 union
• PRIMARY：查詢中包含子部分，最外層查詢則被標記爲 primary
• SUBQUERY/MATERIALIZED：SUBQUERY 表示在 select 或 where 列表中包含了子查詢，MATERIALIZED：表示 where 後面 in 條件的子查詢
• UNION：表示 union 中的第二個或後面的 select 語句
• UNION RESULT：union 的結果

對於 UNION 和 UNION RESULT 能夠經過下面的例子展示：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id IN(1, 2) UNION
SELECT * FROM users WHERE id IN(3, 4);

執行計劃的 table

查詢涉及到的表。

• 直接顯示錶名或者表的別名
• <unionM,N> 由 ID 爲 M，N 查詢 union 產生的結果
• <subqueryN> 由 ID 爲 N 查詢產生的結果

執行計劃的 type 

訪問類型，SQL 查詢優化中一個很重要的指標，結果值從好到壞依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。

• system：系統表，少許數據，每每不須要進行磁盤IO
• const：常量鏈接
• eq_ref：主鍵索引（primary key）或者非空惟一索引（unique not null）等值掃描
• ref：非主鍵非惟一索引等值掃描
• range：範圍掃描
• index：索引樹掃描
• ALL：全表掃描（full table scan）

下面經過舉例說明。

system

explain select * from mysql.time_zone;

上例中，從系統庫 MySQL 的系統表 time_zone 裏查詢數據，訪問類型爲 system，這些數據已經加載到內存裏，不須要進行磁盤 IO，這類掃描是速度最快的。

explain select * from (select * from user where id=1) tmp;

再舉一個例子，內層嵌套（const）返回了一個臨時表，外層嵌套從臨時表查詢，其掃描類型也是 system，也不須要走磁盤 IO，速度超快。

const 

數據準備：

; "複製代碼")

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`NAME` varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi');

; "複製代碼")

explain select * from user where id=1;

const 掃描的條件爲： 

1. 命中主鍵（primary key）或者惟一（unique）索引
2. 被鏈接的部分是一個常量（const）值 

如上例，id 是 主鍵索引，鏈接部分是常量1。

eq_ref

數據準備：

; "複製代碼")

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`NAME` varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi'); CREATE TABLE `user_ex` (
`id` int(11) NOT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user_ex values(1,18); insert into user_ex values(2,20); insert into user_ex values(3,30); insert into user_ex values(4,40); insert into user_ex values(5,50);

; "複製代碼")

EXPLAIN SELECT * FROM USER,user_ex WHERE user.id=user_ex.id;

eq_ref 掃描的條件爲，對於前表的每一行（row），後表只有一行被掃描。 

再細化一點：  

1. join 查詢
2. 命中主鍵（primary key）或者非空惟一（unique not null）索引
3. 等值鏈接；

如上例，id 是主鍵，該 join 查詢爲 eq_ref 掃描。

ref

數據準備：

; "複製代碼")

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL, KEY `id` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi'); CREATE TABLE `user_ex` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL, KEY `id` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user_ex values(1,18); insert into user_ex values(2,20); insert into user_ex values(3,30); insert into user_ex values(4,40); insert into user_ex values(5,50);

; "複製代碼")

EXPLAIN SELECT * FROM USER,user_ex WHERE user.id=user_ex.id;

若是把上例 eq_ref 案例中的主鍵索引，改成普通非惟一（non unique）索引。就由 eq_ref 降級爲了 ref，此時對於前表的每一行（row），後表可能有多於一行的數據被掃描。

select * from user where id=1;

當 id 改成普通非惟一索引後，常量的鏈接查詢，也由 const 降級爲了 ref，由於也可能有多於一行的數據被掃描。

ref 掃描，可能出如今 join 裏，也可能出如今單表普通索引裏，每一次匹配可能有多行數據返回，雖然它比 eq_ref 要慢，但它仍然是一個很快的 join 類型。

range

數據準備：

; "複製代碼")

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi'); insert into user values(4,'wangwu'); insert into user values(5,'zhaoliu');

; "複製代碼")

explain select * from user where id between 1 and 4;
explain select * from user where id in(1,2,3);
explain select * from user where id > 3;

range 掃描就比較好理解了，它是索引上的範圍查詢，它會在索引上掃碼特定範圍內的值。

像上例中的 between，in，> 都是典型的範圍（range）查詢。

index

explain count (*) from user;

如上例，id 是主鍵，該 count 查詢須要經過掃描索引上的所有數據來計數，它僅比全表掃描快一點。

ALL 

數據準備：

; "複製代碼")

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi'); CREATE TABLE `user_ex` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user_ex values(1,18); insert into user_ex values(2,20); insert into user_ex values(3,30); insert into user_ex values(4,40); insert into user_ex values(5,50);

