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explain | 索引优化的这把绝世好剑,你真的会用吗?
2021-03-25 09:49:17

前言

对于互联网公司来说,随着用户量和数据量的不断增加,慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询,意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景,可能会出现数据库连接被占满的情况,直接导致服务不可用。

慢查询的确会导致很多问题,我们要如何优化慢查询呢?

主要解决办法有:

  • 监控sql执行情况,发邮件、短信报警,便于快速识别慢查询sql
  • 打开数据库慢查询日志功能
  • 简化业务逻辑
  • 代码重构、优化
  • 异步处理
  • sql优化
  • 索引优化

其他的办法先不说,后面有机会再单独介绍。今天我重点说说索引优化,因为它是解决慢查询sql问题最有效的手段。

如何查看某条sql的索引执行情况呢?

没错,在sql前面加上explain关键字,就能够看到它的执行计划,通过执行计划,我们可以清楚的看到表和索引执行的情况,索引有没有执行、索引执行顺序和索引的类型等。

索引优化的步骤是:

  1. 使用explain查看sql执行计划
  2. 判断哪些索引使用不当
  3. 优化sql,sql可能需要多次优化才能达到索引使用的最优值

既然索引优化的第一步是使用explain,我们先全面的了解一下它。

explain介绍

先看看mysql的官方文档是怎么描述explain的:

  • EXPLAIN可以使用于 SELECT, DELETE, INSERT, REPLACE,和 UPDATE语句。
  • 当EXPLAIN与可解释的语句一起使用时,MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。也就是说,MySQL解释了它将如何处理该语句,包括有关如何连接表以及以何种顺序连接表的信息。
  • 当EXPLAIN与非可解释的语句一起使用时,它将显示在命名连接中执行的语句的执行计划。
  • 对于SELECT语句, EXPLAIN可以显示的其他执行计划的警告信息。

explain详解

explain的语法:

{EXPLAIN | DESCRIBE | DESC}
tbl_name [col_name | wild]

{EXPLAIN | DESCRIBE | DESC}
[explain_type]
{explainable_stmt | FOR CONNECTION connection_id}

explain_type: {
EXTENDED
| PARTITIONS
| FORMAT = format_name
}

format_name: {
TRADITIONAL
| JSON
}

explainable_stmt: {
SELECT statement
| DELETE statement
| INSERT statement
| REPLACE statement
| UPDATE statement
}

用一条简单的sql看看使用explain关键字的效果:

explain  select * from test1;

执行结果:从上图中看到执行结果中会显示12列信息,每列具体信息如下:

说白了,我们要搞懂这些列的具体含义才能正常判断索引的使用情况。

话不多说,直接开始介绍吧。

id列

该列的值是select查询中的序号,比如:1、2、3、4等,它决定了表的执行顺序。

某条sql的执行计划中一般会出现三种情况:

  1. id相同
  2. id不同
  3. id相同和不同都有

那么这三种情况表的执行顺序是怎么样的呢?

1.id相同

执行sql如下:

explain  select * from test1 t1 inner  join test1 t2 on t1.id=t2.id

结果:我们看到执行结果中的两条数据id都是1,是相同的。

这种情况表的执行顺序是怎么样的呢?

答案:从上到下执行,先执行表t1,再执行表t2。

执行的表要怎么看呢?

答案:看table字段,这个字段后面会详细解释。

2.id不同

执行sql如下:

explain  select * from test1 t1 where t1.id = (select  id  from  test1 t2 where  t2.id=2);

结果:我们看到执行结果中两条数据的id不同,第一条数据是1,第二条数据是2。

这种情况表的执行顺序是怎么样的呢?

答案:序号大的先执行,这里会从下到上执行,先执行表t2,再执行表t1。

3.id相同和不同都有

执行sql如下:

explain 
select t1.* from test1 t1
inner join (select max(id) mid from test1 group by id) t2
on t1.id=t2.mid

结果:

我们看到执行结果中三条数据,前面两条数据的的id相同,第三条数据的id跟前面的不同。

这种情况表的执行顺序又是怎么样的呢?

答案:先执行序号大的,先从下而上执行。遇到序号相同时,再从上而下执行。所以这个列子中表的顺序顺序是:test1、t1、

也许你会在这里心生疑问:<derived2> 是什么鬼?

