mysql------explain工具

基於mysql5.7,innodb存儲引擎

使用explain關鍵字能夠模擬優化器執行SQL語句，分析你的查詢語句或是結構的性能瓶頸 在 select 語句以前增長 explain 關鍵字，MySQL 會在查詢上設置一個標記，執行查詢會返 回執行計劃的信息，而不是執行這條SQL ，若是 from 中包含子查詢，仍會執行該子查詢，將結果放入臨時表中

使用到的建表語句文末

explain select * from actor;

 

在查詢中的每一個表會輸出一行，若是有兩個表經過 join 鏈接查詢，那麼會輸出兩行

 

explain結果字段說明

1. id列

id列的編號是 select 的序列號，有幾個 select 就有幾個id，而且id的順序是按 select 出現的 順序增加的。 id列越大執行優先級越高，id相同則從上往下執行，id爲NULL最後執行。

2. select_type列

select_type 表示對應行是簡單仍是複雜的查詢。

1）simple：簡單查詢。查詢不包含子查詢和union

2）primary：複雜查詢中最外層的 select

3）subquery：包含在 select 中的子查詢（不在 from 子句中）

4）derived：包含在 from 子句中的子查詢。MySQL會將結果存放在一個臨時表中，也稱爲

派生表（derived的英文含義）

5）union：在 union 中的第二個和隨後的 select

例：

由於個人mysql是5.7 須要關閉對衍生表的合併優化，不然看不見衍生表

set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #關閉mysql5.7新特性對衍 生表的合併優化

set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #還原默認配置

explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

 

explain select * from actor union select * from  film;

 

3. table列

這一列表示 explain 的一行正在訪問哪一個表。

當 from 子句中有子查詢時，table列是<derivedN>格式，表示當前查詢依賴 id=N 的查 詢，因而先執行 id=N 的查詢。

當有 union 時，UNION RESULT 的 table 列的值爲< union 1,2>，1和2表示參與 union 的 select 行id。

4. partitions列

若是查詢是基於分區表的 話，會顯示查詢將訪問的分區

5. type列 較爲關鍵

這一列表示關聯類型或訪問類型，即MySQL決定如何查找表中的行。

依次從最優到最差分別爲：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL ，

通常來講，得保證查詢達到range級別，最好達到ref ，

NULL：

mysql可以在優化階段分解查詢語句，在執行階段用不着再訪問表或索引。例如：在 索引列中選取最小值，能夠單獨查找索引來完成，不須要在執行時訪問表

explain select min(id) from film;

const, system：

mysql能對查詢的某部分進行優化並將其轉化成一個常量。用於 primary key 或 unique key 的全部列與常數比較時，因此表最多有一個匹配行，讀取1次，速度比較快。system是const的特例，表裏只有一條數據爲 system

explain select * from  select * from film where id = 1;

第一條語句經過惟一主鍵索引查詢，只有一條匹配數據，因此爲const，第二個查詢是在該結果基礎上查詢，這個結果只有一條數據，因此第二次查詢直接是system。

eq_ref：

primary key 或 unique key 索引的全部部分被鏈接使用 ，最多隻會返回一條符合 條件的記錄。這多是在 const 以外最好的聯接類型了，簡單的 select 查詢不會出現這種 type。

explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

ref：

相比 eq_ref，不使用惟一索引，而是使用普通索引或者惟一性索引的部分前綴，索引要和某個值相比較，可能會找到多個符合條件的行。

1. 簡單 select 查詢，name是普通索引（非主鍵索引）

explain select * from film_actor where film_id = 1;

 

2.關聯表查詢，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的聯合索引，這裏使用到了film_actor 的左邊前綴film_id部分。

explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

range：

範圍掃描，一般出如今 in(), between ,> ,<, >= 等操做中。使用一個索引來檢索給定範圍的行。

explain select * from actor where id > 1;

index：

掃描全表索引，這一般比ALL快一些。

explain select * from film;

ALL：

即全表掃描，意味着mysql須要從頭至尾去查找所須要的行。一般狀況下這須要增長索 引來進行優化了

explain select * from actor;

 

 

