示例表

  1. DROP TABLE IF EXISTS `actor`; 
  2. CREATE TABLE `actor` ( 
  3. `id` int(11) NOT NULL, 
  4. `name` varchar(45) DEFAULT NULL, 
  5. `update_time` datetime DEFAULT NULL, 
  6. PRIMARY KEY (`id`) 
  7. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
  9.  INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18'); 
  11.  DROP TABLE IF EXISTS `film`; 
  12.  CREATE TABLE `film` ( 
  13.  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  14.  `name` varchar(10) DEFAULT NULL, 
  15.  PRIMARY KEY (`id`), 
  16.  KEY `idx_name` (`name`) 
  17.  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
  19. INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2'); 
  21.  DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`; 
  22.  CREATE TABLE `film_actor` ( 
  23.  `id` int(11) NOT NULL, 
  24.  `film_id` int(11) NOT NULL, 
  25.  `actor_id` int(11) NOT NULL, 
  26.  `remark` varchar(255) DEFAULT NULL, 
  27.  PRIMARY KEY (`id`), 
  28.  KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`) 
  29.  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
  31.  INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

explain中的列

  1. EXPLAIN select * from actor;

image.png

id

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。

select_type

  1. select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
  2. simple：简单查询，查询不包含union和子查询。
  3. primary：复杂查询最外层的select。
  4. subquery：包含在select中的子查询（不再from子句中）。

  5. 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，也称派生表。

    1. set session optimizer_switch='derived_merge=off';
    2. explain select (select 1 from actor where id=1) from (select * from film where id =1 ) der where der.id in (select id from actor);

    image.png

  6. union：在union中的第二个和随后的select。

    table

    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。

    type

    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 

    1. explain select min(id) from film;

    image.png
    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，表里只有一条元组匹配时为system

    1. explain select * from (select * from film where id = 1) tmp;

    image.png

    1. explain select * from (select * from film where id = 1) tmp;
    2. show warnings;

    image.png
    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。

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

    image.png
    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. explain select * from film where name = 'film1';

    image.png
    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。 

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

    image.png
    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。

    1. explain select * from film;

    image.png
    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。

    1. explain select * from actor;

    image.png

    possible_keys

    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。

    key

    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。

    key_len

    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。 

    1. explain select * from film_actor where film_id=2;

    image.png
    key_len计算规则如下：
    字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，如果是utf-8，一个数字或字母占1个字节，一个汉字占3个字节
    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。

    ref

    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）

    rows

    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。

    Extra

    这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：
    Using index：使用覆盖索引
    覆盖索引定义：mysql执行计划explain结果里的key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，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

    1. explain select film_id from film_actor where film_id=1;

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

    1. explain select * from actor where name = 'a';

    image.png
    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

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

    image.png
    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. explain select distinct name from actor;

    image.png
    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. explain select * from actor order by name;

    image.png
    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是 

    1. explain select min(id) from film;

    image.png

    索引最佳实践

    ``sql CREATE TABLEemployees(idint (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,namevarchar (24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',ageint (11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',positionvarchar (20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',hire_timetimestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间', PRIMARY KEY (id), KEYidx_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’, 23, ‘dev’, NOW());

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

  1. **1.全值匹配**
  2. ```sql
  3. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';
  4. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;
  5. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manage r';

image.png
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image.png
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。 

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position ='manage r';

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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 

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

image.png
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 =’manage r’;image.png
**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 **

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manage r';

image.png
6.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

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

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7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null;

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8.like以通配符开头（’$abc…’）mysql索引失效会变成全表扫描操作

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

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9.字符串不加单引号索引失效 

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

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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

  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei';

image.png
11.范围查询优化 

  1. ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ;
  2. explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000;

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索引总结

image.png
like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围