03 | Explain 详解与最佳实践

示例表

-- 演员表
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','2021-12-15 18:09:00'),
(2,'b','2021-12-15 18:09:00'),
(3,'c','2021-12-15 18:09:00');
-- 电影表
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');
-- 演员电影关联表
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 工具介绍

使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈，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 的返回结果。
注意：如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中

Explain 两个变种

explain extended

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）

mysql> explain extended select * from film where id = 1;
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

Explain 中的列

1、id 列

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 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

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询

1. simple：简单查询。查询不包含子查询和 union 语句

1. primary：复杂查询中最外层的 select
2. subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）
3. 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）

用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

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

1. union：在 union 中的第二个和随后的 select

   mysql> explain select 1 union all select 1;

   

   3、table 列

   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 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，1 和 2 表示参与 union 的 select 行 id

   4. type 列

   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，查找数据行记录的大概范围。
   依次从最优到最差分别为：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

mysql> 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，所以表最多只有一个匹配行，读取 1 次，速度比较快。system 是 const 的特例，表里只有一条元组匹配时为 system

mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;
mysql> show warnings;

eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，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

mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，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。

1. 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）

   mysql> explain select * from film where name = 'film1';

   

2. 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

   mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

   

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。

mysql> explain select * from actor where id > 1;

index：扫描全表索引，这通常比ALL快一些。

ALL：即全表扫描，意味着 mysql 需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了

mysql> explain select * from actor;

5、possible_keys 列

这一列显示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

这一列显示 mysql 实际采用哪个索引来优化对该表的访问。
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。

7. key_len列

这一列显示了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

mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len 计算规则如下：

• 字符串
  • char(n)：n 字节长度
  • varchar(n)：2 字节存储字符串长度，如果是 utf-8，则长度 3n + 2 字节
• 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
• NULL 类型
  • 如果字段允许为 NULL，需要 1 字节记录是否为 NULL

    PS: 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），字段名（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

10. Extra列

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

1. Using index：使用覆盖索引

   mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

   

2. Using where：使用 where 语句来处理结果，查询的列未被索引覆盖

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条件；

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

   

2. 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

   1. actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct

      mysql> explain select distinct name from actor;

      

   2. film.name 建立了 idx_name 索引，此时查询时 extra 是 using index 没有用临时表

      mysql> explain select distinct name from film;

      

3. 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

   1. 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;

      

   2. film.name 建立了 idx_name 索引,此时查询时 extra 是 using index

      mysql> explain select * from film order by name;

      

4. 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

   mysql> explain select min(id) from film;

   

索引最佳实践

1、全值匹配

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、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 age = 22 AND position ='manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';

3、不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';

给 hire_time 增加一个普通索引：

ALTER TABLE `employees`
ADD INDEX `idx_hire_time` (`hire_time`) USING BTREE;

EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) ='2018-09-30';

优化思路：转化为日期范围查询，会走索引

EXPLAIN select * from employees where hire_time >='2018-09-30 00:00:00' and hire_time <='2018-09-30 23:59:59';

还原最初索引

 ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_hire_time`;

4、存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager'; -- 140
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager'; -- 78

5、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

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

6、mysql 在使用不等于（！=或者<>）的时候无法使用索引会导致全表扫描

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei';

7、is null,is not null 也无法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null;

8、like 以通配符开头（’%abc…’）索引失效会变成全表扫描操作

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'

问题：解决like’%字符串%’索引不被使用的方法？
a）使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段（或者只查 id，然后二次查询）

EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

b）如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎

9、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; -- 相当于对 name 做了函数转换，cast(name as char)

10、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';

11、范围查询优化

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 <=2000;

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：可以讲大的范围拆分成多个小范围

explain select * from employees where age >=1 and age <=1000;
explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000;

还原最初索引状态

ALTER TABLE `employees`
DROP INDEX `idx_age`;

索引使用总结：

假设：index(a, b, c)