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Navicat Explain 指南
来源: http://www.codesec.net/view/190762.html
EXPLAIN是查看mysql优化器如何决定执行查询的主要方法,这个功能具有局限性,以为它并总是会说出真相,但是却可以获得最好信息.
学会解释EXPLAIN,你就会了解MySQL优化器是如何工作,你才能去优化MySQL.
如何调用?
只需要在SELECT前面加上EXPLAIN即可.
在语句结尾(;之前)加上\G能够更清晰的查看.
需要说的是EXPLAIN只对SELECT查询作解释,INSERT,UPDATE,DELETE不会哦.
EXPLAIN中的列
id列一个标识SELECT所属行编号,如果在语句中没有子查询或联合,说明只有一个SELECT,于是这个列显示为1,否则内层的SELECT会顺序编号.
MySQL将SELECT查询分为简单和复杂类型,复杂类型可分为:简单子查询,所谓的派生表(在FROM子句中的子查询),UNION查询.
简单子查询:EXPLAIN SELECT (SELECT `uid` FROM `tips` limit 1) FROM `test_key` WHERE 1
所谓的派生表(在FROM子句中的子查询)EXPLAIN SELECT uid FROM (SELECT uid FROM user) as der.
select_type列:显示了对应还是简单还是复杂SELECT(如果是后者,则将会是三种复杂类型中的一种).
SIMPLE意味着查询中不包含子查询和UNION.如果查询中包含子查询或UNION,那么最外层的SELECT被标记为PRIMARY(也就是id列为1的)
其他标记:
SUBQUERY,包含在SELECT列表中的子查询(不在FROM子句中)被标记为此;
DERIVED,在FROM子句中的子查询被标记为此;
UNION,在UNION中的第二个和随后的SELECT被标记为此;如EXPLAIN SELECT 1 UNION ALL SELECT 1
UNION RESULT,用来从UNION的临时表检索结果的SELECT标记为UNION RESULT,如EXPLAIN SELECT 1 UNION ALL SELECT 1
table列:显示对应行正在访问哪个表
当FROM子句中有子查询或UNION时,table列是<derivedN>,其中N是id列对应的值
type列:就是MySQL决定如何查找表中行(一下从最差到最优排列)
ALL,全表扫描
index,跟全表扫描一样,知识MySQL在扫描表时按索引次序进行而不是行range,范围扫描,一个有限制的索引扫描,它开始于索引里的某一点,返回匹配这个值域的行(显而易见的范围扫描.即带有BETWEEN或在WHERE子句中带有>的查询,当MySQL使用索引去查找一系列值的时候,如IN()和OR列表,也为显示的范围扫描)
ref,一种索引访问也叫索引查找,他返回所有匹配某单个值的行,它可能会找到多个符合条件行(EXPLAIN SELECT tipname FROM `tips` WHERE uid=10984)
eq_ref,一种索引查找,他最多只返回一条符合条件的行.这种会在使用主键或者唯一性索引时看到.(EXPLAIN SELECT * FROM `tips` WHERE uid=12)
const和system,当MySQL能对查询的某部分进行优化并将其转换成一个常量时(EXPLAIN SELECT * FROM `tips` WHERE id=5)
NULL,这种访问方式意味着MySQL能在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着在访问表或者索引(EXPLAIN SELECT max(id),min(id)FROM `tips`)
possible_keys列:这一列显示了查询可以使用哪些索引,是基于查询访问的列和使用的比较操作符来判断的.
key列:这一列显示了MySQL决定采用哪个索引来优化对该表的访问
key_len列:显示MySQL在索引里使用的字节数.举个例子就是在查询中使用到了主键,而主键的数据类型为INT,则为4,SMALLINT则为2
ref列:显示了之前的表在key列记录的索引中查询值所用到的列或常量.
row列:显示的是MySQL为了找到所需的值而要读取的行数.
Extra列:在此显示的是在其他列不适合显示的额外信息
Using index,MySQL将使用覆盖索引,以避免访问表(就是仅仅使用了索引中信息而没有读取表中)
Using where,意味着MySQL服务器将在存储引擎检索行后在进行过滤(将会通过WHERE条件来筛选存储引擎返回的记录)
Using temporary,意味着MySQL在对查询结果排序时会用到一个临时表.
Using filesort,意味着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出来.
Rangechecked for each record(indexmap:N),意味着没有好用的索引,新的索引将在联接的每一行上重新估算,N代表possible_keys列中索引的位图,并且是冗余的。
来源: http://www.2cto.com/database/201501/369135.html
实验环境:
1、sql工具:Navicat 2、sql数据库,使用openstack数据库作为示例 |
一、mysql索引查询
show index from instances |
结果字段解释: vcmRlcj0="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
Table:数据库表名 Non_unique:索引不能包括重复词,则为0。可以,则为1。 Key_name:索引的名称。 索引中的列序列号,从1开始。 列名称 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机 会就越大。 如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。 如果列含有NULL,则为YES。如果没有,则该列为NO。 用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。 Comment:注释。 |
二、验证Mysql的主键会自动创建索引? 创建一个没有主键的ttx_index数据库表:查询索引:结果显示没有索引。
改变ttx_index数据库表字段id,将之设为主键,再次查询索引:
得出结论,在Mysql中,数据库主键会自动建立索引。
三、Mysql性能优化利器:explain 1、首先查看instances数据库表的索引:
2、EXPLAIN 用法详解:
EXPLAIN SELECT * FROM instances |
根据上述结果,可以此查询花了0.027ms,没有可用的索引。
explain字段详解:
table:显示这一行的数据是关于哪张表的 type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL 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 key: 实际使用的索引。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 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 ref:显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数 rows:MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数 Extra:关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在下表中讨论,但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort,意思MYSQL根本不能使用索引,结果是检索会很慢 extra列返回的描述的意义:
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那么如何才能让sql走索引查询呢?
EXPLAIN SELECT * FROM instances WHERE id=1 |
从上图可以,该sql语句走了索引。因为该表中id为主键,mysql会自动创建索引,因此当将id作为where条件查询时,数据库会自动走索引。
接下来实验,当不走索引还是查询id=1这条数据时候,会是如何?
SELECT id, display_name FROM instances WHERE id=1 |
EXPLAIN SELECT * FROM instances WHERE display_name = "vm1" |
结论:在查询时候,如果where条件中的字段有索引(走不走索引,取决于where条件中的字段),在执行sql语句时,mysql会自动走索引。
但是有个问题是,在走不走索引,查询花费时间都是0.001ms,似乎没有得到性能提高?
SELECT COUNT(*) FROM instances |
在数据库表中instance数据总条数才74条,因此索引没法发挥它的性能优势,接下来人为制造上w条数据:
insert instances(display_name) select display_name from instances |
注:上述语句,可用来为数据库表指数形式插入新数据。
再次查询总条数:
SELECT COUNT(*) FROM instances |
这次数据已经有接近500w了。 再次验证上述索引性能问题:
1、为了对比的真实性,将id=1的数据记录的display_name修改为唯一名字test_index_dispaly_name
SELECT id, display_name FROM instances WHERE id=1 |
2、不走索引查询:
SELECT * FROM instances WHERE display_name = ‘test_index_dispaly_name‘ |
3、通过id走索引查询:
SELECT * FROM instances WHERE id=1 |
结论:对于百万上亿级数据,走不走索引效率影响相当明显(效率差别都到万了)。
4、哪些情况sql不会走索引?
时间关系,此处暂且未总结,后续有时间补上。若有需要请自行网上查找。 |
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