[MySql]explain用法及实践
写在前面
explain对我们优化sql语句是非常有帮助的。可以通过explain+sql语句的方式分析当前sql语句。
例子
EXPLAIN SELECT dt,method,url FROM app_log WHERE id=11789

table
显示这一行数据属于哪张表,若在查询中为select起了别名,则显示别名。
EXPLAIN SELECT dt,method,url FROM app_log AS temp WHERE id=11789

type
在表里查到结果所用的方式。包括(性能有差——>高): All | index | range | ref | eq_ref | const,system | null |
all:全表扫描,MySQL 从头到尾扫描整张表查找行。
EXPLAIN SELECT dt,method,url FROM app_log AS temp LIMIT 100

注意:这里虽然使用limit但并不能改变全表扫描。
index:按索引扫描表,虽然还是全表扫描,但优点是索引是有序的。
EXPLAIN SELECT id FROM app_log AS temp LIMIT 100

range:以范围的方式扫描索引。比较运算符,以及in的type都是range。
EXPLAIN SELECT * FROM app_log AS temp WHERE id>100 LIMIT 199

ref:非唯一性索引访问
EXPLAIN SELECT * FROM app_log AS temp WHERE dt='2015-01-02' LIMIT 199

eq_ref:使用唯一性索引查找(主键或唯一索引)
EXPLAIN SELECT * FROM app_log JOIN app_details_log USING(id)

先全表扫描了app_details_log表,然后在对app_log进行eq_ref查找。因为app_log的id字段是主键。如果此时删除app_log的id为主键,则都会进行全表扫描。
const:常量,在整个查询过程中这个表最多只会有一条匹配的行,比如主键 id=1 就肯定只有一行,只需读取一次表数据便能取得所需的结果,且表数据在分解执行计划时读取。
EXPLAIN SELECT * FROM app_log WHERE id=11790

注意:system 是 const 类型的特例,当表只有一行时就会出现 system 。
null:在优化的过程已经得到结果,不再需要访问表或索引。例如表中并不存在id=1000的记录。
EXPLAIN SELECT * FROM app_log WHERE id=1000

possible_keys
可能被用到的索引。
EXPLAIN SELECT * FROM app_log WHERE id>100 LIMIT 100 ;

Key
查询过程中实际用到的索引,例子如上图,实际用的索引列为主键列。
key_len
索引字段最大可能使用的长度。例如上图中,Key_len:4,因为主键是int类型,长度为4.
ref
指出对key列所选择的索引的查找方式,常见的有const,func,null,具体字段名。当key列为null,即不使用索引时,此值也为null.
rows
mysql估计需要扫描的行数,只是一个估算。
Extra
这个显示其他的一些信息,但对优化sql也非常的重要。
using Index:此查询使用了覆盖索引(Convering Index),即通过索引就能返回结果,无需访问表。弱没显示“Using Index”表示读取了表数据。
EXPLAIN SELECT id FROM app_log;

因为 id 为主键索引,索引中直接包含了 id 的值,所以无需访问表,直接查找索引就能返回结果。
using where:mysql从存储引擎收到行后再进行“后过滤(Post-filter)”。后过滤:先读取整行数据,再检查慈航是否符合where的条件,符合就留下,不符合便丢弃。检测是在读取行后进行的,所以叫后过滤。
EXPLAIN SELECT id FROM app_log WHERE id>100 LIMIT 100;

using temporary:使用到临时表,在使用临时表的时候,Extra为这个值。
using filesort:若查询所需的排序与使用的索引的排序一直,因为索引已排序,因此按索引的顺序读取结果返回,否则,在取到结果后,还需要按查询所需的顺序对结果进行排序,这时就会出现using filesort。
EXPLAIN SELECT id FROM app_log WHERE id>100 GROUP BY dt;

一个优化的例子
我需要对app_log的表按时间进行分组,显示每个小时的人数。


通过上面你可以看到type一个为all,一个为range。为all的查询需要23+s,而下面的则只需要0.3s。通过rows也能看出优化后,表扫描的行数变化。
参考资料
《高性能 Mysql》(第三版)
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