它表示派生表,别急后面会讲的。

还有一个问题:id列的值允许为空吗?

答案在后面揭晓。

select_type列

该列表示select的类型。具体包含了如下11种类型:

但是常用的其实就是下面几个:

类型 含义
SIMPLE 简单SELECT查询,不包含子查询和UNION
PRIMARY 复杂查询中的最外层查询,表示主要的查询
SUBQUERY SELECT或WHERE列表中包含了子查询
DERIVED FROM列表中包含的子查询,即衍生
UNION UNION关键字之后的查询
UNION RESULT 从UNION的表获取结果集


下面看看这些SELECT类型具体是怎么出现的:


  1. SIMPLE

    执行sql如下:

    explain select * from test1;

    结果:


    它只在简单SELECT查询中出现,不包含子查询和UNION,这种类型比较直观就不多说了。


  2. PRIMARY 和 SUBQUERY

    执行sql如下:

    explain select * from test1 t1 where t1.id = (select id from  test1 t2 where  t2.id=2);

    结果:

    我们看到这条嵌套查询的sql中,最外层的t1表是PRIMARY类型,而最里面的子查询t2表是SUBQUERY类型。


  3. DERIVED

    执行sql如下:

    explain
    select t1.* from test1 t1
    inner join (select max(id) mid from test1 group by id) t2
    on t1.id=t2.mid

    结果:

    最后一条记录就是衍生表,它一般是FROM列表中包含的子查询,这里是sql中的分组子查询。


  4. UNION 和 UNION RESULT

    执行sql如下:

    explain
    select * from test1
    union
    select* from test2

    结果:

     test2表是UNION关键字之后的查询,所以被标记为UNION,test1是最主要的表,被标记为PRIMARY。而<union1,2>表示id=1和id=2的表union,其结果被标记为UNION RESULT。


UNION 和 UNION RESULT一般会成对出现。


此外,回答上面的问题:id列的值允许为空吗?


如果仔细看上面那张图,会发现id列是可以允许为空的,并且是在SELECT类型为: UNION RESULT的时候。


table列

该列的值表示输出行所引用的表的名称,比如前面的:test1、test2等。

但也可以是以下值之一:

  • <unionM,N>:具有和id值的行的M并集N。
  • <derivedN>:用于与该行的派生表结果id的值N。派生表可能来自(例如)FROM子句中的子查询 。
  • <subqueryN>:子查询的结果,其id值为N

partitions列

该列的值表示查询将从中匹配记录的分区

type列

该列的值表示连接类型,是查看索引执行情况的一个重要指标。包含如下类型:

执行结果从最好到最坏的的顺序是从上到下。

我们需要重点掌握的是下面几种类型:

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

在演示之前,先说明一下test2表中只有一条数据:

并且code字段上面建了一个普通索引:


下面逐一看看常见的几个连接类型是怎么出现的:

  1. system

    这种类型要求数据库表中只有一条数据,是const类型的一个特例,一般情况下是不会出现的。


  2. const

    通过一次索引就能找到数据,一般用于主键或唯一索引作为条件的查询sql中,执行sql如下:

    explain select * from test2 where id=1;

    结果:

  3. eq_ref

    常用于主键或唯一索引扫描。执行sql如下:

    explain select * from test2 t1 inner join test2 t2 on t1.id=t2.id;

    结果:


    此时,有人可能感到不解,const和eq_ref都是对主键或唯一索引的扫描,有什么区别?

     

     答:const只索引一次,而eq_ref主键和主键匹配,由于表中有多条数据,一般情况下要索引多次,才能全部匹配上。


  4. ref

    常用于非主键和唯一索引扫描。执行sql如下:

    explain select * from test2 where code = '001';

    结果:


  5. range

    常用于范围查询,比如:between ... and 或 In 等操作,执行sql如下:

    explain select * from test2 where id between 1 and 2;

    结果:



  6. index

    全索引扫描。执行sql如下

    explain select code from test2;

    结果:

  7. ALL

    全表扫描。执行sql如下

    explain select *  from test2;

    结果:


 

possible_keys列

该列表示可能的索引选择。


请注意,此列完全独立于表的顺序,这就意味着possible_keys在实践中,某些键可能无法与生成的表顺序一起使用。

如果此列是NULL,则没有相关的索引。在这种情况下,您可以通过检查该WHERE 子句以检查它是否引用了某些适合索引的列,从而提高查询性能。


key列

该列表示实际用到的索引。

可能会出现possible_keys列为NULL,但是key不为NULL的情况。


演示之前,先看看test1表结构:


test1表中数据:


