Explain命令在优化查询中的实际应用

2023年 6月 9日 29.0k 0

目录 id select_type table partitions type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra 怎么优化查询? 总结 在 MySQL 中, EXPLAIN 命令是一种非常重要的查询优化工具,它可以帮助我们分析 SQL 查询语句

目录idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra怎么优化查询?总结

在 MySQL 中,EXPLAIN 命令是一种非常重要的查询优化工具,它可以帮助我们分析 SQL 查询语句的执行计划,以及如何优化它们。在使用 EXPLAIN 命令时,我们可以得到一系列重要的参数,这些参数代表着查询执行的各个阶段的细节,了解这些参数的含义对于 SQL 查询优化至关重要。在本篇文章中,我将会详细讲解 EXPLAIN 命令中各个参数的含义。

首先,我们来看一个简单的示例:

EXPLAIN SELECT * FROM `users` WHERE `id` = 1;

这条 SQL 查询语句查询了 users 表中 id 等于 1 的行。下面是这条 SQL 语句的 EXPLAIN 结果:

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | users | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+

接下来,我们将逐一分析每一个字段的含义。

id

id 是一个唯一标识符,用于区分每个 SELECT 语句。在一个复杂的查询中,可能会包含多个 SELECT 语句,每个 SELECT 语句都会有一个不同的 id。在 EXPLAIN 的输出结果中,如果 id 相同,那么这些查询将被认为是相互关联的。

select_type

select_type 表示查询类型。下面是 select_type 可能出现的取值及其含义:

SIMPLE:简单的 SELECT 查询,不包含子查询或 UNION 查询;PRIMARY:最外层的 SELECT 查询;SUBQUERY:子查询中的第一个 SELECT 查询,该查询在最终结果中返回一个值,用于作为主查询的条件;DEPENDENT SUBQUERY:依赖于外部查询的子查询,子查询中的 SELECT 查询会被重复执行;DERIVED:派生表,查询中包含子查询作为 FROM 子句的一部分;UNION:UNION 中的第二个及后面的 SELECT 查询;DEPENDENT UNION:依赖于外部查询的 UNION 查询;UNION RESULT:UNION 的结果集;DEPENDENT UNION RESULT:依赖于外部查询的 UNION 结果集。

table

table 表示查询涉及的表

partitions

partitions 表示查询涉及的分区。

type

type 表示 MySQL 执行查询时采用的访问类型。下面是 type 可能出现的取值及其含义:

system:仅包含一行的表,系统表(例如 MySQL 中的 mysql.user 表);const:仅查询一行,基于主键或唯一索引的等值查询(例如 id = 1);eq_ref:使用唯一索引或主键从单个表中查询一行数据;ref:使用非唯一索引从单个表中查询多行数据;fulltext:全文搜索;ref_or_null:类似于 ref,但是还包含 NULL 值;index_merge:使用多个索引合并结果,比如使用 OR 来连接多个索引;unique_subquery:使用 IN 或 EXISTS 进行子查询;index_subquery:使用 IN 或 EXISTS 进行子查询,但是子查询使用了索引;range:查询范围内的行,使用一个索引进行查找;index:全表扫描,但是只遍历索引树;ALL:全表扫描。

在优化查询时,我们通常希望避免出现 ALL、index 或 fulltext 这样的访问类型,而是希望查询能够使用更加高效的索引访问方式,例如 eq_ref、ref 或 range。

possible_keys

possible_keys 表示 MySQL 可能使用的索引列表。

key

key 表示 MySQL 实际使用的索引。

key_len

key_len 表示索引使用的字节数。

ref

ref 表示查询使用的索引列或常量。

rows

rows 表示 MySQL 估计需要扫描的行数。

filtered

filtered 表示结果集的行占全部匹配行的比例。如果 filtered 很小,说明查询的结果集很小。

Extra

Extra 字段包含了执行查询的额外信息,通常包括以下信息:

Using where:表示 MySQL 会在存储引擎层面使用 WHERE 子句来过滤结果集;Using index:表示 MySQL 使用了覆盖索引来查询数据,不需要访问表;Using temporary:表示 MySQL 在查询过程中需要使用临时表;Using filesort:表示 MySQL 需要对结果集进行排序;Using join buffer:表示 MySQL 需要使用连接缓存区;Impossible where:表示 WHERE 子句总是返回 false;Select tables optimized away:表示 MySQL 可以在查询过程中删除未引用的表;No tables used:表示查询不需要访问任何表。

以上就是 EXPLAIN 命令详情介绍

怎么优化查询?

