mysql explain用法

使用explain可以帮助我们分析select语句，让我们知道查询效率低下的原因，从而改进我们的查询，让查询优化器能更好的工作。

项	说明
id	MySQL Query Optimizer 选定的执行计划中查询的序列号。表示查询中执行 select 子句或操作表的顺序,id值越大优先级越高,越先被执行。id 相同,执行顺序由上至下。

 

 

         

select_type 查询类型	说明
SIMPLE	简单的 select 查询,不使用 union 及子查询
PRIMARY	最外层的 select 查询
UNION	UNION 中的第二个或随后的 select 查询,不 依赖于外部查询的结果集
DEPENDENT UNION	UNION 中的第二个或随后的 select 查询,依 赖于外部查询的结果集
SUBQUERY	子查询中的第一个 select 查询,不依赖于外 部查询的结果集
DEPENDENT SUBQUERY	子查询中的第一个 select 查询,依赖于外部 查询的结果集
DERIVED	用于 from 子句里有子查询的情况。 MySQL 会 递归执行这些子查询, 把结果放在临时表里。
UNCACHEABLE SUBQUERY	结果集不能被缓存的子查询,必须重新为外 层查询的每一行进行评估。
UNCACHEABLE UNION	UNION 中的第二个或随后的 select 查询,属 于不可缓存的子查询

 

项	说明
table	输出行所引用的表

 

 

         

type 重要的项,显示连接使用的类型,按最 优到最差的类型排序	说明
system	表仅有一行(=系统表)。这是 const 连接类型的一个特例。
const	const 用于用常数值比较 PRIMARY KEY 时。当 查询的表仅有一行时,使用 System。
eq_ref	const 用于用常数值比较 PRIMARY KEY 时。当 查询的表仅有一行时,使用 System。
ref	连接不能基于关键字选择单个行,可能查找 到多个符合条件的行。 叫做 ref 是因为索引要 跟某个参考值相比较。这个参考值或者是一 个常数,或者是来自一个表里的多表查询的 结果值
ref_or_null	如同 ref, 但是 MySQL 必须在初次查找的结果 里找出 null 条目,然后进行二次查找。
index_merge	说明索引合并优化被使用了。
unique_subquery	在某些 IN 查询中使用此种类型,而不是常规的 ref:value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
index_subquery	在 某 些 IN 查 询 中 使 用 此 种 类 型 , 与 unique_subquery 类似,但是查询的是非唯一 性索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
range	只检索给定范围的行,使用一个索引来选择 行。key 列显示使用了哪个索引。当使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比较关键字列时,可 以使用 range。
index	全表扫描,只是扫描表的时候按照索引次序 进行而不是行。主要优点就是避免了排序, 但是开销仍然非常大。
all	最坏的情况,从头到尾全表扫描。

 index_merge补充说明：索引合并策略有时候是一种优化的结果，但实际上更多时候说明了表上的索引建得很糟糕：

1.当出现服务器对多个索引做相交操作时（通常有多个AND条件），通常意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是多个独立的单列索引。

2.当服务器需要对多个索引做联合操作时（通常有多个OR条件），通常需要耗费大量CPU和内存资源在算法的缓存、排序和合并操作上。

3.优化器不会把这些计算到“查询成本”（cost）中，优化器只关心随机页面读取。这会使得查询的成本被“低估”，导致该执行计划还不如直接走全表扫描。

 若在explain中看到index_merge，应该好好检查一下查询和表的结构，看是不是已经是最优的。可以通过参数optimizer_switch来关闭索引合并功能，也可以使用IGONRE INDEX提示让优化器忽略某些索引。

 

 

项	说明
possible_keys	指出 MySQL 能在该表中使用哪些索引有助于 查询。如果为空,说明没有可用的索引。

 

 

项	说明
key	MySQL 实际从 possible_key 选择使用的索引。 如果为 NULL,则没有使用索引。很少的情况 下,MYSQL 会选择优化不足的索引。这种情 况下,可以在 SELECT 语句中使用 USE INDEX (indexname)来强制使用一个索引或者用 IGNORE INDEX(indexname)来强制 MYSQL 忽略索引

 

 

         

项	说明
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。

 

 

         

项	说明
ref	显示索引的哪一列被使用了

 

 

         

项	说明
rows	MYSQL 认为必须检查的用来返回请求数据的行数

 

 

         

项	说明
rows	MYSQL 认为必须检查的用来返回请求数据的行数

 

 

 

 

 

        extra 中出现以下 2 项意味着 MYSQL 根本不能使用索引,效率会受到重大影响。应尽可能对此进行优化。         

 

extra 项	说明
Using filesort	表示 MySQL 会对结果使用一个外部索引排序,而不是从表里按索引次序读到相关内容。可能在内存或者磁盘上进行排序。MySQL 中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
Using temporary	表示 MySQL 在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。

 

extra列返回的描述的意义

distinct:一旦mysql找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了

not exists: mysql优化了left join，一旦它找到了匹配left join标准的行，就不再搜索了

range checked for each record（index map:#）:没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，mysql检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一

using filesort: 看到这个的时候，查询就需要优化了。mysql需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行

using index: 列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候

using temporary 看到这个的时候，查询需要优化了。这里，mysql需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行order by上，而不是group by上

where used 使用了where从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型all或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）

