1. EXPLAIN详解
本文基于MySQL 8.0编写,理论支持MySQL 5.0及更高版本。
2. EXPLAIN使用
2.1 explain分析SQL的执行计划
{EXPLAIN | DESCRIBE | DESC}
tbl_name [col_name | wild]
{EXPLAIN | DESCRIBE | DESC}
[explain_type]
{explainable_stmt | FOR CONNECTION connection_id}
{EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} ANALYZE select_statement
explain_type: {
FORMAT = format_name
}
format_name: {
TRADITIONAL
| JSON
| TREE
}
explainable_stmt: {
SELECT statement
| TABLE statement
| DELETE statement
| INSERT statement
| REPLACE statement
| UPDATE statement
}
2.2 示例
EXPLAIN format = TRADITIONAL json SELECT tt.TicketNumber, tt.TimeIn,
tt.ProjectReference, tt.EstimatedShipDate,
tt.ActualShipDate, tt.ClientID,
tt.ServiceCodes, tt.RepetitiveID,
tt.CurrentProcess, tt.CurrentDPPerson,
tt.RecordVolume, tt.DPPrinted, et.COUNTRY,
et_1.COUNTRY, do.CUSTNAME
FROM tt, et, et AS et_1, do
WHERE tt.SubmitTime IS NULL
AND tt.ActualPC = et.EMPLOYID
AND tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID
AND tt.ClientID = do.CUSTNMBR;
2.3 结果输出展示
3. 结果解读
- id:该语句的唯一标识。如果explain的结果包括多个id值,则数字越大越先执行;而对于相同id的行,则表示从上往下依次执行。
- select_type:查询类型,有如下几种取值:
- table:表示当前这一行正在访问哪张表,如果SQL定义了别名,则展示表的别名
- **partitions:**当前查询匹配记录的分区。对于未分区的表,返回null
- type:连接类型,有如下几种取值,性能从好到坏排序如下:
◦system:该表只有一行(相当于系统表),system是const类型的特例
◦const:针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可
◦eq_ref:当使用了索引的全部组成部分,并且索引是PRIMARY KEY或UNIQUE NOT NULL 才会使用该类型,性能仅次于system及const。
-- 多表关联查询,单行匹配
SELECT * FROM ref_table,other_table
WHERE ref_table.key_column=other_table.column;
-- 多表关联查询,联合索引,多行匹配
SELECT * FROM ref_table,other_table
WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column
AND ref_table.key_column_part2=1;
◦ref:当满足索引的最左前缀规则,或者索引不是主键也不是唯一索引时才会发生。如果使用的索引只会匹配到少量的行,性能也是不错的。
-- 根据索引(非主键,非唯一索引),匹配到多行
SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr;
-- 多表关联查询,单个索引,多行匹配
SELECT * FROM ref_table,other_table
WHERE ref_table.key_column=other_table.column;
-- 多表关联查询,联合索引,多行匹配
SELECT * FROM ref_table,other_table
WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column
AND ref_table.key_column_part2=1;
TIPS最左前缀原则
指的是索引按照最左优先的方式匹配索引。比如创建了一个组合索引(column1, column2, column3),那么,如果查询条件是: WHERE column1 = 1、WHERE column1= 1 AND column2 = 2、WHERE column1= 1 AND column2 = 2 AND column3 = 3 都可以使用该索引; WHERE column1 = 2、WHERE column1 = 1 AND column3 = 3就无法匹配该索引。
◦fulltext:全文索引ref_or_null:该类型类似于ref,但是MySQL会额外搜索哪些行包含了NULL。这种类型常见于解析子查询
SELECT * FROM ref_table
WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;
◦index_merge:此类型表示使用了索引合并优化,表示一个查询里面用到了多个索引
◦unique_subquery:该类型和eq_ref类似,但是使用了IN查询,且子查询是主键或者唯一索引。例如:value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
◦index_subquery:和unique_subquery类似,只是子查询使用的是非唯一索引。value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
