标签:人工智 复杂 技术 参与 zed 小强 第一个 临时 ssi
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion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SQL。
-- actor建表语句:
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
-- film建表语句:
CREATE TABLE `film` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(10) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
-- film_actor建表语句:
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
执行explain:
explain select * from actor;
如果是select语句返回的是执行结果,在select语句前面加上explain返回的是这条查询语句的执行SQL。
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,是一个半分比的值,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 actor where id = 1;
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。
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。
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film
where id = 1) der;
select type表示对应行是简单还是复杂的查询。
simple:简单查询。查询不包含子查询和union。
explain select * from film where id=1
primary:复杂查询中最外层的select
subquery:包含在select中的子查询(不在from子句中)
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。
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film
where id = 1) der;
union:在union关键字随后的selelct。
EXPLAIN select 1 union all select 1;
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
当有union时,UNION RESULT的table列的值为<union 1,2>,1和2表示参与union的select行id。
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,查找数据行对应的大概范围。
依次从最优到最差的分别为: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,在执行阶段用不着在访问表或索引。例如:在索引列中选取最小值,可以单独查找索引来完成,不需在执行时访问表。
EXPLAIN select min(id) from film;
EXPLAIN select * from (select * from film where id= 1) as tmp;
EXPLAIN select * from (select * from film where id= 1) as tmp;
EXPLAIN select * from film where name='film1';
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;
EXPLAIN select * from actor WHERE id >1;
EXPLAIN select * from film;
EXPLAIN SELECT * from actor;
这一列显示select可能会使用哪些查询来查找。
explain时可能会出现possible_keys有列,而key显示为NULL的情况,这种情况是因为表中的数据不多,MySQL认为索引对此查询帮助不大,选择了全表扫描。
如果该列为NULL,则没有相关的索引。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。
EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;
这一列显示MySQL实际采用哪个索引对该表的访问。
如果没有使用索引,则改列为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。
这一列显示了mysql在索引里使用的字节数,通过这个值可以估算出具体使用了索引中的哪些列。
EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;
film_actor的联合索引idx_film_actor_id由film_id和actor_id两个id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。
ken_len计算规则如下:
字符串
char(n):n字节长度
varchar(n):n字节存储字符串长度,如果是utf-8, 则长度是3n+2
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会做一个类似做前缀索引的处理,将前半部分的字符串提取出来做索引。
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),字段名等。一般是查询条件或关联条件中等号右边的值,如果是常量那么ref列是const,非常量的话ref列就是字段名。
EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;
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的行数。
这一列是额外信息。
explain select film_id from film_actor where film_id=1;
explain select * from film_actor where film_id > 1;
explain select * from actor where name ='a'
explain select DISTINCT name from actor;
actor.name没有索引,此时创建了临时表来处理distinct。
explain select DISTINCT name from film;
file.name建立了普通索引,此时查询时Extra是Using index,没有用到临时表。
explain select * from actor order by name;
actor.name未创建索引,会浏览acotr整个表,保存排序关键字name和对应id,然后排序name并检索行记录。
explain select * from film order by name;
film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是Using index。
explain select min(id) from film ;
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