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MySQL查詢優化之explain的深入解析

編輯：關於MYSQL數據庫

在分析查詢性能時，考慮EXPLAIN關鍵字同樣很管用。EXPLAIN關鍵字一般放在SELECT查詢語句的前面，用於描述MySQL如何執行查詢操作、以及MySQL成功返回結果集需要執行的行數。explain 可以幫助我們分析 select 語句,讓我們知道查詢效率低下的原因,從而改進我們查詢,讓查詢優化器能夠更好的工作。

一、MySQL 查詢優化器是如何工作的
MySQL 查詢優化器有幾個目標,但是其中最主要的目標是盡可能地使用索引,並且使用最嚴格的索引來消除盡可能多的數據行。最終目標是提交 SELECT 語句查找數據行,而不是排除數據行。優化器試圖排除數據行的原因在於它排除數據行的速度越快,那麼找到與條件匹配的數據行也就越快。如果能夠首先進行最嚴格的測試,查詢就可以執行地更快。
EXPLAIN 的每個輸出行提供一個表的相關信息,並且每個行包括下面的列:

項說明 id MySQL Query Optimizer 選定的執行計劃中查詢的序列號。表示查詢中執行 select 子句或操作表的順序,id 值越大優先級越高,越先被執行。id 相同,執行順序由上至下。

select_type 查詢類型說明 SIMPLE 簡單的 select 查詢,不使用 union 及子查詢 PRIMARY 最外層的 select 查詢 UNION UNION 中的第二個或隨後的 select 查詢,不依賴於外部查詢的結果集 DEPENDENT UNION UNION 中的第二個或隨後的 select 查詢,依賴於外部查詢的結果集 SUBQUERY 子查詢中的第一個 select 查詢,不依賴於外部查詢的結果集 DEPENDENT SUBQUERY 子查詢中的第一個 select 查詢,依賴於外部查詢的結果集 DERIVED 用於 from 子句裡有子查詢的情況。 MySQL 會遞歸執行這些子查詢, 把結果放在臨時表裡。 UNCACHEABLE SUBQUERY 結果集不能被緩存的子查詢,必須重新為外層查詢的每一行進行評估。 UNCACHEABLE UNION UNION 中的第二個或隨後的 select 查詢,屬於不可緩存的子查詢

項說明 table 輸出行所引用的表

type 重要的項,顯示連接使用的類型,按最優到最差的類型排序說明 system 表僅有一行(=系統表)。這是 const 連接類型的一個特例。 const const 用於用常數值比較 PRIMARY KEY 時。當查詢的表僅有一行時,使用 System。 eq_ref const 用於用常數值比較 PRIMARY KEY 時。當查詢的表僅有一行時,使用 System。 ref 連接不能基於關鍵字選擇單個行,可能查找到多個符合條件的行。叫做 ref 是因為索引要跟某個參考值相比較。這個參考值或者是一個常數,或者是來自一個表裡的多表查詢的結果值。 ref_or_null 如同 ref, 但是 MySQL 必須在初次查找的結果裡找出 null 條目,然後進行二次查找。 index_merge 說明索引合並優化被使用了。 unique_subquery 在某些 IN 查詢中使用此種類型,而不是常規的 ref:value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) index_subquery 在某些 IN 查詢中使用此種類型 , 與 unique_subquery 類似,但是查詢的是非唯一性索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr) range 只檢索給定范圍的行,使用一個索引來選擇行。key 列顯示使用了哪個索引。當使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比較關鍵字列時,可以使用 range。 index 全表掃描,只是掃描表的時候按照索引次序進行而不是行。主要優點就是避免了排序, 但是開銷仍然非常大。 all 最壞的情況,從頭到尾全表掃描。

