您的位置:首页 > 数据库 > MySQL

MySQL 执行计划详解

2019-11-15 09:49 1626 查看

MySQL 原理篇

MySQL 索引机制

MySQL 体系结构及存储引擎

MySQL 语句执行过程详解

MySQL 执行计划详解

MySQL InnoDB 缓冲池

MySQL InnoDB 事务

MySQL InnoDB 锁

MySQL InnoDB MVCC

MySQL InnoDB 实现高并发原理

MySQL InnoDB 快照读在RR和RC下有何差异

我们经常使用 MySQL 的执行计划来查看 SQL 语句的执行效率,接下来分析执行计划的各个显示内容。

EXPLAIN SELECT * FROM users
WHERE id IN (SELECT userID FROMuser_address WHERE address = "湖南长沙麓谷") ;

执行计划的 id

select 查询的序列号,标识执行的顺序

  • id 相同,执行顺序由上至下
  • id 不同,如果是子查询,id 的序号会递增,id 值越大优先级越高,越先被执行

执行计划的 select_type

查询的类型,主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等。

  • SIMPLE:简单的 select 查询,查询中不包含子查询或者 union
  • PRIMARY:查询中包含子部分,最外层查询则被标记为 primary
  • SUBQUERY/MATERIALIZED:SUBQUERY 表示在 select 或 where 列表中包含了子查询,MATERIALIZED表示 where 后面 in 条件的子查询
  • UNION:表示 union 中的第二个或后面的 select 语句
  • UNION RESULT:union 的结果

对于 UNION 和 UNION RESULT 可以通过下面的例子展现:

EXPLAIN
SELECT * FROM users WHERE id IN(1, 2)
UNION
SELECT * FROM users WHERE id IN(3, 4);

执行计划的 table

查询涉及到的表。

  • 直接显示表名或者表的别名
  • <unionM,N> 由 ID 为 M,N 查询 union 产生的结果
  • <subqueryN> 由 ID 为 N 查询产生的结果

执行计划的 type 

访问类型,SQL 查询优化中一个很重要的指标,结果值从好到坏依次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。

  • system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO
  • const:常量连接
  • eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique not null)等值扫描
  • ref:非主键非唯一索引等值扫描
  • range:范围扫描
  • index:索引树扫描
  • ALL:全表扫描(full table scan)

下面通过举例说明。

system

explain select * from mysql.time_zone;

上例中,从系统库 MySQL 的系统表 time_zone 里查询数据,访问类型为 system,这些数据已经加载到内存里,不需要进行磁盘 IO,这类扫描是速度最快的。

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

再举一个例子,内层嵌套(const)返回了一个临时表,外层嵌套从临时表查询,其扫描类型也是 system,也不需要走磁盘 IO,速度超快。

const 

数据准备:

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`NAME` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');
explain select * from user where id=1;

const 扫描的条件为: 

  1. 命中主键(primary key)或者唯一(unique)索引
  2. 被连接的部分是一个常量(const)值 

如上例,id 是 主键索引,连接部分是常量1。

eq_ref

数据准备:

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`NAME` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');

CREATE TABLE `user_ex` (
`id` int(11) NOT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into user_ex values(1,18);
insert into user_ex values(2,20);
insert into user_ex values(3,30);
insert into user_ex values(4,40);
insert into user_ex values(5,50);
EXPLAIN SELECT * FROM USER,user_ex WHERE user.id=user_ex.id;

eq_ref 扫描的条件为,对于前表的每一行(row),后表只有一行被扫描。 

再细化一点:  

  1. join 查询
  2. 命中主键(primary key)或者非空唯一(unique not null)索引
  3. 等值连接;

如上例,id 是主键,该 join 查询为 eq_ref 扫描。

ref

数据准备:

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
KEY `id` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');

CREATE TABLE `user_ex` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
KEY `id` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into user_ex values(1,18);
insert into user_ex values(2,20);
insert into user_ex values(3,30);
insert into user_ex values(4,40);
insert into user_ex values(5,50);
EXPLAIN SELECT * FROM USER,user_ex WHERE user.id=user_ex.id;

如果把上例 eq_ref 案例中的主键索引,改为普通非唯一(non unique)索引。就由 eq_ref 降级为了 ref,此时对于前表的每一行(row),后表可能有多于一行的数据被扫描。

select * from user where id=1;

当 id 改为普通非唯一索引后,常量的连接查询,也由 const 降级为了 ref,因为也可能有多于一行的数据被扫描。

ref 扫描,可能出现在 join 里,也可能出现在单表普通索引里,每一次匹配可能有多行数据返回,虽然它比 eq_ref 要慢,但它仍然是一个很快的 join 类型。

range

数据准备:

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');
insert into user values(4,'wangwu');
insert into user values(5,'zhaoliu');
explain select * from user where id between 1 and 4;
explain select * from user where id in(1,2,3);
explain select * from user where id > 3;

range 扫描就比较好理解了,它是索引上的范围查询,它会在索引上扫码特定范围内的值。

像上例中的 between,in,> 都是典型的范围(range)查询。

index

explain count (*) from user;

如上例,id 是主键,该 count 查询需要通过扫描索引上的全部数据来计数,它仅比全表扫描快一点。

ALL 

数据准备:

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');

CREATE TABLE `user_ex` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into user_ex values(1,18);
insert into user_ex values(2,20);
insert into user_ex values(3,30);
insert into user_ex values(4,40);
insert into user_ex values(5,50);
explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

