python做网站比php,保险网站建设方案,天津住房与城乡建设部网站,大学课程免费自学网站目录 1 Explain工具介绍2 explain 两个变种3 explain中的列3.1 id列3.2 select_type列3.3 table列3.4. type列3.5 possible_keys列3.6 key列3.7 key_len列3.8 ref列3.9 rows列3.10 Extra列 4 索引最佳实践4.1.全值匹配4.2.最左前缀法则4.3.不在索引列上做任何操作#xff08;计… 目录 1 Explain工具介绍2 explain 两个变种3 explain中的列3.1 id列3.2 select_type列3.3 table列3.4. type列3.5 possible_keys列3.6 key列3.7 key_len列3.8 ref列3.9 rows列3.10 Extra列 4 索引最佳实践4.1.全值匹配4.2.最左前缀法则4.3.不在索引列上做任何操作计算、函数、自动or手动类型转换会导致索引失效而转向全表扫描4.4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列4.5.尽量使用覆盖索引只访问索引的查询索引列包含查询列减少 select * 语句4.6.mysql在使用不等于或者not in not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描4.7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引4.8.like以通配符开头$abc...mysql索引失效会变成全表扫描操作4.9.字符串不加单引号索引失效4.10.少用or或in用它查询时mysql不一定使用索引mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引详见范围查询优化4.11.范围查询优化 1 Explain工具介绍 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈 在 select 语句之前增加 explain 关键字 MySQL 会在查询上设置一个标记执行查询会返回执行计划的信息而不是执行这条SQL
注意如果 from 中包含子查询仍会执行该子查询将结果放入临时表中
Explain分析示例 参考官方文档https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
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)
) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8;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)
) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8;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)
) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8;INSERT INTO film_actor (id, film_id, actor_id) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);mysql explain select * from actor;在查询中的每个表会输出一行如果有两个表通过 join 连接查询那么会输出两行
2 explain 两个变种
1explain extended会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可以得到优化后的查询语句从而看出优化器优化了什么。额外还有 filtered 列是一个百分比的值rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表。
mysql explain extended select * from film where id 1;mysql show warnings;/* select#1 */ select 1 AS id,film1 AS name from test.film where 12explain partitions相比 explain 多了个 partitions 字段如果查询是基于分区表的话会显示查询将访问的分区。
3 explain中的列
接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。
3.1 id列
id列的编号是 select 的序列号有几个 select 就有几个id并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。 id列越大执行优先级越高id相同则从上往下执行id为NULL最后执行。
3.2 select_type列
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。 1simple简单查询。查询不包含子查询和union
mysql explain select * from film where id 2;2primary复杂查询中最外层的 select 3subquery包含在 select 中的子查询不在 from 子句中 4derived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也称为派生表derived的英文含义 用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型
mysql set session optimizer_switchderived_mergeoff; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
mysql explain select (select 1 from actor where id 1) from (select * from film where id 1) der;mysql set session optimizer_switchderived_mergeon; #还原默认配置5union在 union 中的第二个和随后的 select
mysql explain select 1 union all select 1;3.3 table列
这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。 当 from 子句中有子查询时table列是 格式表示当前查询依赖 idN 的查询于是先执行 idN 的查询。 当有 union 时UNION RESULT 的 table 列的值为union1,21和2表示参与 union 的 select 行id。
3.4. type列
这一列表示关联类型或访问类型即MySQL决定如何查找表中的行查找数据行记录的大概范围。 依次从最优到最差分别为system const eq_ref ref range index ALL 一般来说得保证查询达到range级别最好达到ref NULLmysql能够在优化阶段分解查询语句在执行阶段用不着再访问表或索引。例如在索引列中选取最小值可以单独查找索引来完成不需要在执行时访问表 mysql explain select min(id) from film;
const, systemmysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量可以看show warnings 的结果。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时所以表最多有一个匹配行读取1次速度比较快。system是const的特例表里只有一条元组匹配时为system mysql explain extended select * from (select * from film where id 1) tmp; mysql show warnings; eq_refprimary 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。这可能是在 const 之外最好的联接类型了简单的 select 查询不会出现这种 type。 mysql explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id film.id; 虽然都是1但是是从上到下执行
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索引要和某个值相比较可能会找到多个符合条件的行。
简单 select 查询name是普通索引非唯一索引 mysql explain select * from film where name ‘film1’; 2.关联表查询idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。 mysql explain select film_id from film left join film_actor on film.id film_actor.film_id; 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。 mysql explain select * from actor where id 1; 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。 mysql explain select * from film; 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。 mysql explain select * from actor; 3.5 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。 如果该列是NULL则没有相关的索引。在这种情况下可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能然后用 explain 查看效果。
3.6 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。 如果没有使用索引则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引在查询中使用 force index、ignore index。
3.7 key_len列
这一列显示了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。 举例来说film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成并且每个int是4字节。通过结果中的key_len4可推断出查询使用了第一个列film_id列来执行索引查找。 mysql explain select * from film_actor where film_id 2;
