在日常的MYSQL优化中我们常常看到这样一个关键词:explain,例如这种:
EXPLAIN SELECT * FROM Cloud_Order WHERE money > 10;
explain是什么呢?使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:
表的读取顺序
数据读取操作的操作类型
哪些索引可以使用
哪些索引被实际使用
表之间的引用
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每张表有多少行被优化器查询
首先让我们来看看使用EXPLAIN输入的结果
结果显示输出了结果一堆字段和对应的值,但是这些字段是什么意思?对应的值又是什么呢?如何通过这些字段来分析到SQL的性能并做出优化呢?别急,下面我们就一起来一一分析。
EXPLANIN字段分析
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id : SELECT识别符。这是SELECT的查询***
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select_type:SELECT类型,可以为以下任何一种
·SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询)
·PRIMARY:最外面的SELECT
·UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句
·DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询
·UNION RESULT:UNION 的结果
·SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT
·DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询
·DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询)
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table:显示这一行的数据是关于哪张表的
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type:这是最重要的字段之一,显示查询使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为system、const、eq_reg、ref、range、index和ALL。下面给出各种类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:
·system、const:可以将查询的变量转为常量. 如id=1; id为 主键或唯一键.
·eq_ref:访问索引,返回某单一行的数据.(通常在联接时出现,查询使用的索引为主键或惟一键)
·ref:访问索引,返回某个值的数据.(可以返回多行) 通常使用=时发生
·range:这个连接类型使用索引返回一个范围中的行,比如使用>或<查找东西,并且该字段上建有索引时发生的情况(注:不一定好于index)
·index:以索引的顺序进行全表扫描,优点是不用排序,缺点是还要全表扫描
·ALL:全表扫描,应该尽量避免
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possible_keys:显示可能应用在这张表中的索引。如果为空,没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句
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key:实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。MYSQL很少会选择优化不足的索引,此时可以在SELECT语句中使用USE INDEX(index)来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX(index)来强制忽略索引
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key_len:使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下,长度越短越好
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ref:显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数
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rows:MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数
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filtered:显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。
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Extra:关于MYSQL如何解析查询的额外信息,主要有以下几种
·Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。
·range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。
·Using index:只用到索引,可以避免访问表.
·Using tmporary:用到临时表
·Using where:使用到where来过虑数据. 不是所有的where clause都要显示using where. 如以=方式访问索引.
·Using filesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。
explain实践
说了这么多,实践才能出真知。下面我们通过一个简单的例子来优化我们一些不堪的SQL。
首先我们还是一张数据表举例。表结构如下。
这是一张典型的订单表,其他字段我们可以省略不看,我们可以只看一个money字段,这基本是订单表都会用到的字段。由于时间关系,事先我已经为这个表准备了一堆模拟数据。
从上图可以看出,表中已经有一万条数据,下面我们来写一个根据money条件来查询订单的SQL。
只能说上图的结果不尽人意。让我们回到之前explain字段的分析,其中type字段的值是ALL,按照分析来说,这个表用了全表搜索,我们应尽量避免!!!再看rows字段,值是16242,天啊!!所有记录都去请求了,那慢是有原因的。
好了,通过上面的数据分析,我们可以去想一下,money字段是否能加上索引来提升查询速度呢?因为上述结果中好像是没用到索引的。话不多说,我们来为money字段加上索引
加上索引之后,我们再用刚刚的EXPLAIN语句执行一下,见证奇迹的时候到了!
经过加上索引之后,相同的sql语句,得出的结果完全不一样,type字段变成了range,我们也看到key显示了money,证明了索引值被用上了。更重要的是rows字段变成了785,跟原来相比少了不知道多少,可想而知性能有了多大的提高!
好了,上面就是explain的简单实践。
总结
通过explain,我们可以对原有的sql做进行不同的分析,可以分析出有没有使用到索引,可以知道这是一条快SQL还是慢SQL,EXPLAIN的作用就是帮我们显示出SQL的性能瓶颈和各项可能的结果,这对于我们去优化MSQL的查询有着重要的意义,根绝EXPALIN字段返回不同的结果,我们就能对原有的慢SQL进行改造了。
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