Explain分析示例

示例表
explain 两个变种
explain中的列
- 1. id列
- 2. select_type列
- 3. table列
- 4. type列
- - NULL：
  - const, system：
  - eq_ref：
  - ref：
  - range：
  - index：
  - ALL：
- 5.possible_keys列
- 6. key列
- 7. key_len列
- 8. ref列
- 9. rows列
- 10. Extra列
- - 1）Using index：
  - 2）Using where：
  - 3）Using index condition：
  - 4）Using temporary：
  - 5）Using filesort：
  - 6）Select tables optimized away：
索引最佳实践
- 1.全值匹配
- 2.最左前缀法则
- 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）
- 4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
- 5.尽量使用覆盖索引
- 6.mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists
- 7.is null,is not null
- 8.like以通配符开头（'$abc...'）
- 9.字符串不加单引号索引失效
- 10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，
- 11.范围查询优化
索引使用总结

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`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `actor` ( `id`, `name`, `update_time` )
VALUES
	( 1, 'a', '2021-07-07 11:32:40'),
	( 2, 'b', '2021-07-07 11:32:40'),
	( 3, 'c', '2021-07-07 11:32:40');

 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`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

 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`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

 INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

explain 两个变种

1）explain 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）。

explain extended select * from film where id = 1;

在这里插入图片描述

show warnings;

在这里插入图片描述
2）explain 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。

explain中的列

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。

2. select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union

explain select * from film where id = 2;

在这里插入图片描述
2）primary：复杂查询中最外层的 select
3）subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）
4）derived：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）


set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where
id = 1) der;

在这里插入图片描述

set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置

5）union：在 union 中的第二个和随后的 select

explain select 1 union all select 1;

在这里插入图片描述

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 < derivenN> 格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查询。
当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为<union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。

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

NULL：

mysql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

 explain select min(id) from film;

在这里插入图片描述

const, system：

mysql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

set session optimizer_switch='derived_merge=off';
explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

在这里插入图片描述

eq_ref：

primary 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。

explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

在这里插入图片描述

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。
1.简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）

explain select * from film where name = 'film1';

在这里插入图片描述
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。

EXPLAIN SELECT
	film_id 
FROM
	film
	LEFT JOIN film_actor ON film.id = film_actor.film_id;

在这里插入图片描述

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。

explain select * from actor where id > 1;

在这里插入图片描述

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，这种查询一般未使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。

explain select * from film;

在这里插入图片描述

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。

explain select * from actor;

在这里插入图片描述

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。

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。

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_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找

explain select * from film_actor where film_id = 2;

在这里插入图片描述
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
tinyint：1字节
smallint：2字节
int：4字节
bigint：8字节
时间类型
date：3字节
timestamp：4字节
datetime：8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。

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）

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。

10. Extra列

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

1）Using 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

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

在这里插入图片描述

2）Using where：

使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖

explain select * from film_actor where remark = 'a';

在这里插入图片描述

3）Using 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；

explain select * from film_actor where film_id > 1;

在这里插入图片描述

4）Using temporary：

mysql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。

1. actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct

 explain select distinct name from actor;

在这里插入图片描述

1. film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表

explain select distinct name from film;

在这里插入图片描述

5）Using 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。

1. 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

explain select * from actor order by name;

在这里插入图片描述

1. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index

explain select * from film order by name;

在这里插入图片描述

6）Select 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

explain select min(id) from film;

在这里插入图片描述

索引最佳实践

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
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 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());

1.全值匹配

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';

在这里插入图片描述

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

在这里插入图片描述

EXPLAIN SELECT
	* 
FROM
	employees 
WHERE
	NAME = 'LiLei' 
	AND age = 22 
	AND position = 'manager';

在这里插入图片描述

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';

在这里插入图片描述

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）

否则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';

在这里插入图片描述

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 ='manage
r';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manage
r';

在这里插入图片描述

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';

在这里插入图片描述

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manage
r';

在这里插入图片描述

6.mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists

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';

在这里插入图片描述

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 null

在这里插入图片描述

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 '%Lei';

在这里插入图片描述

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'

在这里插入图片描述

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%';

在这里插入图片描述
b）如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎

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;

在这里插入图片描述

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';

在这里插入图片描述

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;

在这里插入图片描述
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;

在这里插入图片描述

还原最初索引状态

ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_age`;

索引使用总结

在这里插入图片描述
like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围

Explain分析示例

Explain分析示例

示例表

explain 两个变种

explain中的列

1. id列

2. select_type列

3. table列

4. type列

NULL：

const, system：

eq_ref：

ref：

range：

index：

ALL：

5.possible_keys列

6. key列

7. key_len列

8. ref列

9. rows列

10. Extra列

1）Using index：

2）Using where：

3）Using index condition：

4）Using temporary：

5）Using filesort：

6）Select tables optimized away：

索引最佳实践

1.全值匹配

2.最左前缀法则

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）

4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

5.尽量使用覆盖索引

6.mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists

7.is null,is not null

8.like以通配符开头（‘$abc…’）

9.字符串不加单引号索引失效

10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，

11.范围查询优化

索引使用总结

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