MySQL_explain关键字分析查询语句
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通过对查询语句的分析,可以了解查询语句的执行情况。MySQL中,可以使用EXPLAIN语句和DESCRIBE语句来分析查询语句。
EXPLAIN语句的基本语法如下:(DESCRIBE语法一致,DESCRIBE可简写为DESC)
EXPLAIN Select 语句;
eg:explain SELECT * FROM `user` where name = 'name6'; 结果如下:

explain结果值及其含义:
|
参数值 |
含义 |
|
id |
表示SELECT语句的编号; |
|
select_type |
表示SELECT语句的类型。 该参数有几个常用的取值: SIMPLE :表示简单查询,其中不包括连接查询和子查询; PRIMARY:表示主查询,或者是最外层的查询语句; UNION :表示连接查询的第二个或后面的查询语句; |
|
table |
表示查询的表; |
|
type |
表示表的连接类型。该参数有几个常用的取值: const :表示表中有多条记录,但只从表中查询一条记录; eq_ref :表示多表连接时,后面的表使用了UNIQUE或者PRIMARY KEY; ref :表示多表查询时,后面的表使用了普通索引; unique_ subquery:表示子查询中使用了UNIQUE或者PRIMARY KEY; index_ subquery:表示子查询中使用了普通索引; range :表示查询语句中给出了查询范围; index :表示对表中的索引进行了完整的扫描; all :表示此次查询进行了全表扫描; ----------- 该条SQL需要优化; |
|
possible_keys |
表示查询中可能使用的索引; 如果备选的数量大于3那说明已经太多了,因为太多会导致选择索引而损耗性能, 所以建表时字段最好精简,同时也要建立联合索引,避免无效的单列索引; |
|
key |
表示查询使用到的索引; |
|
key_len |
表示索引字段的一长度; |
|
ref |
表示使用哪个列或常数与索引一起来查询记录; |
|
rows |
表示查询的行数; 试图分析所有存在于累计结果集中的行数,虽然只是一个估值,却也足以反映 出SQL执行所需要扫描的行数,因此这个值越小越好; |
|
Extra |
表示查询过程的附件信息。 |
通过explain可以得到如下结论:
①使用索引比未使用索引,扫描的行数更少查询速度更快;
②在查询语句中使用LIKE关键字进行查询时,如果匹配字符串的第一个字符为“%”时,索引不会被使用。如果“%”不是在第一个位置,索引就会被使用。
③使用多列索引时,只有查询条件中使用了该索引中的第一个索引字段时,索引才会被使用。
注:create index index_age_sex on user(age,sex); age为第一个索引;
④查询语句只有OR关键字时,如果OR前后的两个条件列都是索引时,查询中将使用索引。只要OR前后有一个条件的列不是索引,那么查询中将不使用索引。
注: 1:where 语句里面如果带有or条件, myisam表能用到索引,innodb不行;2:必须所有的or条件都必须是独立索引;
⑤经过普通运算或函数运算后的索引字段不能使用索引。
但是,经过函数运算字段的字段要使用可以使用函数索引,这种需求建议与DBA沟通。
以上结论来自如下测试:
|
user表: 独立索引:id、name 联合索引:age && sex |
user_noindex表: 无任何索引列; |
|
CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(30) NOT NULL, `age` int(11) NOT NULL, `sex` tinyint(4) NOT NULL, `isDeleted` tinyint(4) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `id_unidx` (`id`) USING BTREE, UNIQUE KEY `name_unidx` (`name`) USING BTREE, KEY `index_age_sex` (`age`,`sex`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; |
CREATE TABLE `user_noindex` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(30) NOT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, `sex` tinyint(4) DEFAULT NULL, `isDeleted` tinyint(4) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; |
【1】索引对查询的影响-----加索引和不加索引的对比-----使用索引扫描的更少查询更快
语句1:explain SELECT * FROM `user` where name = 'name6';
语句2:explain SELECT * FROM `user_noindex` where name = 'name6';
| 结果集 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
| 语句1 | 1 | SIMPLE | user | const | name_unidx | name_unidx | 32 | const | 1 | null |
| 语句2 | 1 | SIMPLE | user_noindex | ALL | null | null | null | null | 10 | Using where |
【2】索引对查询的影响-----加索引----使用和未使用索引的对比-----在查询语句中使用LIKE关键字进行查询时,如果匹配字符串的第一个字符为“%”时,索引不会被使用。如果“%”不是在第一个位置,索引就会被使用。
语句1:explain SELECT * FROM `user` where name like '%name6';
语句2:explain SELECT * FROM `user` where name like '%name6%';
语句3:explain SELECT * FROM `user` where name like 'name6%';
| 结果集 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
| 语句1 | 1 | SIMPLE | user | ALL | null | null | null | null | 10 | Using where |
| 语句2 | 1 | SIMPLE | user | ALL | null | null | null | null | 10 | Using where |
| 语句3 | 1 | SIMPLE | user | range | name_unidx | name_unidx | 32 | const | 1 | null |
【3】索引对查询的影响-----加索引----使用和未使用索引的对比-----多列索引是在表的多个字段创建一个索引。只有查询条件中使用了这个字段中的第一个字段时,索引才会被使用。
语句1:explain SELECT * FROM `user` where age = '19';
语句2:explain SELECT * FROM `user` where sex = '1';
语句3:explain SELECT * FROM `user` where sex = '1' and age = '19';
| 结果集 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
| 语句1 | 1 | SIMPLE | user | ref | index_age_sex | index_age_sex | 4 | const | 1 | null |
| 语句2 | 1 | SIMPLE | user | ALL | null | null | null | null | 10 | Using where |
| 语句3 | 1 | SIMPLE | user | ref | index_age_sex | index_age_sex | 5 | const,const | 1 | null |
【4】索引对查询的影响-----加索引----使用和未使用索引的对比-----查询语句只有OR关键字时,如果OR前后的两个条件的列都是索引时,查询中将使用索引。如果OR前后有一个条件的列不是索引,那么查询中将不使用索引。
语句1:explain SELECT * FROM `user` where (age = '19' OR isDeleted = '0');
语句2:explain SELECT * FROM `user` where (sex = '1' OR age = '19'); -- 联合索引
语句3:explain SELECT * FROM `user` where (name = 'name1' OR id = '1'); -- 独立索引
-- alter table user engine = innodb;
| 结果集 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
| 语句1 | 1 | SIMPLE | user | ALL | index_age_sex | null | null | null | 10 | Using where |
| 语句2 | 1 | SIMPLE | user | ALL | index_age_sex | null | null | null | 10 | Using where |
| 语句3 | 1 | SIMPLE | user | ref | PRIMARY,id_unidx,name_unidx | index_age_sex | null | null | 10 | Using where |
-- alter table user engine = myisam;
| 结果集 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
| 语句1 | 1 | SIMPLE | user | ALL | index_age_sex | null | null | null | 10 | Using where |
| 语句2 | 1 | SIMPLE | user | ALL | index_age_sex | null | null | null | 10 | Using where |
| 语句3 | 1 | SIMPLE | user | index_merge | PRIMARY, id_unidx, name_unidx |
name_unidx, PRIMARY |
32,4 | null | 2 | Using union (name_unidx,PRIMARY); Using where |
很多查询中需要使用子查询。子查询可以使查询语句很灵活,但子查询的执行效率不高。子查询时,MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句在临时表中查询记录。查询完毕后,MySQL需要撤销这些临时表。因此,子查询的速度会受到一定的影响。如果查询的数据量比较大,这种影响就会随之增大。在MySQL中可以使用连接查询来替代子查询。连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询要快。
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