如果 id 上不建索引,对于前表的每一行(row),后表都要被全表扫描。

文章中,这个相同的 join 语句出现了三次:

  1. 扫描类型为 eq_ref,此时 id 为主键
  2. 扫描类型为 ref,此时 id 为非唯一普通索引
  3. 扫描类型为 ALL,全表扫描,此时id上无索引

有此可见,建立正确的索引,对数据库性能的提升是多么重要。

总结 

  1. explain 结果中的 type 字段,表示(广义)连接类型,它描述了找到所需数据使用的扫描方式;
  2. 常见的扫描类型有:system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL,其扫描速度由快到慢;
  3. 各类扫描类型的要点是:
  1. system 最快:不进行磁盘 IO
  2. const:PK 或者 unique 上的等值查询
  3. eq_ref:PK 或者 unique 上的 join 查询,等值匹配,对于前表的每一行,后表只有一行命中
  4. ref:非唯一索引,等值匹配,可能有多行命中
  5. range:索引上的范围扫描,例如:between、in、>
  6. index:索引上的全集扫描,例如:InnoDB 的 count
  7. ALL 最慢:全表扫描
  1. 建立正确的索引,非常重要;
  2. 使用 explain 了解并优化执行计划,非常重要;

执行计划 possible_keys

查询过程中有可能用到的索引。

执行计划 key

实际使用的索引,如果为 NULL ,则没有使用索引。

执行计划 rows

根据表统计信息或者索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数。

执行计划 filtered 

表示返回结果的行数占需读取行数的百分比, filtered 的值越大越好。

执行计划 Extra 

十分重要的额外信息。

  • Using filesort:MySQL 对数据使用一个外部的文件内容进行了排序,而不是按照表内的索引进行排序读取。
  • Using temporary:使用临时表保存中间结果,也就是说 MySQL 在对查询结果排序时使用了临时表,常见于order by 或 group by。
  • Using index:表示 SQL 操作中使用了覆盖索引(Covering Index),避免了访问表的数据行,效率高。
  • Using index condition:表示 SQL 操作命中了索引,但不是所有的列数据都在索引树上,还需要访问实际的行记录。
  • Using where:表示 SQL 操作使用了 where 过滤条件。
  • Select tables optimized away:基于索引优化 MIN/MAX 操作或者 MyISAM 存储引擎优化 COUNT(*) 操作,不必等到执行阶段再进行计算,查询执行计划生成的阶段即可完成优化。
  • Using join buffer (Block Nested Loop):表示 SQL 操作使用了关联查询或者子查询,且需要进行嵌套循环计算。

下面通过举例说明。

数据准备:

CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
`sex` varchar(5) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

insert into user values(1, 'shenjian','no');
insert into user values(2, 'zhangsan','no');
insert into user values(3, 'lisi', 'yes');
insert into user values(4, 'lisi', 'no');

数据说明:

用户表:id 主键索引,name 普通索引(非唯一),sex 无索引。

四行记录:其中 name 普通索引存在重复记录 lisi。

Using filesort

explain select * from user order by sex;

 

Extra 为 Using filesort 说明,得到所需结果集,需要对所有记录进行文件排序。

这类 SQL 语句性能极差,需要进行优化。

典型的,在一个没有建立索引的列上进行了 order by,就会触发 filesort,常见的优化方案是,在 order by 的列上添加索引,避免每次查询都全量排序。

Using temporary

explain select * from user group by name order by sex;

Extra 为 Using temporary 说明,需要建立临时表(temporary table)来暂存中间结果。

这类 SQL 语句性能较低,往往也需要进行优化。

典型的 group by 和 order by 同时存在,且作用于不同的字段时,就会建立临时表,以便计算出最终的结果集。

临时表存在两种引擎,一种是 Memory 引擎,一种是 MyISAM 引擎,如果返回的数据在 16M 以内(默认),且没有大字段的情况下,使用 Memory 引擎,否则使用 MyISAM 引擎。 

Using index

EXPLAIN SELECT id FROM USER;

Extra 为 Using index 说明,SQL 所需要返回的所有列数据均在一棵索引树上,而无需访问实际的行记录。

这类 SQL 语句往往性能较好。

Using index condition

explain select id, name, sex from user where name='shenjian';

Extra 为 Using index condition 说明,确实命中了索引,但不是所有的列数据都在索引树上,还需要访问实际的行记录。

这类 SQL 语句性能也较高,但不如 Using index。

Using where

explain select * from user where sex='no';

Extra 为 Using where 说明,查询的结果集使用了 where 过滤条件,比如上面的 SQL 使用了 

sex = 'no'
的过滤条件

Select tables optimized away

EXPLAIN SELECT MAX(id) FROM USER;

 

比如上面的语句查询 id 的最大值,因为 id 是主键索引,根据 B+Tree 的结构,天然就是有序存放的,所以不需要等到执行阶段再进行计算,查询执行计划生成的阶段即可完成优化。

Using join buffer (Block Nested Loop)

explain select * from user where id in (select id from user where sex='no');

Extra 为 Using join buffer (Block Nested Loop) 说明,需要进行嵌套循环计算。内层和外层的 type 均为 ALL,rows 均为4,需要循环进行4*4次计算。

这类 SQL 语句性能往往也较低,需要进行优化。

典型的两个关联表 join,关联字段均未建立索引,就会出现这种情况。常见的优化方案是,在关联字段上添加索引,避免每次嵌套循环计算。

参考 

《同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)》

《如何利用工具,迅猛定位低效SQL? | 1分钟系列》

内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: