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面试官说:工作这么久了,应该知道sql执行计划吧,讲讲Sql的执行计划吧!
看了看面试官手臂上纹的大花臂和一串看不懂的韩文,吞了吞口水,暗示自己镇定点,整理了一下思绪缓缓的对面试官说:我不会
面试官:。。。。,回去等通知吧
我:%^&%$!@#
当我们工作到了一定的年限之后,一些应该掌握的知识点,我们是必须需要去了解的,比如今天面试官问的SQL执行计划
当我们执行一条SQL的时候,可以直接对应的结果,但是你并不晓得,它会经历多深远黑暗的隧道,通过连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器重重筛选,才有可能展示到我们面前,有时候当你等待N长时间,但是展现的却是 timeout,这个时候想砸电脑的心都有了,不过当你看了今天的SQL执行计划后,你再也不用砸电脑了,看懂了这篇文章你就会知道这都不是事,让我们一起来揭晓这里面的奥妙
在实际的应用场景中,为了知道优化SQL语句的执行,需要查看SQL语句的具体执行过程,以加快SQL语句的执行效率。
通常会使用explain+SQL语句来模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道mysql是如何处理sql语句的。
官网地址: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html
首先我们来下面的一条sql语句,其中会有id、select_type 、table 等等
这些列,这些就是我们执行计划中所包含的信息,我们要弄明白的就是这些列是用来干嘛的,以及每个列可能存在多少个值。
explain select * from emp;
列(Column) | 含义(Meaning) |
---|---|
id | The SELECT identifier(每个select子句的标识id) |
select_type | The SELECT type(select语句的类型) |
table | The table for the output row(当前表名) |
partitions | The matching partitions (显示查询将访问的分区,如果你的查询是基于分区表) |
type | The join type(当前表内访问方式) |
possible_keys | The possible indexes to choose(可能使用到的索引) |
key | The index actually chosen(经过优化器评估最终使用的索引) |
key_len | The length of the chosen key (使用到的索引长度) |
ref | The columns compared to the index(引用到的上一个表的列) |
rows | Estimate of rows to be examined (要得到最终记录索要扫描经过的记录数) |
filtered | Percentage of rows filtered by table condition(存储引擎返回的数据在server层过滤后,剩下满足查询的记录数量的比例) |
extra | Additional information (额外的信息说明) |
贴心的小农已经把sql复制出来了,只需要放到数据库中执行即可,方便简单快捷
——牧小农
建表语句:
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; DROP TABLE IF EXISTS `dept`; CREATE TABLE `dept` ( `DEPTNO` int NOT NULL, `DNAME` varchar(14) DEFAULT NULL, `LOC` varchar(13) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`DEPTNO`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `dept` VALUES ('10', 'ACCOUNTING', 'NEW YORK'); INSERT INTO `dept` VALUES ('20', 'RESEARCH', 'DALLAS'); INSERT INTO `dept` VALUES ('30', 'SALES', 'CHICAGO'); INSERT INTO `dept` VALUES ('40', 'OPERATIONS', 'BOSTON'); DROP TABLE IF EXISTS `emp`; CREATE TABLE `emp` ( `EMPNO` int NOT NULL, `ENAME` varchar(10) DEFAULT NULL, `JOB` varchar(9) DEFAULT NULL, `MGR` int DEFAULT NULL, `HIREDATE` date DEFAULT NULL, `SAL` double(7,2) DEFAULT NULL, `COMM` double(7,2) DEFAULT NULL, `DEPTNO` int DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`EMPNO`), KEY `idx_job` (`JOB`), KEY `jdx_mgr` (`MGR`), KEY `jdx_3` (`DEPTNO`), KEY `idx_3` (`DEPTNO`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `emp` VALUES ('7369', 'SMITH', 'CLERK', '7902', '1980-12-17', '800.00', null, '20'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7499', 'ALLEN', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-20', '1600.00', '300.00', '30'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7521', 'WARD', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-22', '1250.00', '500.00', '30'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7566', 'JONES', 'MANAGER', '7839', '1981-02-02', '2975.00', null, '20'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7654', 'MARTIN', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-28', '1250.00', '1400.00', '30'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7698', 'BLAKE', 'MANAGER', '7839', '1981-01-05', '2850.00', null, '30'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7782', 'CLARK', 'MANAGER', '7839', '1981-09-06', '2450.00', null, '10'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7839', 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', '5000.00', null, '10'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7844', 'TURNER', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-08', '1500.00', '0.00', '30'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7900', 