使用的索引:


code和name字段使用了联合索引。

执行sql如下

explain select code  from test1;

结果:


这条sql预计没有使用索引,但是实际上使用了全索引扫描方式的索引。

key_len列

该列表示使用索引的长度。上面的key列可以看出有没有使用索引,key_len列则可以更进一步看出索引使用是否充分。不出意外的话,它是最重要的列。


有个关键的问题浮出水面:key_len是如何计算的?


决定key_len值的三个因素

  1.字符集

  2.长度

  3.是否为空 


常用的字符编码占用字节数量如下:

目前我的数据库字符编码格式用的:UTF8占3个字节。


mysql常用字段占用字节数:

字段类型 占用字节数
char(n) n
varchar(n)  n + 2
tinyint 1
smallint 2
int 4
bigint 8
date 3
timestamp 4
datetime 8


此外,如果字段类型允许为空则加1个字节。


上图中的 184是怎么算的?


184 = 30 * 3 + 2 + 30 * 3 + 2


  再把test1表的code字段类型改成char,并且改成允许为空:

执行sql如下

explain select code  from test1;

结果:

怎么算的?

183 = 30 * 3 + 1 + 30 * 3 + 2


还有一个问题:为什么这列表示索引使用是否充分呢,还有使用不充分的情况?

执行sql如下

explain select code  from test1 where code='001';

结果:

上图中使用了联合索引:idx_code_name,如果索引全匹配key_len应该是183,但实际上却是92,这就说明没有使用所有的索引,索引使用不充分。

ref列

该列表示索引命中的列或者常量。

执行sql如下

explain select *  from test1 t1 inner join test1 t2 on t1.id=t2.id where t1.code='001';

结果:

我们看到表t1命中的索引是const(常量),而t2命中的索引是列sue库的t1表的id字段。

rows列

该列表示MySQL认为执行查询必须检查的行数。

对于InnoDB表,此数字是估计值,可能并不总是准确的。

filtered列

该列表示按表条件过滤的表行的估计百分比。最大值为100,这表示未过滤行。值从100减小表示过滤量增加。

rows显示了检查的估计行数,rows× filtered显示了与下表连接的行数。例如,如果 rows为1000且 filtered为50.00(50%),则与下表连接的行数为1000×50%= 500。

Extra列

该字段包含有关MySQL如何解析查询的其他信息,这列还是挺重要的,但是里面包含的值太多,就不一一介绍了,只列举几个常见的。

  1. Impossible WHERE

    表示WHERE后面的条件一直都是false,

    执行sql如下

    explain select code  from test1 where 'a' = 'b';

    结果:


  2. Using filesort

    表示按文件排序,一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现。

    执行sql如下

    explain select code  from test1 order by name desc;

    结果:

    这里建立的是code和name的联合索引,顺序是code在前,name在后,这里直接按name降序,跟之前联合索引的顺序不一样。

  3. Using index

    表示是否用了覆盖索引,说白了它表示是否所有获取的列都走了索引。

    上面那个例子中其实就用到了:Using index,因为只返回一列code,它字段走了索引。

  4. Using temporary

    表示是否使用了临时表,一般多见于order by 和 group by语句。

    执行sql如下

    explain select name  from test1 group by name;

    结果:


  5. Using where

    表示使用了where条件过滤。

  6. Using join buffer

   表示是否使用连接缓冲。来自较早联接的表被部分读取到联接缓冲区中,然后从缓冲区中使用它们的行来与当前表执行联接。


索引优化的过程


   1.先用慢查询日志定位具体需要优化的sql


   2.使用explain执行计划查看索引使用情况


   3.重点关注:

       key(查看有没有使用索引)


       key_len(查看索引使用是否充分)


       type(查看索引类型)

 

       Extra(查看附加信息:排序、临时表、where条件为false等)


   一般情况下根据这4列就能找到索引问题。


   4.根据上1步找出的索引问题优化sql


   5.再回到第2步

以上文章来源于苏三说技术 ,作者因为热爱所以坚持ing  

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创建时间:2020-04-26 17:45:25
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