mysql調優之——執行計劃explain

singed cat發表於2019-03-24
MySqlAI

1.what is explain(explain 是個什麼東東)

explain(解釋)，在 Mysql 中 作為一個關鍵詞，用來解釋 Mysql 是如何執行語句，可以連線 select 、delete、insert、update 語句。

通常我們使用 explain 連線 一條 select 語句，檢視執行狀態，判斷是否需要優化。

2.how to use explain（如何使用呢）

栗子：

explain select s.name,s.id,s.age,s.create_time from student s;   

輸出：

  

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    7 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
複製程式碼

  

官方：

EXPLAIN  [explain_type]  explainable_stmt


explain_type: {
    EXTENDED
  | PARTITIONS
  | FORMAT = format_name
}

explainable_stmt: {
    SELECT statement
  | DELETE statement
  | INSERT statement
  | REPLACE statement
  | UPDATE statement
}
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輸出的列名：

  • id : select 識別符號
  • select_type:select 型別
  • table：輸出行對應的表
  • partitions：匹配的分割槽
  • type：join 型別
  • possible_keys：可選的索引，可以通過 show index from tbl_name 檢視錶有哪些索引。
  • key：實際選擇的索引
  • key_len：實際使用索引的長度
  • ref：與索引比較的列
  • rows：掃描行數的預估值
  • filtered：按表條件篩選的行的百分比
  • Extra：額外資訊

3.重點關注的列

3.1 type 列

type 列描述了表的 join 型別，以下以 查詢的最優到最差的排序列出了可能值：

  • system ：當表只有一條資料（= system table）時，為 system 型別，是 const 型別的 特例。
  • const：當表最多隻有一條資料相匹配時，為 const 型別。因為只有一行，所以優化器的其餘部分可以將此行列中的值視為常量（constant）。const表非常快，因為它們只讀一次。在使用 主鍵 或者 唯一索引 和常量比較時，即為 const 型別。 如下的查詢，tbl_name 可以被用作 const 表：
SELECT * FROM tbl_name WHERE primary_key=1;

SELECT * FROM tbl_name
  WHERE primary_key_part1=1 AND primary_key_part2=2;
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栗子：

explain select s.* from student s where s.id = 1
複製程式碼

輸出：

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s     | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
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  • eq_ref：通常出現在多表 join 查詢，並且 關聯的欄位是 主鍵 或者 唯一非空索引，即後表 只能匹配一條資料。 下面的示例，可以使用 eq_ref join 來處理 ref_table：
SELECT * FROM ref_table,other_table
  WHERE ref_table.key_column=other_table.column;

SELECT * FROM ref_table,other_table
  WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column
  AND ref_table.key_column_part2=1;
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  • ref：通常出現在多表 join 查詢，關聯使用了 最左字首原則的索引 或者 關聯的是非主鍵 或者 非 唯一索引（也就是說，join 不能根據索引選擇 單行資料） 下面的示例，Mysql 可以使用 ref join 來處理 ref_table:
SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr;

SELECT * FROM ref_table,other_table
  WHERE ref_table.key_column=other_table.column;

SELECT * FROM ref_table,other_table
  WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column
  AND ref_table.key_column_part2=1;
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  • fulltext：使用全文索引執行 join
  • ref_or_null：在 ref 的基礎上 ， 另外還搜尋了包含空值的行 下面的示例，Mysql 可以使用 ref_or_null join 來處理 ref_table:：
SELECT * FROM ref_table
  WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;
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  • index_merge: 合併索引優化
  • unique_subquery：子查詢返回唯一主鍵。 形如下面的示例：
value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
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  • index_subquery：和 unique_subquery 類似，只不過在子查詢中使用非唯一索引 形如下面的形式：
value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
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  • range：當 索引和常量 使用 諸如=, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, LIKE, or IN() 進行比較時 ，可以使用 range. 例如：
SELECT * FROM tbl_name
  WHERE key_column = 10;

SELECT * FROM tbl_name
  WHERE key_column BETWEEN 10 and 20;

SELECT * FROM tbl_name
  WHERE key_column IN (10,20,30);

SELECT * FROM tbl_name
  WHERE key_part1 = 10 AND key_part2 IN (10,20,30);
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  • index：和 all 類似 ，只不過 掃描的是 索引樹
  • all：全表掃描，可以通過增加 索引避免 全表掃描

3.2 keys 列：真正使用的索引

3.3 rows 列：掃描的記錄數

4.使用 explain 提升查詢效能案例分析

假設有如下的 sql：根據訂單日期 和 店員id 查詢 訂單資訊（已建立了訂單日期的索引），查詢結果返回 18條記錄。

  SELECT * FROM orders
  WHERE YEAR(o_orderdate) = 1992 AND MONTH(o_orderdate) = 4
  AND o_clerk LIKE '%0223';
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Explain 輸出執行計劃：

mysql調優之——執行計劃explain

問題所在：

  • 根據 type 為 ALL ， 查詢進行了全表掃描，被掃描的記錄 rows 為 150萬。
  • possible_keys 和 ky 均為空 ，訂單日期索引完全失效，原因在於被索引的欄位使用了處理函式導致索引失效

4.1.修改sql 保證 訂單日期索引正常

 SELECT * FROM orders
  WHERE o_orderdate BETWEEN '1992-04-01' AND '1992-04-30'
  AND o_clerk LIKE '%0223';
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重新使用 Explain 檢視 執行計劃：

mysql調優之——執行計劃explain

發現：type 由 ALL 變為 range ，訂單日期索引得以利用，被掃描的記錄由 15萬 降為 3.3萬左右。

4.2.另一個優化點在 店員欄位的過濾

為 店員欄位建立索引：

CREATE INDEX i_o_clerk ON orders(o_clerk);
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再次輸出執行計劃：

mysql調優之——執行計劃explain

發現：基本上並沒有什麼變化，新建的索引沒有被利用，原因在於 該欄位是 模糊查詢，過濾指定字尾的 店員資訊。但是索引對於字尾過濾會失效（儘管索引對於字首有效果）。

修改sql，全量過濾店員欄位：

SELECT * FROM orders
WHERE o_orderdate BETWEEN '1992-04-01' AND '1992-04-30'
AND o_clerk LIKE 'Clerk#000000223';
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再次輸出執行計劃：

mysql調優之——執行計劃explain

發現：可用索引增加，真正使用的索引變為 店員欄位上的索引，被掃描的行由 3.3萬降為 1546。

4.3.對於多條件查詢，可以考慮使用組合索引

建立如下索引：

CREATE INDEX io_clerk_date ON orders(o_clerk, o_orderdate)
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  ** ：這裡將 o_clerk 放在 o_orderdate 之前，因為 o_orderdate 使用了 範圍,最左字首索引原則。

再次輸出執行計劃：

mysql調優之——執行計劃explain

發現：使用了組合索引，被掃描記錄即為輸出的18條記錄。效率已最優化。

多次優化的總結：

Type Possible keys Key Rows Scanned Duration (seconds) Extra info Rows returned
all NULL NULL 1.50M 1.201 Using where 18
range i_o_orderdate i_o_orderdate 32642 0.281 Using index condition; Using where 18
range i_o_orderdate, i_o_clerk i_o_clerk 1546 0.234 Using index condition; Using where 18
range i_o_orderdate, i_o_clerk, i_o_clerk_date i_o_clerk_date 18 0.234 Using index condition 18

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