; "複製代碼")

explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

若是 id 上不建索引，對於前表的每一行（row），後表都要被全表掃描。

文章中，這個相同的 join 語句出現了三次：

1. 掃描類型爲 eq_ref，此時 id 爲主鍵
2. 掃描類型爲 ref，此時 id 爲非惟一普通索引
3. 掃描類型爲 ALL，全表掃描，此時id上無索引

有此可見，創建正確的索引，對數據庫性能的提高是多麼重要。

總結 

1. explain 結果中的 type 字段，表示（廣義）鏈接類型，它描述了找到所需數據使用的掃描方式；
2. 常見的掃描類型有：system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL，其掃描速度由快到慢；
3. 各種掃描類型的要點是：
4. system 最快：不進行磁盤 IO
5. const：PK 或者 unique 上的等值查詢
6. eq_ref：PK 或者 unique 上的 join 查詢，等值匹配，對於前表的每一行，後表只有一行命中
7. ref：非惟一索引，等值匹配，可能有多行命中
8. range：索引上的範圍掃描，例如：between、in、>
9. index：索引上的全集掃描，例如：InnoDB 的 count
10. ALL 最慢：全表掃描
11. 創建正確的索引，很是重要；
12. 使用 explain 瞭解並優化執行計劃，很是重要；

執行計劃 possible_keys

查詢過程當中有可能用到的索引。

執行計劃 key

實際使用的索引，若是爲 NULL ，則沒有使用索引。

執行計劃 rows

根據表統計信息或者索引選用狀況，大體估算出找到所需的記錄所須要讀取的行數。

執行計劃 filtered 

表示返回結果的行數佔需讀取行數的百分比， filtered 的值越大越好。

執行計劃 Extra 

十分重要的額外信息。

• Using filesort：MySQL 對數據使用一個外部的文件內容進行了排序，而不是按照表內的索引進行排序讀取。
• Using temporary：使用臨時表保存中間結果，也就是說 MySQL 在對查詢結果排序時使用了臨時表，常見於order by 或 group by。
• Using index：表示 SQL 操做中使用了覆蓋索引（Covering Index），避免了訪問表的數據行，效率高。
• Using index condition：表示 SQL 操做命中了索引，但不是全部的列數據都在索引樹上，還須要訪問實際的行記錄。
• Using where：表示 SQL 操做使用了 where 過濾條件。
• Select tables optimized away：基於索引優化 MIN/MAX 操做或者 MyISAM 存儲引擎優化 COUNT(*) 操做，沒必要等到執行階段再進行計算，查詢執行計劃生成的階段便可完成優化。
• Using join buffer (Block Nested Loop)：表示 SQL 操做使用了關聯查詢或者子查詢，且須要進行嵌套循環計算。

下面經過舉例說明。

數據準備：

; "複製代碼")

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
`sex` varchar(5) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; insert into user values(1, 'shenjian','no'); insert into user values(2, 'zhangsan','no'); insert into user values(3, 'lisi', 'yes'); insert into user values(4, 'lisi', 'no');

; "複製代碼")

數聽說明：

用戶表：id 主鍵索引，name 普通索引（非惟一），sex 無索引。

四行記錄：其中 name 普通索引存在重複記錄 lisi。

Using filesort

explain select * from user order by sex;

 

Extra 爲 Using filesort 說明，獲得所需結果集，須要對全部記錄進行文件排序。

這類 SQL 語句性能極差，須要進行優化。

典型的，在一個沒有創建索引的列上進行了 order by，就會觸發 filesort，常見的優化方案是，在 order by 的列上添加索引，避免每次查詢都全量排序。

Using temporary

explain select * from user group by name order by sex;

Extra 爲 Using temporary 說明，須要創建臨時表（temporary table）來暫存中間結果。

這類 SQL 語句性能較低，每每也須要進行優化。

典型的 group by 和 order by 同時存在，且做用於不一樣的字段時，就會創建臨時表，以便計算出最終的結果集。

臨時表存在兩種引擎，一種是 Memory 引擎，一種是 MyISAM 引擎，若是返回的數據在 16M 之內（默認），且沒有大字段的狀況下，使用 Memory 引擎，不然使用 MyISAM 引擎。 

Using index

EXPLAIN SELECT id FROM USER;

Extra 爲 Using index 說明，SQL 所須要返回的全部列數據均在一棵索引樹上，而無需訪問實際的行記錄。

這類 SQL 語句每每性能較好。

Using index condition

explain select id, name, sex from user where name='shenjian';

Extra 爲 Using index condition 說明，確實命中了索引，但不是全部的列數據都在索引樹上，還須要訪問實際的行記錄。

這類 SQL 語句性能也較高，但不如 Using index。

Using where

explain select * from user where sex='no';

Extra 爲 Using where 說明，查詢的結果集使用了 where 過濾條件，好比上面的 SQL 使用了 sex = 'no'的過濾條件

Select tables optimized away

EXPLAIN SELECT MAX(id) FROM USER;

 

好比上面的語句查詢 id 的最大值，由於 id 是主鍵索引，根據 B+Tree 的結構，自然就是有序存放的，因此不須要等到執行階段再進行計算，查詢執行計劃生成的階段便可完成優化。

Using join buffer (Block Nested Loop)

explain select * from user where id in (select id from user where sex='no');

Extra 爲 Using join buffer (Block Nested Loop) 說明，須要進行嵌套循環計算。內層和外層的 type 均爲 ALL，rows 均爲4，須要循環進行4*4次計算。

這類 SQL 語句性能每每也較低，須要進行優化。

典型的兩個關聯表 join，關聯字段均未創建索引，就會出現這種狀況。常見的優化方案是，在關聯字段上添加索引，避免每次嵌套循環計算。