MySQL的Explain工具详解及索引优化_mysql 慢sql查询工具

前言：

          作为程序员我们会经常解除到sql语句，当一些sql语句执行比较慢的时候，我们单单只看sql其实并不能完全分析出导致性能变慢的原因，这个时候我们可以借助Explain工具，来帮我们更好的分析，方便优化sql语句。

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有10个字段左右

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;

 执行explain extended select * from film where id = 1;

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

       1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union

       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。

3. table列

         这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。 

4. partitions列

         如果查询是基于分区表的话，partitions 字段会显示查询将访问的分区。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

8. 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。 

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。

上图key_len列等于4是因为走了主键索引，因为主键索引是int类型，所以大小为4。并且索引最大长度是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。

9. 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）

10. 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。

11. filtered 列

      该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）。

12. 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

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

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

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。

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。

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索引最佳实战：

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=4 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';

 上述语句执行后，‘name’字段索引全值匹配，key_len大小24*3+2=74

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

 上述语句执行后，‘name，age’字段索引全值匹配，key_len大小（24*3+2）+（4）=78

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

  上述语句执行后，索引全值匹配，key_len大小（24*3+2）+（4）+（20*3+2）=140

 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';

 上述语句只有第一条会走索引。

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';

 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';

 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';

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';

 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

 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'

 上述这中‘%’在前的写法，一般不会走索引。下边这种可以。

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

 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;

 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';

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索引使用总结：

        like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围。

        在mysql索引中，如果数据量比较小的情况下，有可能当前sql可以走索引，但是mysql选择了全表扫表。因为mysql觉得全表扫描更快。

         以上是个人对于mysql的explain理解，如有不足，请多多指教！