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SQL:explain详解+SQL语句走不走索引的情况_分析sql语句是否走索引

分析sql语句是否走索引

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一、explain字段解释

1. id

2. select_type

3. table

4. type

5. possible_keys

6. key

7. key_len

8. ref

9. rows

10. filtered

11. Extra

二、SQL走不走索引的情况汇总


一、explain字段解释

explain:使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL select语句

| id | select_type | table     | type | possible_keys | key    | key_len | ref      | rows     | filtered   | Extra            | 

|  1 | SIMPLE      | t_order | ALL  | NULL              | NULL | NULL    | NULL | 100453 |   100.00 | Using where | 

1. id

SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号,以下是三种情况:

  • id相同,执行顺序由上至下

  • 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

  • id相同不同,同时存在,在id为1时,table显示的是 <derived2> ,这里指的是指向id为2的表,即t3表的衍生表

2. select_type

  • SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询)
  • PRIMARY:最外面的SELECT
  • UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句
  • DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询
  • UNION RESULT:UNION的结果
  • SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT
  • DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询
  • DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询)

3. table

输出的行所引用的表

4. type

对表访问方式,表示MySQL在表中找到所需行的方式,又称“访问类型”,按照从最佳类型到最坏类型进行排序

  • system:表仅有一行(=系统表),这是const联接类型的一个特例。
  • const:表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次。
  • eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。
  • ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。
  • ref_or_null:该联接类型如同ref,但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。
  • index_merge:该联接类型表示使用了索引合并优化方法。
  • unique_subquery:该类型替换了下面形式的IN子查询的ref:value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) unique_subquery是一个索引查找函数,可以完全替换子查询,效率更高。
  • index_subquery:该联接类型类似于unique_subquery。可以替换IN子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
  • range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。
  • index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。
  • ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。

5. possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行

6. key

显示MySQL实际决定使用的键(索引)。必然包含在possible_keys中,如果没有选择索引,键是NULL。

7. key_len

表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度(key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出的)。如果键是NULL,则长度为NULL。

8. ref

显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。

9. rows

估算出结果集行数,表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数

10. filtered

显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。

11. Extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况:

  • Using where:不用读取表中所有信息,仅通过索引就可以获取所需数据,这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候,表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤
  • Using index:表示相应的select操作中使用了覆盖索引(select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖),避免访问了表的数据行,效率不错。如果同时出现using where,表明索引被用来执行索引键值的查找;如果没有同时出现using where,表明索引用来读取数据而非执行查找动作。
  • Using temporary:表示MySQL需要使用临时表来存储结果集,常见于排序和分组查询,常见 group by ; order by
  • Using filesort:当Query中包含 order by 操作,而且无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。详见:order by执行过程
  • Using join buffer:改值强调了在获取连接条件时没有使用索引,并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值,那应该注意,根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
  • Impossible where:这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行(通过收集统计信息不可能存在结果)。
  • Select tables optimized away:这个值意味着仅通过使用索引,优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行
  • No tables used:Query语句中使用from dual 或不含任何from子句(dual表:不知道涉及哪个表的时候,可以指定DUAL作为一个假的表名,如下,DUAL单纯为了方便声明了SELECT,需要使用FROM或者其他子句的时候。MySQL可能忽略这些子句。如果没有指定表,MySQL不需要FROM DUAL。)

       

二、SQL走不走索引的情况汇总

  1. # like 模糊查询 前模糊或者 全模糊不走索引
  2. explain select * from users u where u.name like '%mysql测试'
  3. # or 条件中只要有一个字段没有索引,改语句就不走索引
  4. explain select * from users u where u.name = 'mysql测试' or u.password ='JspStudy'
  5. # 使用 union all 代替 or 这样的话有索引例的就会走索引
  6. explain
  7. select * from users u where u.name = 'mysql测试'
  8. union all
  9. select * from users u where u.password = 'JspStudy'
  10. # in 走索引
  11. explain select * from users u where u.name in ('mysql测试','JspStudy')
  12. # not in 不走索引
  13. explain select * from users u where u.name not in ('mysql测试','JspStudy')
  14. # is null 走索引
  15. explain select * from users u where u.name is null
  16. # is not null 不走索引
  17. explain select * from users u where u.name is not null
  18. # !=<> 不走索引
  19. explain select * from users u where u.name <> 'mysql测试'
  20. # 隐式转换-不走索引(name 字段为 string类型,这里123为数值类型,进行了类型转换,所以不走索引,改为 '123' 则走索引)
  21. explain select * from users u where u.name = 123
  22. # 函数运算-不走索引
  23. explain select * from users u where date_format(upTime,'%Y-%m-%d') = '2019-07-01'

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