mysql进阶:explain的使用与性能分析

由来是因为需要看一下写的sql语句的性能怎样？

下面是查询语句：

explain
select * from blacklist_goods bg left join blacklist_record br on bg.unified_key=br.unified_key where bg.goods_id=5093495

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra
|

'1', 'SIMPLE', 'br', NULL, 'ref', 'uni_unified_key', 'uni_unified_key', '603', 'hotel_blacklist_qa.bg.unified_key', '1', '100.00', NULL

各个属性的含义

       id

select查询的序列号

select_type

select查询的类型，主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询。

table

输出的行所引用的表。

type

联合查询所使用的类型。

type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。

其中：

system 表只有一行：system表。这是const连接类型的特殊情况

const:表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待

eq_ref:在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用

ref:这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好

range:这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西时发生的情况

index: 这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描（比ALL更好，因为索引一般小于表数据）

ALL:这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描，这一般比较糟糕，应该尽量避免

possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行。如果是空的，没有相关的索引。这时要提高性能，可通过检验WHERE子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引。

key

显示MySQL实际决定使用的键。如果没有索引被选择，键是NULL。

key_len

显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL，长度就是NULL。文档提示特别注意这个值可以得出一个多重主键里mysql实际使用了哪一部分。

ref

显示哪个字段或常数与key一起被使用。

rows

这个数表示mysql要遍历多少数据才能找到，在innodb上是不准确的。

Extra

如果是Only index，这意味着信息只用索引树中的信息检索出的，这比扫描整个表要快。

如果是where used，就是使用上了where限制。

如果是impossible where 表示用不着where，一般就是没查出来啥。

如果此信息显示Using filesort或者Using temporary的话会很吃力，WHERE和ORDER BY的索引经常无法兼顾，如果按照WHERE来确定索引，那么在ORDER BY时，就必然会引起Using filesort，这就要看是先过滤再排序划算，还是先排序再过滤划算。

常见的一些名词解释

Using filesort

MySQL需要额外的一次传递，以找出如何按排序顺序检索行。

Using index

从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。

Using temporary

为了解决查询，MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。

ref

对于每个来自于前面的表的行组合，所有有匹配索引值的行将从这张表中读取

ALL

完全没有索引的情况，性能非常地差劲。

index

与ALL相同，除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。

SIMPLE

简单SELECT(不使用UNION或子查询)