Explain详解与索引优化最佳实践

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  • EXPLAIN列详解
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    • partitions
    • type
    • possible_keys列
    • key列
    • key_len列
    • ref列
    • rows列
    • [filtered 列](#filtered 列)
    • extra列

目标

• 掌握EXPLAIN关键字用法，能读懂EXPLAIN执行计划含义，通过执行计划分析 SQL 查询的性能瓶颈。
• 理解EXPLAIN两个变种extended和partitions的功能与使用场景
• 掌握 MySQL 索引使用的最佳实践，能识别导致索引失效的常见场景，并能针对性优化 SQL 语句
• 能结合EXPLAIN执行计划和索引优化规则，独立完成慢 SQL 的分析与优化

EXPLAIN列详解

示例表：
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);

通过EXPLAIN关键字可以清楚看出SQL的分析情况

explain select * from actor;

id

SQL执行顺序，id越大先执行，id相同从上往下执行，id为NULL最后执行。

select_type

对应行是简单还是复杂查询

• simple：简单查询，不包含子查询和union
• primary：复杂查询中最外层的 select
• subquery：包含在 select 后的子查询
• 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

set session optimizer_switch='derived_merge=off';   #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

table

正在访问的表名

partitions

分区表，几乎不用

type

此列表示MYSQL如何去查询表中的行，从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL，一般要优化到range，最好是ref

NULL：此情况出现较少，在分析阶段就能分解查询语句，比如直接在索引上求最小值

const, system：最多一行数据，像是查常量一样

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

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

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

index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。

ALL：即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

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。

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。

key_len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

ref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）

rows列

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

filtered 列

百分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数

extra列

• Using index：使用覆盖索引
• Using where：使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖
• Using index condition：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
• 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