項說明 possible_keys 指出 MySQL 能在該表中使用哪些索引有助於查詢。如果為空,說明沒有可用的索引。

項說明 key MySQL 實際從 possible_key 選擇使用的索引。如果為 NULL,則沒有使用索引。很少的情況下,MYSQL 會選擇優化不足的索引。這種情況下,可以在 SELECT 語句中使用 USE INDEX (indexname)來強制使用一個索引或者用 IGNORE INDEX(indexname)來強制 MYSQL 忽略索引

項說明 key_len 使用的索引的長度。在不損失精確性的情況下,長度越短越好。

項說明 ref 顯示索引的哪一列被使用了

項說明 rows MYSQL 認為必須檢查的用來返回請求數據的行數

extra 中出現以下 2 項意味著 MYSQL 根本不能使用索引,效率會受到重大影響。應盡可能對此進行優化。

extra 項說明 Using filesort 表示 MySQL 會對結果使用一個外部索引排序,而不是從表裡按索引次序讀到相關內容。可能在內存或者磁盤上進行排序。MySQL 中無法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序” Using temporary 表示 MySQL 在對查詢結果排序時使用臨時表。常見於排序 order by 和分組查詢 group by。

下面來舉一個例子來說明下 explain 的用法。
先來一張表:
復制代碼代碼如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article` (`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`author_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`category_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`views` int(10) unsigned NOT NULL,
`comments` int(10) unsigned NOT NULL,
`title` varbinary(255) NOT NULL,
`content` text NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);

再插幾條數據:
復制代碼代碼如下:
INSERT INTO `article`
(`author_id`, `category_id`, `views`, `comments`, `title`, `content`) VALUES
(1, 1, 1, 1, '1', '1'),
(2, 2, 2, 2, '2', '2'),
(1, 1, 3, 3, '3', '3');

需求:
查詢 category_id 為 1 且 comments 大於 1 的情況下,views 最多的 article_id。
先查查試試看:
復制代碼代碼如下:
EXPLAIN
SELECT author_id
FROM `article`
WHERE category_id = 1 AND comments > 1
ORDER BY views DESC
LIMIT 1\G

看看部分輸出結果:
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: article
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 3
        Extra: Using where; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)

很顯然,type 是 ALL,即最壞的情況。Extra 裡還出現了 Using filesort,也是最壞的情況。優化是必須的。

嗯,那麼最簡單的解決方案就是加索引了。好,我們來試一試。查詢的條件裡即 where 之後共使用了 category_id,comments,views 三個字段。那麼來一個聯合索引是最簡單的了。
復制代碼代碼如下:
ALTER TABLE `article` ADD INDEX x ( `category_id` , `comments`, `views` );

結果有了一定好轉,但仍然很糟糕:
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: article
         type: range
possible_keys: x
          key: x
      key_len: 8
          ref: NULL
         rows: 1
        Extra: Using where; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)

type 變成了 range,這是可以忍受的。但是 extra 裡使用 Using filesort 仍是無法接受的。但是我們已經建立了索引,為啥沒用呢?這是因為按照 BTree 索引的工作原理,先排序 category_id,如果遇到相同的 category_id 則再排序 comments,如果遇到相同的 comments 則再排序 views。當 comments 字段在聯合索引裡處於中間位置時,因comments > 1 條件是一個范圍值(所謂 range),MySQL 無法利用索引再對後面的 views 部分進行檢索,即 range 類型查詢字段後面的索引無效。
那麼我們需要拋棄 comments,刪除舊索引:
復制代碼代碼如下:
DROP INDEX x ON article;

然後建立新索引:
復制代碼代碼如下:
ALTER TABLE `article` ADD INDEX y ( `category_id` , `views` ) ;

接著再運行查詢:
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: article
         type: ref
possible_keys: y
          key: y
      key_len: 4
          ref: const
         rows: 1
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

可以看到,type 變為了 ref,Extra 中的 Using filesort 也消失了,結果非常理想。
再來看一個多表查詢的例子。
首先定義 3個表 class 和 room。
復制代碼代碼如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (
`bookid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`bookid`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `phone` (
`phoneid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`phoneid`)
) engine = innodb;