'JAMES', 'CLERK', '7698', '1981-12-03', '950.00', null, '30'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7902', 'FORD', 'ANALYST', '7566', '1981-12-03', '3000.00', null, '20'); INSERT INTO `emp` VALUES ('7934', 'MILLER', 'CLERK', '7782', '1982-01-23', '1300.00', null, '10'); DROP TABLE IF EXISTS `emp2`; CREATE TABLE `emp2` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `empno` int DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `emp2` VALUES ('1', '111'); INSERT INTO `emp2` VALUES ('2', '222'); DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`; CREATE TABLE `salgrade` ( `GRADE` int NOT NULL, `LOSAL` double DEFAULT NULL, `HISAL` double DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`GRADE`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `salgrade` VALUES ('1', '700', '1200'); INSERT INTO `salgrade` VALUES ('2', '1201', '1400'); INSERT INTO `salgrade` VALUES ('3', '1401', '2000'); INSERT INTO `salgrade` VALUES ('4', '2001', '3000'); INSERT INTO `salgrade` VALUES ('5', '3001', '9999'); DROP TABLE IF EXISTS `t_job`; CREATE TABLE `t_job` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `job` varchar(9) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `j` (`job`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或者操作表的顺序
id号分为三种情况:
1、如果id相同,那么执行顺序从上到下
-- 左关联
explain select * from emp e left join dept d on e.deptno = d.deptno;
-- 右关联
explain select * from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;
通过left join 和 right join 验证;id一样(注意执行计划的table列),left join 先扫描e表,再扫描d表;right join 先扫描d表,再扫描e表
2、如果id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行
explain select * from emp e where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
在下面的表中回先查询 id 为 2的数据 也就是我们的 d表(注意:我们可以看到d表中select_type为 SUBQUERY 也就是子查询的 意思),然后根据d表中的deptno去查询 e表中的数据
3、id相同和不同的,同时存在:相同的可以认为是一组,从上往下顺序执行,在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行
explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
在这里先从id为2的执行,如果id是一样的,就按照顺序执行
主要用来分辨查询的类型,是普通查询还是联合查询还是子查询
select_type 值 | 含义(Meaning) |
---|---|
SIMPLE | 简单的查询不包含 UNION 和 subqueries |
PRIMARY | 查询中若包含任何复杂的子查询,最外层查询则被标记为Primary |
UNION | 若第二个select出现在union之后,则被标记为union |
DEPENDENT UNION | 跟union类似,此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响 |
UNION RESULT | 从union表获取结果的select |
SUBQUERY | 在select或者where列表中包含子查询 |
DEPENDENT SUBQUERY | subquery的子查询要受到外部表查询的影响 |
DERIVED | from子句中出现的子查询,也叫做派生类 |
UNCACHEABLE SUBQUERY | 表示使用子查询的结果不能被缓存 |
UNCACHEABLE UNION | 表示union的查询结果不能被缓存 |
--simple:简单的查询,不包含子查询和union
explain select * from emp;
--primary:查询中若包含任何复杂的子查询,最外层查询则被标记为Primary
explain select * from emp e where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
--union:若第二个select出现在union之后,则被标记为union
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
--dependent union:跟union类似,此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
explain select * from emp e where e.empno in ( select empno from emp where deptno = 10 union select empno from emp where sal >2000);
--union result:从union表获取结果的select
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
--subquery:在select或者where列表中包含子查询
explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
--dependent subquery:subquery的子查询要受到外部表查询的影响
explain select * from emp e where e.deptno = (select distinct deptno from dept where deptno = e.deptno);
--DERIVED: from子句中出现的子查询,也叫做派生类,
explain select * from (select ename staname,mgr from emp where ename = 'W' union select ename,mgr from emp where ename = 'E') a;
-- UNCACHEABLE SUBQUERY:表示使用子查询的结果不能被缓存
explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size);
--uncacheable union:表示union的查询结果不能被缓存
explain select * from emp where exists (select 1 from dept where emp.deptno = dept.deptno union select 1 from dept where deptno = 10);
