MySQL关键字Explain 性能优化神器

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Explain 工具介绍

使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 语句，分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在 select 语句之前增加 explaion 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行 SQL。

Explaion 分析示例

-- actor 建表语句：
CREATE TABLE `actor` (`id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

-- film 建表语句：
CREATE TABLE `film` (`id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(10) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

-- film_actor 建表语句：
CREATE TABLE `film_actor` (`id` int(11) NOT NULL,
  `film_id` int(11) NOT NULL,
  `actor_id` int(11) NOT NULL,
  `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

执行 explain：

explain select * from actor;

如果是 select 语句返回的是执行结果，在 select 语句前面加上 explain 返回的是这条查询语句的执行 SQL。

EXPLAIN 两个变种

explain extended

会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可以得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。额外还有 filtered 列，是一个半分比的值，rows*filtered / 100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的 id 值比当前表 id 值小的表）。

explain EXTENDED select * from actor where id = 1;

explain partitions

相比 explain 多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。

Explain 中的列

id 列

id 列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个 id，并且 id 的顺序是按 select 出现的顺序增长的。
id 越大执行优先级越高，id 相同则从上往下执行，id 为 NULL 最后执行。

explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film
where id = 1) der;

select type 列

select type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
simple：简单查询。查询不包含子查询和 union。

explain select * from film where id=1

primary：复杂查询中最外层的 select
subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）
derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL 会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表。

explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film
where id = 1) der;

union：在 union 关键字随后的 selelct。

EXPLAIN select 1 union all select 1;

table 列

这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
当 from 子句中有子查询时，table 列是格式，表示当前查询依赖 id= N 的查询，于是先执行 id= N 的查询。
当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为 <union 1,2>，1 和 2 表示参与 union 的 select 行 id。

type 列

这一列表示关联类型或访问类型，即 MySQL 决定如何查找表中的行，查找数据行对应的大概范围。
依次从最优到最差的分别为：system>const>eq_ref>ref>range>index>All
一般来说，得保证查询达到 range 级别，最好达到 ref。
NULL：MySQL 能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着在访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需在执行时访问表。

EXPLAIN select min(id) from film;

• const、system：mysql 能对查询的某部分进行优化并将其转换成一个常量（可看成是 show warnings 的结果）。用于 primay key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取 1 次，速读较快。system 是 const 的特例，表中只有一行元素匹配时为 system。

EXPLAIN select * from (select * from film where id= 1) as tmp;

• eq_ref：primay key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是 const 之外最好的联接类型，简单的 select 查询不会出现这种 type。

EXPLAIN select * from (select * from film where id= 1) as tmp;

• ref：相比 eq_ref，不适用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。
  简单 select 查询，name 是普通索引（非主键索引或唯一索引）

EXPLAIN select * from film where name='film1';

关联表查询，idx_film_actor_id是 film_id 和actor_id的联合索引，这里使用到了 film_actor 的左边前缀 film_id 部分。

EXPLAIN select film_id from film LEFT JOIN film_actor on film.id = film_actor.film_id;

• range：范围扫描通常出现在 in(), between,>,<,>= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

EXPLAIN select * from actor WHERE id >1;

• index：扫描全表索引，通常比 All 快一些

EXPLAIN select * from film;

• all：即全表扫描，意味着 MySQL 需要从头到尾去查找所需要的行。这种情况下需要增加索引来进行优化。

EXPLAIN SELECT * from actor;

possible_keys 列

这一列显示 select 可能会使用哪些查询来查找。
explain 时可能会出现 possible_keys 有列，而 key 显示为 NULL 的情况，这种情况是因为表中的数据不多，MySQL 认为索引对此查询帮助不大，选择了全表扫描。
如果该列为 NULL，则没有相关的索引。这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。

EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;

key 列

这一列显示 MySQL 实际采用哪个索引对该表的访问。
如果没有使用索引，则改列为 NULL。如果想强制 MySQL 使用或忽视 possible_keys 列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。

key_len 列

这一列显示了 mysql 在索引里使用的字节数，通过这个值可以估算出具体使用了索引中的哪些列。

EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;

film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由film_id和 actor_id 两个 id 列组成，并且每个 int 是 4 字节。通过结果中的 key_len= 4 可推断出查询使用了第一个列：film_id 列来执行索引查找。
ken_len计算规则如下：

• 字符串
  char(n)：n 字节长度
  varchar(n)：n 字节存储字符串长度，如果是 utf-8，则长度是 3n+2

• 数值类型
  tinyint：1 字节
  smallint：2 字节
  int：4 字节
  bigint：8 字节

• 时间类型
  date：3 字节
  timestamp：4 字节
  datetime：8 字节

如果字段允许为 NULL，需要 1 字节记录是否为 NULL
索引最大长度是 768 字节，当字符串过长时，MySQL 会做一个类似做前缀索引的处理，将前半部分的字符串提取出来做索引。

ref 列

这一列显示了在 key 列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const(常量)，字段名等。一般是查询条件或关联条件中等号右边的值，如果是常量那么 ref 列是 const，非常量的话 ref 列就是字段名。

EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;

row 列

这一列是 mysql 估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集的行数。

Extra 列

这一列是额外信息。

• Using index：使用覆盖索引（结果集的字段是索引，即 select 后的 film_id）

explain select film_id from film_actor where film_id=1;

• Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where 条件中是一个前导的范围

explain select * from film_actor where film_id > 1;

• Using where：使用 where 语句来处理结果，查询的列未被索引覆盖

explain select * from actor where name ='a'

• Using temporary：mysql 需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般要进行优化，首先要想到是索引优化。

explain select DISTINCT name from actor;

actor.name 没有索引，此时创建了临时表来处理 distinct。

explain select DISTINCT name from film;

file.name 建立了普通索引，此时查询时 Extra 是 Using index，没有用到临时表。

• Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

explain select * from actor order by name;

actor.name 未创建索引，会浏览 acotr 整个表，保存排序关键字 name 和对应 id，然后排序 name 并检索行记录。

explain select * from film order by name;

film.name 建立了 idx_name 索引，此时查询时 extra 是 Using index。

• select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如：max、min）来访问存在索引的某个字段

explain select min(id) from film ;