然後再分別插入大量數據。插入數據的php腳本：
復制代碼代碼如下:
<?php
$link = mysql_connect("localhost","root","870516");
mysql_select_db("test",$link);
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
    $j   = rand(1,20);
    $sql = " insert into class(card) values({$j})";
    mysql_query($sql);
}
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
    $j   = rand(1,20);
    $sql = " insert into book(card) values({$j})";
    mysql_query($sql);
}
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
    $j   = rand(1,20);
    $sql = " insert into phone(card) values({$j})";
    mysql_query($sql);
}
mysql_query("COMMIT");
?>

然後來看一個左連接查詢:
復制代碼代碼如下:
explain select * from class left join book on class.card = book.card\G

分析結果是:
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: class
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: book
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

顯然第二個 ALL 是需要我們進行優化的。
建立個索引試試看:
復制代碼代碼如下:
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: class
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: book
         type: ref
possible_keys: y
          key: y
      key_len: 4
          ref: test.class.card
         rows: 1000
        Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

可以看到第二行的 type 變為了 ref,rows 也變成了 1741*18,優化比較明顯。這是由左連接特性決定的。LEFT JOIN 條件用於確定如何從右表搜索行,左邊一定都有,所以右邊是我們的關鍵點,一定需要建立索引。
刪除舊索引:
復制代碼代碼如下:
DROP INDEX y ON book;

建立新索引。
復制代碼代碼如下:
ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);

結果
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: class
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: book
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

基本無變化。
       然後來看一個右連接查詢:
復制代碼代碼如下:
explain select * from class right join book on class.card = book.card;

分析結果是:
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: book
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: class
         type: ref
possible_keys: x
          key: x
      key_len: 4
          ref: test.book.card
         rows: 1000
        Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

優化較明顯。這是因為 RIGHT JOIN 條件用於確定如何從左表搜索行,右邊一定都有,所以左邊是我們的關鍵點,一定需要建立索引。
刪除舊索引:
復制代碼代碼如下:
DROP INDEX x ON class;

建立新索引。
復制代碼代碼如下:
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

結果
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: class
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: book
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

基本無變化。

最後來看看 inner join 的情況:
復制代碼代碼如下:
explain select * from class inner join book on class.card = book.card;

結果:
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: book
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: class
         type: ref
possible_keys: x
          key: x
      key_len: 4
          ref: test.book.card
         rows: 1000
        Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

刪除舊索引:
復制代碼代碼如下:
DROP INDEX y ON book;

結果
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: class
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: book
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

建立新索引。
復制代碼代碼如下:
ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);

結果
復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: class
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: book
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

綜上所述,inner join 和 left join 差不多,都需要優化右表。而 right join 需要優化左表。

我們再來看看三表查詢的例子

添加一個新索引：
復制代碼代碼如下:
ALTER TABLE `phone` ADD INDEX z ( `card`);
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

復制代碼代碼如下:
explain select * from class left join book on class.card=book.card left join phone on book.card = phone.card;

復制代碼代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: class
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 20000
        Extra:
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: book
         type: ref
possible_keys: y
          key: y
      key_len: 4
          ref: test.class.card
         rows: 1000
        Extra:
*************************** 3. row ***************************
           id: 1
select_type: SIMPLE
        table: phone
         type: ref
possible_keys: z
          key: z
      key_len: 4
          ref: test.book.card
         rows: 260
        Extra: Using index
3 rows in set (0.00 sec)

後 2 行的 type 都是 ref 且總 rows 優化很好,效果不錯。

MySql 中的 explain 語法可以幫助我們改寫查詢,優化表的結構和索引的設置,從而最大地提高查詢效率。當然,在大規模數據量時,索引的建立和維護的代價也是很高的,往往需要較長的時間和較大的空間,如果在不同的列組合上建立索引,空間的開銷會更大。因此索引最好設置在需要經常查詢的字段中。