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MySQL索引优化分析
使用explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句,从而得知MySQL 是如何处理sql语句。
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| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
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id
select 查询的序列号,包含一组可以重复的数字,表示查询中执行sql语句的顺序。一般有三种情况:
第一种:id全部相同,sql的执行顺序是由上至下;
第二种:id全部不同,sql的执行顺序是根据id大的优先执行;
第三种:id既存在相同,又存在不同的。先根据id大的优先执行,再根据相同id从上至下的执行。
select_type
select 查询的类型,主要是用于区别普通查询,联合查询,嵌套的复杂查询
simple:简单的select 查询,查询中不包含子查询或者union
primary:查询中若包含任何复杂的子查询,最外层查询则被标记为primary
subquery:在select或where 列表中包含了子查询
derived:在from列表中包含的子查询被标记为derived(衍生)MySQL会递归执行这些子查询,把结果放在临时表里。
union:若第二个select出现在union之后,则被标记为union,若union包含在from子句的子查询中,外层select将被标记为:derived
union result:从union表获取结果的select
partitions
表所使用的分区,如果要统计十年公司订单的金额,可以把数据分为十个区,每一年代表一个区。这样可以大大的提高查询效率。
type
这是一个非常重要的参数,连接类型,常见的有:all , index , range , ref , eq_ref , const , system , null 八个级别。性能从最优到最差的排序:system > const > eq_ref > ref > range > index > all。
对java程序员来说,若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。
all:(full table scan)全表扫描无疑是最差,若是百万千万级数据量,全表扫描会非常慢。
index:(full index scan)全索引文件扫描比all好很多,毕竟从索引树中找数据,比从全表中找数据要快。
range:只检索给定范围的行,使用索引来匹配行。范围缩小了,当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between,in,>,< 等查询。
ref:非唯一性索引扫描,本质上也是一种索引访问,返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事,匹配的结果是多个并非唯一值。
eq_ref:唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO,匹配的结果只可能是一条记录,
const:表示通过索引一次就可以找到,const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据,所以很快,若将主键至于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量。
system:表只有一条记录(等于系统表),这是const类型的特列,平时不会出现,了解即可
全表扫描-全索引扫描-范围索引-非唯一索引-唯一索引-主健
possible_keys
显示查询语句可能用到的索引(一个或多个或为null),不一定被查询实际使用。仅供参考使用。
key
显示查询语句实际使用的索引。若为null,则表示没有使用索引。
key_len
显示索引中使用的字节数,可通过key_len计算查询中使用的索引长度。在不损失精确性的情况下索引长度越短越好。key_len 显示的值为索引字段的最可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,并不是通过表内检索出的。
ref
显示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值。
rows
根据表统计信息及索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数,值越大越不好。
extra
Using filesort: 说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序,而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序” 。出现这个就要立刻优化sql。
Using temporary: 使用了临时表保存中间结果,MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和 分组查询 group by。 出现这个更要立刻优化sql。
Using index: 表示相应的select 操作中使用了覆盖索引(Covering index),避免访问了表的数据行,效果不错!如果同时出现Using where,表明索引被用来执行索引键值的查找。如果没有同时出现Using where,表示索引用来读取数据而非执行查找动作。
通常开发人员会根据查询的where条件来创建合适的索引,但是优秀的索引设计应该考虑到整个查询。其实mysql可以使用索引来直接获取列的数据。如果索引的叶子节点包含了要查询的数据,那么就不用回表查询了,也就是说这种索引包含(亦称覆盖)所有需要查询的字段的值,我们称这种索引为覆盖索引。
select * --》 select column
覆盖索引(Covering Index) :也叫索引覆盖,就是select 的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,MySQL可以利用索引返回select 列表中的字段,而不必根据索引再次读取数据文件。
Using index condition: 在5.6版本后加入的新特性,优化器会在索引存在的情况下,通过符合RANGE范围的条数 和 总数的比例来选择是使用索引还是进行全表遍历。
Using where: 表明使用了where 过滤。
Using join buffer: 表明使用了连接缓存。
impossible where: where 语句的值总是false,不可用,不能用来获取任何元素。
distinct: 优化distinct操作,在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作。
filtered
一个百分比的值,和rows 列的值一起使用,可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集,从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表,减轻连接的次数。
通过explain的参数介绍,我们可以得知:
1. 表的读取顺序(id)
2. 数据读取操作的操作类型(type)
3. 哪些索引被实际使用(key)
4. 表之间的引用(ref)
5. 每张表有多少行被优化器查询(rows)