对应行正在访问哪一个表,表名或者别名,可能是临时表或者union合并结果集
1、如果是具体的表名,则表明从实际的物理表中获取数据,也可以是表的别名
explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
2、表名是derivedN的形式,表示使用了id为N的查询产生的衍生表
explain select * from (select ename staname,mgr from emp where ename = 'WARD' union select ename staname,mgr from emp where ename = 'SMITH') a;
derived2 : 表明我们需要从衍生表2中取数据
3、当有union result的时候,表名是union n1,n2等的形式,n1,n2表示参与union的id
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
type显示的是访问类型,访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据,最容易想的是全表扫描,直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据,效率非常低下,访问的类型有很多,效率从最好到最坏依次是:
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般情况下,得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref
--all:全表扫描,一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化。
explain select * from emp;
--index:全索引扫描这个比all的效率要好,主要有两种情况,一种是当前的查询时覆盖索引,即我们需要的数据在索引中就可以索取,或者是使用了索引进行排序,这样就避免数据的重排序
explain select empno from emp;
--range:表示利用索引查询的时候限制了范围,在指定范围内进行查询,这样避免了index的全索引扫描,适用的操作符: =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, BETWEEN, LIKE, or IN()
explain select * from emp where empno between 7000 and 7500;
--index_subquery:利用索引来关联子查询,不再扫描全表
explain select * from emp where emp.job in (select job from t_job);
--unique_subquery:该连接类型类似与index_subquery,使用的是唯一索引
explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);
--ref_or_null:对于某个字段即需要关联条件,也需要null值的情况下,查询优化器会选择这种访问方式
explain select * from emp e where e.mgr is null or e.mgr=7369;
--ref:使用了非唯一性索引进行数据的查找
create index idx_3 on emp(deptno);
explain select * from emp e,dept d where e.deptno =d.deptno;
--eq_ref :使用唯一性索引进行数据查找
explain select * from emp,emp2 where emp.empno = emp2.empno;
--const:这个表至多有一个匹配行,
explain select * from emp where empno = 7369;
--system:表只有一行记录(等于系统表),这是const类型的特例,平时不会出现
显示可能应用在这张表中的索引,一个或多个,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询实际使用
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
实际使用的索引,如果为null,则没有使用索引,查询中若使用了覆盖索引,则该索引和查询的select字段重叠。
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
表示索引中使用的字节数,可以通过key_len计算查询中使用的索引长度,在不损失精度的情况下长度越短越好。
1、一般地,key_len 等于索引列类型字节长度,例如int类型为4 bytes,bigint为8 bytes;
2、如果是字符串类型,还需要同时考虑字符集因素,例如utf8字符集1个字符占3个字节,gbk字符集1个字符占2个字节
3、若该列类型定义时允许NULL,其key_len还需要再加 1 bytes
4、若该列类型为变长类型,例如 VARCHAR(TEXT\BLOB不允许整列创建索引,如果创建部分索引也被视为动态列类型),其key_len还需要再加 2 bytes
字符集会影响索引长度、数据的存储空间,为列选择合适的字符集;变长字段需要额外的2个字节,固定长度字段不需要额外的字节。而null都需要1个字节的额外空间,所以以前有个说法:索引字段最好不要为NULL,因为NULL让统计更加复杂,并且需要额外一个字节的存储空间。
-- key_len的长度计算公式:
-- varchar(len)变长字段且允许NULL : len*(Character Set:utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2(变长字段)
-- varchar(len)变长字段且不允许NULL : len*(Character Set:utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2(变长字段)
-- char(len)固定字段且允许NULL : len*(Character Set:utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)
-- char(len)固定字段且不允许NULL : len*(Character Set:utf8=3,gbk=2,latin1=1)
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
根据表的统计信息及索引使用情况,大致估算出找出所需记录需要读取的行数,此参数很重要,直接反应的sql找了多少数据,在完成目的的情况下越少越好
explain select * from emp;
包含额外的信息。
--using filesort:说明mysql无法利用索引进行排序,只能利用排序算法进行排序,会消耗额外的位置
explain select * from emp order by sal;
--using temporary:建立临时表来保存中间结果,查询完成之后把临时表删除
explain select ename,count(*) from emp where deptno = 10 group by ename;
--using index:这个表示当前的查询时覆盖索引的,直接从索引中读取数据,而不用访问数据表。如果同时出现using where 表名索引被用来执行索引键值的查找,如果没有,表面索引被用来读取数据,而不是真的查找
explain select deptno,count(*) from emp group by deptno limit 10;
--using where:使用where进行条件过滤
explain select * from emp2 where empno = 1;
到这里执行计划就讲完了,sql的执行计划并不是很难,主要是记住每个列代表的意思和如何进行优化,这个是需要大量的训练和实操实现的, 有兴趣的小伙伴可以自行去试试,还是很有趣的,本文只是简单介绍一下MySQL执行计划,想全面深入了解MySQL,可优先阅读MySQL官方手册,大家加油~
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