SQL Explain 各项参数详解

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-10-02 15:41 11阅读 0赞

一、表信息

二、explain 的两种使用方式

三、explain中的列

1.  id列
2.  select\_type列
3.  table列
4.  type列
5.  possible\_keys列
6.  key列
7.  key\_len列
8.  ref列
9.  rows列
10. Extra列

四、索引最佳实践

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈

下面是使用 explain 的例子：

在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）

一、表信息  
Mysql版本: 5.6.33

DROP TABLE IF EXISTS `actor`;  
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;

INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,‘a’,‘2017-12-22 15:27:18’), (2,‘b’,‘2017-12-22 15:27:18’), (3,‘c’,‘2017-12-22 15:27:18’);

DROP TABLE IF EXISTS `film`;  
CREATE TABLE `film` (  
`id` int(11) NOT NULL AUTO\_INCREMENT,  
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,  
PRIMARY KEY (`id`),  
KEY `idx_name` (`name`)  
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,‘film0’),(1,‘film1’),(2,‘film2’);

DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;  
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;

INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);  
二、explain 的两种使用方式  
1）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）

mysql> explain extended select \* from film where id = 1;

mysql> show warnings;

2）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

三、explain中的列

1.  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。MySQL将 select 查询分为简单查询(SIMPLE)和复杂查询(PRIMARY)。

复杂查询分为三类：简单子查询、派生表（from语句中的子查询）、union 查询

id列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

(1) 简单子查询

mysql> explain select (select 1 from actor limit 1) from film;

(2) from子句中的子查询

mysql> explain select id from (select id from film) as der;

这个查询执行时有个临时表别名为der，外部 select 查询引用了这个临时表

(3) union查询

mysql> explain select 1 union all select 1;

union结果总是放在一个匿名临时表中，临时表不在SQL中出现，因此它的id是NULL。

1.  select\_type列  
    select\_type 表示对应行是简单还是复杂的查询，如果是复杂的查询，又是上述三种复杂查询中的哪一种。

(1) simple：简单查询。查询不包含子查询和union

mysql> explain select \* from film where id = 2;

(2) primary：复杂查询中最外层的 select

(3) subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）

(4) 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（derived的英文含义）

用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

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

(5) union：在 union 中的第二个和随后的 select

(6) union result：从 union 临时表检索结果的 select

用这个例子来了解 union 和 union result 类型：

mysql> explain select 1 union all select 1;

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<union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。

1.  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，查找数据行记录的大概范围。

依次从最优到最差分别为：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

(1) NULL：mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表

mysql> explain select min(id) from film;

(2) const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于 primary 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，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system

mysql> explain extended select \* from (select \* from film where id = 1) tmp;

mysql> show warnings;

(3) eq\_ref：primary 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。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。

mysql> explain select \* from film\_actor left join film on film\_actor.film\_id = film.id;

(4) ref：相比 eq\_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

1.  简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引） mysql> explain select \* from film where name = “film1”;

2.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。

mysql> explain select film\_id from film left join film\_actor on film.id = film\_actor.film\_id;

(5) 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。

mysql> explain select \* from actor where id > 1;

(6) index：扫描全表索引，这通常比ALL快一些。（index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取）

mysql> explain select \* from film;

(6) ALL：即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了

mysql> explain select \* from actor;

1.  possible\_keys列  
    这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。

explain 时可能出现 possible\_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。

如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，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。

1.  key列  
    这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。

如果没有使用索引，则该列是 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。

1.  key\_len列  
    这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

举例来说，film\_actor的联合索引 idx\_film\_actor\_id 由 film\_id 和 actor\_id 两个int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。

mysql> explain select \* from film\_actor where film\_id = 2;

key\_len计算规则如下：

字符串

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

注意:

1. 索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索引
    
      2. 一般情况下key_len值越小越好, 索引越短，一是节省空间，而且比较速度较快

1.  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（例：film.id）
2.  rows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里的行数。
3.  Extra列  
    这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

(1) Using index：查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列(最左侧索引)，是性能高的表现。一般是使用了覆盖索引(索引包含了所有查询的字段)。对于innodb来说，如果是辅助索引性能会有不少提高

mysql> explain select film\_id from film\_actor where film\_id = 1;

(2) Using where：查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列

mysql> explain select \* from actor where name = ‘a’;

(3) Using where Using index：查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引列之一但不是索引的前导列，意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据,Using index代表select用到了覆盖索引

mysql> explain select film\_id from film\_actor where actor\_id = 1;

(4) NULL：查询的列未被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，意味着用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须通过“回表”来实现，不是纯粹地用到了索引，也不是完全没用到索引

mysql>explain select \* from film\_actor where film\_id = 1;

(5) Using index condition：与Using where类似，查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围；

mysql> explain select \* from film\_actor where film\_id > 1;

(6) Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。

1.  actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct mysql> explain select distinct name from actor;
2.  film.name建立了idx\_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表 mysql> explain select distinct name from film;

(7) Using filesort：mysql 会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

1.  actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录 mysql> explain select \* from actor order by name;
2.  film.name建立了idx\_name索引,此时查询时extra是using indexmysql> explain select \* from film order by name;

四、索引最佳实践  
表信息  
CREATE TABLE `employees` (  
`id` int(11) NOT NULL AUTO\_INCREMENT,  
`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT ‘’ COMMENT ‘姓名’,  
`age` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘年龄’,  
`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT ‘’ COMMENT ‘职位’,  
`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP COMMENT ‘入职时间’,  
PRIMARY KEY (`id`),  
KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE  
) ENGINE=InnoDB AUTO\_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=‘员工记录表’;

INSERT INTO employees(name,age,position,hire\_time) VALUES(‘LiLei’,22,‘manager’,NOW());  
INSERT INTO employees(name,age,position,hire\_time) VALUES(‘HanMeimei’, 23,‘dev’,NOW());  
INSERT INTO employees(name,age,position,hire\_time) VALUES(‘Lucy’,23,‘dev’,NOW());  
最佳实践

1.  全值匹配

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name= ‘LiLei’;

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age = 22;

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age = 22 AND position =‘manager’;

1.  最佳左前缀法则

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE age = 22 AND position =‘manager’;

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE position = ‘manager’;

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name = ‘LiLei’;

1.  不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name = ‘LiLei’;

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE left(name,3) = ‘LiLei’;

1.  存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age = 22 AND position =‘manager’;

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age > 22 AND position =‘manager’;

1.  尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少select \*语句

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age = 23 AND position =‘manager’;

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name= ‘LiLei’ AND age = 23 AND position =‘manager’;

1.  mysql在使用不等于（！=或者<>）的时候无法使用索引会导致全表扫描

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name != ‘LiLei’

1.  is null,is not null 也无法使用索引

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name is null

1.  like以通配符开头（’$abc…’）mysql索引失效会变成全表扫描操作

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name like ‘%Lei’

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name like ‘Lei%’

问题：解决like’%字符串%'索引不被使用的方法？

a）使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段

EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like ‘%Lei%’;

b）当覆盖索引指向的字段是varchar(380)及380以上的字段时，覆盖索引会失效！

1.  字符串不加单引号索引失效

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name = ‘1000’;

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name = 1000;

1.  少用or或in, 用它查询时, 非主键字段会失效, 主键索引有时生效, 有时不生效, 跟数据量有关, 具体还看mysql的查询优化结果

EXPLAIN SELECT \* FROM employees WHERE name = ‘LiLei’ or name = ‘HanMeimei’;

五、总结：

like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围  
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