掌握MySQL执行计划分析【Explain】

前言

MySQL是一个强大的关系型数据库管理系统，其高效执行SQL查询的能力是其核心价值之一。然而，当查询变得复杂或者数据量急剧增长时，SQL查询的性能问题往往成为我们不得不面对的挑战。为了深入了解查询的执行过程并找到性能瓶颈，MySQL提供了执行计划（Execution Plan）这一强大的工具。通过执行计划，我们可以直观地看到MySQL是如何执行我们的SQL查询的，进而对其进行优化。本文将介绍执行计划的基本概念、如何获取执行计划、执行计划的组成以及如何利用执行计划优化SQL查询。

一、执行计划简介

执行计划是MySQL在接收到SQL查询后，经过解析、优化等阶段后生成的一个详细的查询执行方案。它描述了MySQL如何检索数据、如何连接表、如何排序结果等。通过查看执行计划，我们可以了解查询的每一步操作，从而找到可能的性能瓶颈。

二、如何获取执行计划

在MySQL中，我们可以使用EXPLAIN关键字来获取查询的执行计划。只需要在SQL查询前加上EXPLAIN即可。例如：

-- sql
 
EXPLAIN + SELECT 查询语句；

执行上述查询后，MySQL将返回该查询的执行计划。

需要注意的是，EXPLAIN 语句并不会真的去执行相关的语句，而是通过查询优化器对语句进行分析，找出最优的查询方案，并显示对应的信息。

EXPLAIN 执行计划支持 SELECT、DELETE、INSERT、REPLACE 以及 UPDATE 语句。我们一般多用于分析 SELECT 查询语句，使用起来非常简单。

三、执行计划的组成

执行计划包含多个字段，每个字段都提供了关于查询执行的重要信息。以下是一些主要的字段及其含义：

• id：查询的标识符，用于区分查询中的不同部分。

• select_type：查询的类型（如SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY等）。

• table：查询涉及的表。

• type：访问类型，表示MySQL如何连接表（如ALL、index、range等）。

• possible_keys：可能使用的索引。

• key：实际使用的索引。

• key_len：使用的索引的长度。

• ref：哪些列或常量被用作索引查找的条件。

• rows：估计需要检查的行数。

• Extra：额外的信息，如“Using filesort”表示需要排序。

我们简单来看下一条查询语句的执行计划：​​​​​​​

mysql> explain SELECT * FROM dept_emp WHERE emp_no IN (SELECT emp_no FROM dept_emp GROUP BY emp_no HAVING COUNT(emp_no)>1);
+----+-------------+----------+------------+-------+-----------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys   | key     | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |
+----+-------------+----------+------------+-------+-----------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | dept_emp | NULL       | ALL   | NULL            | NULL    | NULL    | NULL | 331143 |   100.00 | Using where |
|  2 | SUBQUERY    | dept_emp | NULL       | index | PRIMARY,dept_no | PRIMARY | 16      | NULL | 331143 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+----------+------------+-------+-----------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+

可以看到，执行计划结果中共有 12 列，各列代表的含义总结如下表：

EXPLAIN中的 type 列类型：

四、分析执行计划

分析EXPLAIN的输出结果，以确定查询是否高效。关注以下几点：

• type列：避免使用ALL（全表扫描），尽量使用索引（如index, range, ref等）。

• possible_keys和key列：确保查询使用了正确的索引。

• rows列：这个数字应该尽可能小，以减少需要检查的行数。

• Extra列：注意任何可能的警告或建议，如Using filesort或Using temporary，这可能意味着需要优化查询。

五、优化SQL查询的建议

通过分析执行计划，我们可以发现查询中的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。以下是一些常见的优化建议：

1. 使用合适的索引：

• 确保经常用于查询条件的列上有索引。

• 避免在索引列上使用函数或表达式，这会导致索引失效。

• 定期审查和优化索引，避免冗余或不必要的索引。

2. 优化JOIN操作：

• 尽量减少JOIN的数量和复杂度，只连接必要的表。

• 使用STRAIGHT_JOIN来明确指定JOIN的顺序，有时可以提高性能。

• 确保JOIN的列上有索引，以减少连接时的数据扫描量。

3. 减少返回的数据量：

• 只选择需要的列，避免使用SELECT *。

• 使用LIMIT子句来限制返回的结果集大小。

4. 避免在查询中使用子查询：

• 子查询可能会导致多次扫描表，降低性能。考虑将子查询改写为JOIN操作或使用临时表。

5. 优化排序和分组操作：

• 对用于排序和分组的列使用索引，以加速这些操作。

• 避免在大量数据上进行排序和分组，如果可能的话，可以在应用层进行处理。

6. 使用数据库缓存：

• 利用MySQL的查询缓存来缓存频繁执行的查询结果。

• 配置合适的缓存大小，并根据实际情况调整缓存策略。

7. 优化数据库结构和设计：

• 正规化数据库设计，避免数据冗余。

• 适时进行反规范化，以减少JOIN操作的复杂性和数据量。

8. 调整MySQL配置：

• 根据硬件和查询负载调整MySQL的配置参数，如缓冲区大小、线程数等。

• 监控数据库性能，并根据实际情况进行调整。

结语

掌握MySQL执行计划分析是数据库性能优化的关键步骤。通过使用Explain命令，我们可以获得查询的详细信息，从而对SQL语句进行针对性的优化。这不仅能够提高查询效率，还能提升整个应用的性能。因此，对于数据库管理员和开发人员来说，深入理解执行计划并能够有效地利用这些信息是非常重要的。