 

explain的局限：

1.不会告诉你触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询影响情况；

2.不考虑各种cache；

3.不能显示mysql在执行查询时所作的优化工作；

4.部分统计信息是估算的，并非精确值；

5.只能解释select操作，其他操作要重写为select后查看

 

补充实例：

场景

我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景

课程表

create table Course(

c_id int PRIMARY KEY,

name varchar(10)

)

数据100条

学生表:

create table Student(

id int PRIMARY KEY,

name varchar(10)

)

数据70000条

学生成绩表SC

CREATE table SC(

    sc_id int PRIMARY KEY,

    s_id int,

    c_id int,

    score int

)

数据70w条

查询目的：

查找语文考100分的考生

查询语句：

select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )

执行时间：30248.271s

晕,为什么这么慢，先来查看下查询计划：

EXPLAIN 

select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )

发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。

先给sc表的c_id和score建个索引

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);

CREATE index sc_score_index on SC(score);

再次执行上述查询语句，时间为: 1.054s

快了3w多倍，大大缩短了查询时间，看来索引能极大程度的提高查询效率，看来建索引很有必要，很多时候都忘记建

索引了，数据量小的的时候压根没感觉，这优化感觉挺爽。

但是1s的时间还是太长了，还能进行优化吗，仔细看执行计划：

查看优化后的sql:

SELECT
    `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
    `YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
    `YSB`.`Student` `s`
WHERE
    < in_optimizer > (
        `YSB`.`s`.`s_id` ,< EXISTS > (
            SELECT
                1
            FROM
                `YSB`.`SC` `sc`
            WHERE
                (
                    (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
                    AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
                    AND (
                        < CACHE > (`YSB`.`s`.`s_id`) = `YSB`.`sc`.`s_id`
                    )
                )
        )
    )

补充：这里有网友问怎么查看优化后的语句

方法如下：

在命令窗口执行 

有type=all

按照我之前的想法，该sql的执行的顺序应该是先执行子查询

select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100

耗时：0.001s

得到如下结果：

然后再执行

select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)

耗时：0.001s

这样就是相当快了啊，Mysql竟然不是先执行里层的查询，而是将sql优化成了exists子句，并出现了EPENDENT SUBQUERY，

mysql是先执行外层查询，再执行里层的查询，这样就要循环70007*11=770077次。

那么改用连接查询呢？

SELECT s.* from 

Student s

INNER JOIN SC sc

on sc.s_id = s.s_id

where sc.c_id=0 and sc.score=100

这里为了重新分析连接查询的情况，先暂时删除索引sc_c_id_index，sc_score_index

执行时间是：0.057s

效率有所提高，看看执行计划：

这里有连表的情况出现，我猜想是不是要给sc表的s_id建立个索引

CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);

show index from SC

在执行连接查询

时间: 1.076s，竟然时间还变长了，什么原因？查看执行计划：

优化后的查询语句为：

SELECT
    `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
    `YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
    `YSB`.`Student` `s`
JOIN `YSB`.`SC` `sc`
WHERE
    (
        (
            `YSB`.`sc`.`s_id` = `YSB`.`s`.`s_id`
        )
        AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
        AND (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
    )

貌似是先做的连接查询，再执行的where过滤

回到前面的执行计划：

这里是先做的where过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序：

正常情况下是先join再where过滤，但是我们这里的情况，如果先join，将会有70w条数据发送join做操，因此先执行where

过滤是明智方案，现在为了排除mysql的查询优化，我自己写一条优化后的sql

SELECT
    s.*
FROM
    (
        SELECT
            *
        FROM
            SC sc
        WHERE
            sc.c_id = 0
        AND sc.score = 100
    ) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id

即先执行sc表的过滤，再进行表连接，执行时间为：0.054s

和之前没有建s_id索引的时间差不多

查看执行计划：

先提取sc再连表，这样效率就高多了，现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表，那么现在可以明确需要建立相关索引

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);

CREATE index sc_score_index on SC(score);

再执行查询：

SELECT
    s.*
FROM
    (
        SELECT
            *
        FROM
            SC sc
        WHERE
            sc.c_id = 0
        AND sc.score = 100
    ) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id

执行时间为：0.001s，这个时间相当靠谱，快了50倍

执行计划：

我们会看到，先提取sc，再连表，都用到了索引。

那么再来执行下sql

SELECT s.* from 

Student s

INNER JOIN SC sc

on sc.s_id = s.s_id

where sc.c_id=0 and sc.score=100

执行时间0.001s

执行计划：

这里是mysql进行了查询语句优化，先执行了where过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。

总结：

1.mysql嵌套子查询效率确实比较低

2.可以将其优化成连接查询

3.建立合适的索引

4.学会分析sql执行计划，mysql会对sql进行优化，所以分析执行计划很重要

由于时间问题，这篇文章先写到这里，后续再分享其他的sql优化经历。

该实例原文地址：http://www.codeceo.com/article/funny-sql-optimization.html