Explain详解与索引最佳实践

Explain详解与索引最佳实践

目录

• Explain详解与索引最佳实践
  • 1、Explain工具介绍
  • 2、Explain分析示例
  • 3、explain 两个变种
  • 4、explain中的列
    • 4.1、id列
    • 4.2、select_type列
    • 4.3、table列
    • 4.4、type列
    • 4.5、 possible_keys列
    • 4.6、key列
    • 4.7、 key_len列
    • 4.8、ref列
    • 4.9、rows列
    • 4.10、 Extra列
  • 5、索引最佳实践
    • 5.1、全值匹配
    • 5.2、最左前缀法则
    • 5.3、不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
    • 5.4、存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
    • 5.5、尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句
    • 5.6、mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描
    • 5.7、is null,is not null 一般情况下也无法使用索引
    • 5.8、like以通配符开头（'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作
    • 5.9、字符串不加单引号索引失效
    • 5.10、少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评 估是否使用索引，详见范围查询优化
    • 5.11、范围查询优化
  • 6、优化口诀：

1、Explain工具介绍

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈

在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是 执行这条SQL

注意：如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中

2、Explain分析示例

参考官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html

先创建几张表：

示例表：
 DROP TABLE IF EXISTS `actor`;
 CREATE TABLE `actor` (
 `id` int(11) NOT NULL,
 `name` varchar(45) DEFAULT NULL,
 `update_time` datetime DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

 INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017‐12‐22
15:27:18'), (2,'b','2017‐12‐22 15:27:18'), (3,'c','2017‐12‐22 15:27:18');

 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,'film2');

 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);

explain select * from actor;

在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行

3、explain 两个变种

1）explain extended：会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可 以得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。额外还有 filtered 列，是一个半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的 表）。

比如下面的查询中，我们查出了一行数据，那么这一行数据我们是怎么算出来的？

也即：

​ rows * filtered / 100 = 1 * 100 / 100 = 1

explain extended select * from film where id = 1;

show warnings;

​ 如下图就是查询得到的一些优化信息：

2）explain partitions：相比 explain 多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。

4、explain中的列

接下来我们将展示 explain 中每个列的信息

4.1、id列

id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。 id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。

如下图：

​ 因为俩行数据的id值都为1，所以执行顺序是从上到下执行的。

如下图：

​ 因为三行数据的id值分别为1、3、2，所以执行顺序为：3、1、2

4.2、select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。

1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union

我们来看下面这个列子：

​ 如下，我们得到了一条查询结果，我们可以看到select_type字段对应的属性为SIMPLE，也就是说我们的这条查询语句是简单查询。

explain select * from film where id = 2;

2）primary：复杂查询中最外层的 select

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

4）derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表（derived的英文含义）

我们用下面这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

set session optimizer_switch='derived_merge=off';    #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化

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

我们得到了如下图所示的查询结果：

​ 我们可以发现第一行对应的为primary也即复杂查询，第二行对应的为derived也即派生查询，第三对应的为subquery也即子查询

​ 从上面的表中我们也可以得到一些别的信息，接下来我们把table列拉大，如下图：

​ 我们看到了什么，在第一行数据的table列中值为

​ 这就意味着要想执行第一行，我们就得先执行id值为3的那一行，也就是第二行数据

​ 从中我们也可以看得出来，derived查询在form之后

set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置

5）union：在 union 中的第二个和随后的 select

explain select 1 union all select 1;

4.3、table列

这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。

当 from 子句中有子查询时，table列是格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查 询。

当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为，1和2表示参与 union 的 select 行id。

我们拿上面的列子来说，第一行数据的table列，表示我们先执行id值为3的数据。

4.4、type列

这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。

依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref

1）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。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表

explain select min(id) from film;

2）const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是 const的特例，表里只有一条元组匹配时为system

const是表里只有一条元素与这个查询条件匹配的时候，就为const

system是表里只有一条元素时，而且与之匹配，就为system

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

show warnings;

3）eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。

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

4）ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

• 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）

  explain select * from film where name = 'film1';
  

