Explain使用与详解

Explain使用与详解

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。

参考官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html

以下数据表作为演示使用

-- 示例表
DROP TABLE IF EXISTS `actor`;
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;

INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) 
VALUES 
(1,'a','2017-12-22 15:17:18'), 
(2,'b','2017-12-22 15:27:18'), 
(3,'c','2017-12-22 15:27:18');

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;

INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');

DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
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;

INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

Explain的两种变体

explain extended

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）。

 mysql> explain extended select * from film where id = 1;
 #显示mysql优化后的伪sql(不一定可执行)
 mysql> show warnings;

explain partitions

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。

目前在mysql8中，explain extended与explain partitions两种变体都已被移除，原本的变种功能大多移植到了普通的explain中。

下文sql示例基于mysql5.7，执行时若环境为mysql8，将变体替换为explain即可

Explain中的一些重要的列

1. id列: 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: 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
   • 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（derived的英文含义）

      #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
     mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off';
     mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) 
     			from (select * from film where id = 1) der;	
     

     通过set session optimizer_switch='derived_merge=on'可还原默认配置
     
   • union：在 union 语句中的第二个和随后的 select
     explain select id from actor union select actor_id from film_actor;
     

3. table列: 表示 explain 的一行正在访问的表

   • 当 from 子句中有子查询时，table列是 <derivedN> 格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查询。
   • 当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为<union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id

4. type列: 表示关联类型或访问类型，即如何查找行

   次从最优到最差依次分别为：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，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表
     explain select min(id) from film;
   • const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条数据且匹配时为system explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;
     
   • eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用（唯一值关联） ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type (TODO) explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;
     
     • ref：相比 eq_ref，不使用主键索引或唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。
     • range：范围扫描, 通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行.explain select * from actor where id > 1;
     • index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。
       explain select * from film;
     • ALL：即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。explain select * from actor;

possible_keys列: 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。
6. key列: 表示mysql实际采用的索引。
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。
> 经过mysql优化器内部评估后认为走索引并不比全表扫描更快，此时他不会走索引。一般这种情况你force index也不会有什么性能提升
7. key_len列： 显示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。
举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int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（最左前缀原则）。 explain select * from film_actor where film_id = 2;
key_len计算规则：

- 字符串，char(n)和varchar(n)，n代表字符数，而不是字节数
	- 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
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。

8. 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，如where id=1），字段名（关联表的关联字段，例：film.id）

9. 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。
   这个值不确定，不能完全将其作为参考依据！！

10. Extra列: 这一列展示了一些额外信息

    • Using index： 使用覆盖索引

    表示explain结果里的key列有使用索引，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，这时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 （无需回表）

    • Using where： 使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖
      explain select * from film_actor where film_id > 1;

    • 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；explain select * from film_actor where film_id > 1;

    • 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。

      • actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct
        explain select distinct name from actor;
      • film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表

        #在遍历二级索引树时就做了去重
        explain select distinct name from film;
        

    • 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。

      • actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录explain select * from actor order by name;
      • film.name 建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index
        explain select * from film order by name;

    • Select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段 explain select min(id) from film;

索引最佳实践

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',21,'dev',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

1.全值匹配

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

2.操作索引列导致失效

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';

3.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

#正常结果
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
#position不走索引，前面的数据对其来说无序，故position索引失效,牢记索引树特征！！！
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager';

4.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

#走索引覆盖索引，无需回表
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';

5. 会导致索引失效的一些条件语句

1. 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；
2. is null,is not null 一般情况下也无法使用索引
3. 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'
   # 走idx_name_age_position的部分前缀索引
   EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'
   

   如何解决呢？使用覆盖所有，查询字段中必须都是建立索引字段。
   否则可能需要尝试搜索引擎
   EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

4. 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';

6.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;

这个应该算是小问题，不会还有人字符串条件不加引号吧？？？

7.范围查询优化

首先这里我们通过存储过程插入足量的测试数据：

# 通过存储过程插入10万条数据  
drop procedure if exists insert_emp;  
delimiter ;;  
create procedure insert_emp()  
begin  
    declare i int;  
    set i = 1;  
    while(i <= 100000)  
        do  
            insert into employees(name, age, position) values (CONCAT('zhuge', i), i, 'dev');  
            set i = i + 1;  
        end while;  
end;;  
delimiter ;  
call insert_emp();

#给年龄添加单值索引
ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ;
explain select * from employees where age >=1 and age <=20000;

没走索引原因：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。比如这个例子，可能是由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引。

优化方法：可以将大的范围拆分成多个小范围

explain select * from employees where age >=1 and age <=10000;
explain select * from employees where age >=10001 and age <=20000;

我猜测根据电脑本身性能不同，同样的数据，mysql优化器决定是否走索引的临界值也是不同的。比如我的这台笔电测试age<12027时走索引，而其他卡顿的电脑这个值会更小。
总之呢，需要根据具体情况做测试之后再做拆分。

其他

like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围

mysql5.7关闭ONLY_FULL_GROUP_BY报错
select version(), @@sql_mode;SET sql_mode=(SELECT REPLACE(@@sql_mode,'ONLY_FULL_GROUP_BY',''));