key_len计算规则如下 字符串char(n)和varchar(n)5.0.3以后版本中n均代表字符数而不是字节数如果是utf-8一个数字或字母占1个字节一个汉字占3个字节 char(n)如果存汉字长度就是 3n 字节 varchar(n)如果存汉字则长度是 3n 2 字节加的2字节用来存储字符串长度因为varchar是变长字符串 数值类型 tinyint1字节 smallint2字节 int4字节 bigint8字节 时间类型 date3字节 timestamp4字节 datetime8字节 如果字段允许为 NULL需要1字节记录是否为 NULL 索引最大长度是768字节当字符串过长时mysql会做一个类似左前缀索引的处理将前半部分的字符提取出来做索引。
3.8 ref列
这一列显示了在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
3.9 rows列
这一列是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。
3.10 Extra列
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下 1Using index使用覆盖索引 覆盖索引定义mysql执行计划explain结果里的key有使用索引如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取这种情况一般可以说是用到了覆盖索引extra里一般都有using index覆盖索引一般针对的是辅助索引整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果不需要通过辅助索引树找到主键再通过主键去主键索引树里获取其它字段值 mysql explain select film_id from film_actor where film_id 1; 2Using where使用 where 语句来处理结果并且查询的列未被索引覆盖 mysql explain select * from actor where name ‘a’;
3Using 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 mysql explain select * from film_actor where film_id 1;
4Using temporarymysql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。
actor.name没有索引此时创建了张临时表来distinct mysql explain select distinct name from actor; film.name建立了idx_name索引此时查询时extra是using index,没有用临时表 mysql explain select distinct name from film;
5Using filesort将用外部排序而不是索引排序数据较小时从内存排序否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
actor.name未创建索引会浏览actor整个表保存排序关键字name和对应的id然后排序name并检索行记录 mysql explain select * from actor order by name; film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index mysql explain select * from film order by name;
6Select tables optimized away使用某些聚合函数比如 max、min来访问存在索引的某个字段是 mysql explain select min(id) from film; 4 索引最佳实践
示例表
CREATE TABLE employees (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,name varchar(24) NOT NULL DEFAULT COMMENT 姓名,age int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 年龄,position varchar(20) NOT NULL DEFAULT COMMENT 职位,hire_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 入职时间,PRIMARY KEY (id),KEY idx_name_age_position (name,age,position) USING BTREE
) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT4 DEFAULT CHARSETutf8 COMMENT员工记录表;INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(LiLei,22,manager,NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(HanMeimei, 23,dev,NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(Lucy,23,dev,NOW());4.1.全值匹配
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei;EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 22;EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 22 AND position manager;4.2.最左前缀法则
如果索引了多列要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name Bill and age 31;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age 30 AND position dev;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position manager;4.3.不在索引列上做任何操作计算、函数、自动or手动类型转换会导致索引失效而转向全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) LiLei;给hire_time增加一个普通索引
ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_hire_time (hire_time) USING BTREE ;
EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) 2018-09-30;转化为日期范围查询有可能会走索引 EXPLAIN select * from employees where hire_time ‘2018-09-30 00:00:00’ and hire_time ‘2018-09-30 23:59:59’;
还原最初索引状态 ALTER TABLE employees DROP INDEX idx_hire_time;
4.4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 22 AND position manager;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 22 AND position manager;4.5.尽量使用覆盖索引只访问索引的查询索引列包含查询列减少 select * 语句
EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name LiLei AND age 23 AND position manager;EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 23 AND position manager;查询全部字段会进行一个回表增加磁盘IO
4.6.mysql在使用不等于或者not in not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描 小于、 大于、 、 这些mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name ! LiLei;4.7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null4.8.like以通配符开头‘$abc…’mysql索引失效会变成全表扫描操作
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like %LeiEXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like Lei%问题解决like’%字符串%索引不被使用的方法 a使用覆盖索引查询字段必须是建立覆盖索引字段 EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like ‘%Lei%’;
b如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎
4.9.字符串不加单引号索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name 1000;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name 1000;4.10.少用or或in用它查询时mysql不一定使用索引mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引详见范围查询优化
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei or name HanMeimei;4.11.范围查询优化
给年龄添加单值索引
ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_age (age) USING BTREE ;
explain select * from employees where age 1 and age 2000;没走索引原因mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子可能是由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引 优化方法可以将大的范围拆分成多个小范围
explain select * from employees where age 1 and age 1000;
explain select * from employees where age 1001 and age 2000;还原最初索引状态
ALTER TABLE employees DROP INDEX idx_age;索引使用总结
like KK%相当于常量%KK和%KK% 相当于范围