通过 EXPLAIN 命令输出的结果,我们可以判断查询的瓶颈在哪里,然后进行优化。通常,我们可以从以下几个方面入手:

选择合适的索引

在 EXPLAIN 输出中,可以看到 possible_keys 和 key 字段,它们分别表示可能使用的索引和实际使用的索引。如果 key 字段是 NULL,那么说明查询没有使用任何索引,这是需要优化的重点。为了提高查询效率,我们应该尽可能地使用索引,而不是全表扫描。

在选择索引时,我们需要根据查询条件的类型和频率来选择合适的索引。通常来说,可以选择与 WHERE 子句中使用的条件完全匹配的索引。如果查询中有多个条件,那么可以选择多个条件的交集(AND)或并集(OR)的索引。另外,也可以使用联合索引来覆盖多个查询条件。

在选择索引时,我们还需要注意一些性能问题。例如,我们应该选择基于数据密度较高的列的索引,避免使用字符串类型的索引,避免使用过多的联合索引等。

减少数据访问

在 EXPLAIN 输出中,可以看到 type 字段,它表示 MySQL 执行查询时采用的访问类型。如果 type 字段是 ALL 或 index,那么说明查询需要进行全表扫描,这是需要优化的重点。为了提高查询效率,我们需要尽可能地避免全表扫描。

一种减少数据访问的方法是使用覆盖索引。覆盖索引是指查询只需要从索引中读取数据,而不需要回到数据表中查找其他数据。使用覆盖索引可以避免 MySQL 进行全表扫描,从而大大提高查询效率。

为了使用覆盖索引,我们需要选择合适的索引,并将查询所需的所有列都包含在索引中。如果索引中的列不能满足查询的需求,那么 MySQL 就需要回到数据表中查找其他数据,从而导致性能下降。

减少排序和分组

在 EXPLAIN 输出中,可以看到 Extra 字段,它表示 MySQL 需要进行的额外操作。如果 Extra 字段中出现了 Using filesort 或 Using temporary,那么说明查询需要进行排序或分组,这是需要优化的重点。为了提高查询效率,我们需要尽可能地减少排序和分组操作。

一种减少排序和分组的方法是使用索引。通过选择合适的索引,我们可以避免 MySQL 进行排序和分组操作,从而提高查询效率。另外,我们也可以使用 ORDER BY 和 GROUP BY 子句来明确排序和分组的顺序,避免 MySQL 进行额外的操作。

避免隐式类型转换

在 EXPLAIN 输出中,可以看到 type 字段和 key 字段。如果这些字段中出现了 Using where,那么说明查询需要使用 WHERE 子句进行过滤。在进行 WHERE 过滤时,MySQL 可能会对查询条件进行隐式类型转换,从而导致性能下降。

为了避免隐式类型转换,我们应该在查询条件中使用与数据类型相同的值。例如,如果某个列的数据类型是整数,那么我们应该使用整数值进行查询,而不是字符串值或浮点数值。

减少查询次数

在 EXPLAIN 输出中,可以看到 rows 字段和 Extra 字段。如果这些字段中出现了 Using index,那么说明查询可以通过索引直接返回结果,而不需要回到数据表中进行查询。这种情况下,查询次数将会减少,从而提高查询效率。

为了减少查询次数,我们应该尽可能地使用索引,并避免在查询中使用子查询、联合查询等复杂的查询语句。此外,我们也可以使用缓存技术来减少查询次数,例如使用 Memcached 等内存缓存工具。

总结

EXPLAIN 命令可以帮助我们理解 MySQL 的查询执行过程,从而进行优化。通过选择合适的索引、减少数据访问、减少排序和分组、避免隐式类型转换、减少查询次数等方法,我们可以提高查询效率,并优化数据库性能。

在使用 EXPLAIN 命令时,我们需要关注的字段包括 id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra 等。通过分析这些字段,我们可以了解查询的执行计划、数据访问方式、索引使用情况、数据过滤情况、排序和分组操作、查询次数等信息,从而进行优化。

需要注意的是,优化查询并不是一次性的工作,而是一个持续不断的过程。在实际应用中,我们需要不断地对查询进行分析和优化,以提高数据库的性能和可靠性。同时,我们也需要注意数据的规范化和合理化,避免出现数据冗余和不一致等问题,从根本上提高数据库的性能和可靠性。

以上就是Explain命令在优化查询中的实际应用的详细内容,更多关于Explain优化查询的资料请关注每日运维其它相关文章!

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