6. possible_keys列

這一列顯示查詢可能使用哪些索引來查找。

explain 時可能出現 possible_keys 有列，而 key 顯示 NULL 的狀況，這種狀況是由於表中 數據很少，mysql認爲索引對此查詢幫助不大，選擇了全表查詢。

若是該列是NULL，則沒有相關的索引。在這種狀況下，能夠經過檢查 where 子句看是否可 以創造一個適當的索引來提升查詢性能，而後用 explain 查看效果。

 

7. key列

這一列顯示mysql實際採用哪一個索引來優化對該表的訪問。

若是沒有使用索引，則該列是 NULL。若是想強制mysql使用或忽視possible_keys列中的索 引，在查詢中使用 force index、ignore index。

8. key_len列

這一列顯示了mysql在索引裏使用的字節數，經過這個值能夠算出具體使用了索引中的哪些 列。

舉例來講，film_actor的聯合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 兩個int列組成， 而且每一個int是4字節。經過結果中的key_len=4可推斷出查詢使用了第一個列：film_id列來執行索引查找。

explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len計算規則以下：

字符串  

char(n)：n字節長度

varchar(n)：2字節存儲字符串長度，若是是utf-8，則長度 3n + 2

數值類型

tinyint：1字節

smallint：2字節

int：4字節

bigint：8字節

時間類型 date：3字節

timestamp：4字節

datetime：8字節

若是字段容許爲 NULL，須要1字節記錄是否爲 NULL

索引最大長度是768字節，當字符串過長時，mysql會作一個相似左前綴索引的處理，將前半部分的字符提取出來作索引。

9. ref列

這一列顯示了在key列記錄的索引中，表查找值所用到的列或常量，常見的有：const（常量），字段名（例：film.id）

10. rows列

這一列是mysql估計要讀取並檢測的行數，注意這個不是結果集裏的行數。

11. filtered列

過濾了多少數據，佔比

12. Extra列 較爲關鍵

這一列展現的是額外信息。常見的重要值以下：

1）  Using index：使用覆蓋索引

咱們知道Innodb,普通索引葉子節點存放的是主鍵索引，因此咱們經過普通查找最後須要查找數據，最後還須要到主鍵索引樹上面去取數據，可是若是若是咱們查詢的字段自己在普通索引樹上面就存在的，那麼就不須要再回主鍵索引樹取數據了；包括排序也是如此，能夠直接使用索引的排序。

explain select name from film where name = "film0";

2）  Using where：使用 where 語句來處理結果，查詢的列未被索引覆蓋

explain select * from actor where name = 'a';

 

 

3）  Using index condition：查詢的列不徹底被索引覆蓋，where條件中是一個前導列的範圍；

explain select * from film_actor where film_id > 2;

4）  Using temporary：mysql須要建立一張臨時表來處理查詢。出現這種狀況通常是要進行 優化的，首先是想到用索引來優化。

explain select distinct name from actor;

actor.name沒有索引，此時建立了張臨時表來distinct

 

film.name創建了idx_name索引，此時查詢時extra是using index,沒有用臨時表

explain select distinct name from film;

 

5）  Using filesort：將用外部排序而不是索引排序，數據較小時從內存排序，不然須要在磁盤完成排序。這種狀況下通常也是要考慮使用索引來優化的。

actor.name未建立索引，會瀏覽actor整個表，保存排序關鍵字name和對應的id，而後排序name並檢索行記錄

explain select * from actor order by name;

film.name創建了idx_name索引,此時查詢時extra是using index，由於索引原本就是排好序的數據結構，直接使用索引的排序便可

explain select * from film order by name;

6）  Select tables optimized away：使用某些聚合函數（好比 max、min）來訪問存在索引 的某個字段

explain select min(id) from film;

建表sql：

DROP TABLE IF EXISTS `actor`; CREATE TABLE `actor` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(45) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `actor` (`id`, `name`) VALUES (1,'a'), (2,'b'), (3,'c'); DROP TABLE IF EXISTS `film`; CREATE TABLE `film` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film 2'); DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`; CREATE TABLE `film_actor` ( `id` int(11) NOT NULL, `film_id` int(11) NOT NULL, `actor_id` int(11) NOT NULL, `remark` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1), (2,1,2),(3,2,1);

 

原文出處：https://www.cnblogs.com/nijunyang/p/11407620.html