  

• 关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。

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

  

5）range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

explain select * from actor where id > 1;

6）index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接 对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。

explain select * from film;

7）ALL：即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

4.5、 possible_keys列

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。

explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引 对此查询帮助不大，选择了全表查询。

如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提 高查询性能，然后用 explain 查看效果。

4.6、key列

这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。

如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。

4.7、 key_len列

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通 过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。

explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len计算规则如下：

• 字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，如果是utf-8，一个数字 或字母占1个字节，一个汉字占3个字节
  • char(n)：如果存汉字长度就是 3n 字节
  • varchar(n)：如果存汉字则长度是 3n + 2 字节，加的2字节用来存储字符串长度，因为 varchar是变长字符串
• 数值类型
  • tinyint：1字节
  • smallint：2字节
  • int：4字节
  • bigint：8字节
• 时间类型
  • date：3字节
  • timestamp：4字节
  • datetime：8字节
• 如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL

索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索引。

4.8、ref列

这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）

4.9、rows列

这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。

4.10、 Extra列

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

1）Using index：使用覆盖索引

覆盖索引定义：mysql执行计划explain结果里的key有使用索引，如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中 获取，这种情况一般可以说是用到了覆盖索引，extra里一般都有using index；覆盖索引一般针对的是辅助索引，整个 查询结果只通过辅助索引就能拿到结果，不需要通过辅助索引树找到主键，再通过主键去主键索引树里获取其它字段值

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

2）Using where：使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖

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

3）Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围；

 explain select * from film_actor where film_id > 1;

4）Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索 引来优化。

• actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct

  explain select distinct name from actor;
  

  

• film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表

   explain select distinct name from film;
  

  

5）Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一 般也是要考虑使用索引来优化的。

• actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录

  explain select * from actor order by name;
  

  

• film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index

   explain select * from film order by name;
  

  

6）Select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段是

explain select min(id) from film;

5、索引最佳实践

示例表：
 CREATE TABLE `employees` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
 `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
 `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
 `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';

 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei',
23,'dev',NOW());
 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

5.1、全值匹配

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';

5.2、最左前缀法则

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'Bill' and age = 31;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 30 AND position = 'dev';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

为了说明上面的用列，我截取了一段索引语句，如下：

​ 第一条sql语句符合最左前缀法则，虽然他没有position字段，但是他没有出现断了的情况

​ 第二条sql语句不遵循最左前缀法则，因为它没有name字段，name断了

​ 第三条sql语句同样也不遵循最左前缀法则。

5.3、不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

5.4、存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

如下面的第二条sql语句，它不会使用到position这列的索引，因为age是一个范围值，可能mysql在优化的时候，会觉得这个范围很大，所以不会用到position这列的索引。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manage
r';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manage
r';

5.5、尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position='manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

5.6、mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描

< 小于、 > 大于、 <=、>= 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei';

5.7、is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

5.8、like以通配符开头（'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作

​ 我们来看一下为啥上面的语句不会走索引，而下面的会，这是因为，在查询的时候'%Lei'，它前面的字符不确定，是一个范围很大的值，所以mysql在优化的时候会觉得还不如走全表查询来的快，所以就会使索引失效。

​ 下面的语句用到了索引，其实是因为'Lei%'，这个字符串前面的部分是可以确定的，mysql在优化的时候就会走索引了。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei'

 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'

5.9、字符串不加单引号索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

5.10、少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评 估是否使用索引，详见范围查询优化

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei';

5.11、范围查询优化

给年龄添加单值索引

ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ;
explain select * from employees where age >=1 and age <=2000;

没走索引原因：mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子，可能是 由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引

优化方法：可以将大的范围拆分成多个小范围

还原最初索引状态

ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_age`;

6、优化口诀：

全值匹配我最爱，最左前缀要遵守；

带头大哥不能死，中间兄弟不能断；

索引列上少计算，范围之后全失效；

Like百分写最右，覆盖索引不写星；

不等空值还有or，索引失效要少用；

VAR引号不可丢，SQL高级也不难！