◦range:范围扫描,表示检索了指定范围的行,主要用于有限制的索引扫描。比较常见的范围扫描是带有BETWEEN子句或WHERE子句里有>、>=、 EXPLAIN
SELECT t1.a, t1.a IN (SELECT t2.a FROM t2) FROM t1G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 4
filtered: 100.00
Extra: Using index
*************************** 2. row ***************************
id: 2
select_type: SUBQUERY
table: t2
type: index
possible_keys: a
key: a
key_len: 5
ref: NULL
rows: 3
filtered: 100.00
Extra: Using index
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> SHOW WARNINGSG
*************************** 1. row ***************************
Level: Note
Code: 1003
Message: /* select#1 */ select `test`.`t1`.`a` AS `a`,
(`test`.`t1`.`a`,`test`.`t1`.`a` in
( (/* select#2 */ select `test`.`t2`.`a`
from `test`.`t2` where 1 having 1 ),
(`test`.`t1`.`a` in
on
where ((`test`.`t1`.`a` = `materialized-subquery`.`a`))))) AS `t1.a
IN (SELECT t2.a FROM t2)` from `test`.`t1`
1 row in set (0.00 sec)
- 由于SHOW WARNING的结果并不一定是一个有效SQL,也不一定能够执行(因为里面包含了很多特殊标记)。特殊标记取值如下:
◦:自动生成的临时表key
◦(expr):表达式(例如标量子查询)执行了一次,并且将值保存在了内存中以备以后使用。对于包括多个值的结果,可能会创建临时表,你将会看到 的字样
◦(query fragment):子查询被转换为 EXISTS
◦(query fragment):这是一个内部优化器对象,对用户没有任何意义
◦(query fragment):使用索引查找来处理查询片段,从而找到合格的行
◦(condition, expr1, expr2):如果条件是true,则取expr1,否则取expr2
◦(expr):验证表达式不为NULL的测试
◦(query fragment):使用子查询实现
◦materialized-subquery.col_name:在内部物化临时表中对col_name的引用,以保存子查询的结果
◦(query fragment):使用主键来处理查询片段,从而找到合格的行
◦(expr):这是一个内部优化器对象,对用户没有任何意义
◦/* select#N */ select_stmt:SELECT与非扩展的EXPLAIN输出中id=N的那行关联
◦outer_tables semi join (inner_tables):半连接操作。inner_tables展示未拉出的表。详见 “Optimizing Subqueries, Derived Tables, and View References with Semijoin Transformations”
◦:表示创建了内部临时表而缓存中间结果
- 当某些表是const或system类型时,这些表中的列所涉及的表达式将由优化器尽早评估,并且不属于所显示语句的一部分。但是,当使用FORMAT=JSON时,某些const表的访问将显示为ref。
5. 估计查询性能
- 多数情况下,你可以通过计算磁盘的搜索次数来估算查询性能。对于比较小的表,通常可以在一次磁盘搜索中找到行(因为索引可能已经被缓存了),而对于更大的表,你可以使用B-tree索引进行估算:你需要进行多少次查找才能找到行:log(row_count) / log(index_block_length / 3 * 2 / (index_length + data_pointer_length)) + 1
- 在MySQL中,index_block_length通常是1024字节,数据指针一般是4字节。比方说,有一个500,000的表,key是3字节,那么根据计算公式 log(500,000)/log(1024/3*2/(3+4)) + 1 = 4 次搜索。
- 该索引将需要500,000 * 7 * 3/2 = 5.2MB的存储空间(假设典型的索引缓存的填充率是2/3),因此你可以在内存中存放更多索引,可能只要一到两个调用就可以找到想要的行了。
- 但是,对于写操作,你需要四个搜索请求来查找在何处放置新的索引值,然后通常需要2次搜索来更新索引并写入行。
- 前面的讨论并不意味着你的应用性能会因为log N而缓慢下降。只要内容被OS或MySQL服务器缓存,随着表的变大,只会稍微变慢。在数据量变得太大而无法缓存后,将会变慢很多,直到你的应用程序受到磁盘搜索约束(按照log N增长)。为了避免这种情况,可以根据数据的增长而增加key的。对于MyISAM表,key的缓存大小由名为key_buffer_size的系统变量控制,详见Section 5.1.1, “Configuring the Server”
6. 参考文档
- EXPLAIN Output Format
- EXPLAIN Statement
- Extended EXPLAIN Output Format
- Estimating Query Performance
- MySQL中explain执行计划中额外信息字段(Extra)详解
- explain参数详解
- 最官方的 mysql explain type 字段解读
- What does eq_ref and ref types mean in MySQL explain
- 面试官:不会看 Explain执行计划,简历敢写 SQL 优化?
作者:京东物流 柳宏
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