MySQL学习之EXPLAIN执行计划详解及最佳实践

　　备注: 环境mysql5.6.38

一、EXPLAIN执行计划

　　使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的，分析 你的查询语句或者表结构的性能瓶颈。

　　语法 :Explain + SQL语句

　　在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL(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)

　　1、执行计划作用

• 表的读取顺序
• 数据读取操作的操作类型
• 哪些索引可以使用
• 哪些索引被实际使用
• 表之间的引用
• 每张表有多少行被优化器查询

　　2、explain 案例

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','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18');

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');

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 select * from actor;

　　

　　在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行。表的意义相当广 泛:可以是子查询、一个 union 结果等。

　　3、explain 语法

explain extended sql语句

　　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)。

explain extended select * from film where id = 1;

　　 

show warnings;

　　

explain partitions sql语句

　　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。

　　注意：explain extended以及explain partitions在较新MySQL版本中并不支持，直接使用explain即包含partitions和filtered字段。

　　4、explain 中的列

　　接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。

　　4.1、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。MySQL将 select 查询分为简单查询(SIMPLE)和复杂查询(PRIMARY)。 复杂查询分为三类:简单子查询、派生表(from语句中的子查询)、union 查询。 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。

　　简单子查询：

explain select (select 1 from actor limit 1) from film;

　　

　　from子句中的子查询：

explain select id from (select id from film) as der;

　　

　　这个查询执行时有个临时表别名为der，外部 select 查询引用了这个临时表。

　　union查询：

explain select 1 union all select 1;

　　

　　union结果总是放在一个匿名临时表中，临时表不在SQL中出现，因此它的id是NULL，id为NULL的最后执行。

　　4.2.、select_type列

　　select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询，如果是复杂的查询，又是上述三种复杂查询中的哪一 种。

　　simple:简单查询。查询不包含子查询和union

explain select * from film where id = 2;

　　

　　primary:复杂查询中最外层的 select；

　　subquery:包含在 select 中的子查询(不在 from 子句 中)；

　　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

explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

　　

　　union:在 union 中的第二个和随后的 select

　　union result:从 union 临时表检索结果的 select 用这个例子来了解 union 和 union result 类型:

explain select 1 union all select 1;

　　

　　4.3、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 <union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。

　　4.4、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。

完整的结果值从最优到最差分别为:

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

　　需要记忆的: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。

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。

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

　　

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。

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。

• 简单 select 查询，name是普通索引(非唯一索引)

explain select * from film where name = "film1";

　　

• 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。

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。

explain select * from actor where id > 1;

　　

　　index:扫描全表索引，这通常比ALL快一些。

explain select * from film;

　　

　　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。

explain select * from actor;

　　

　　4.5、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。

　　4.6、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。

explain select  * from film  ignore index(idx_name);

　　

　　4.7、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。

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

• 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。

　　4.8、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) 。

　　4.9、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。

　　4.10、Extra列

　　这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:

• Using index: 查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，是性能高的表现。一般是使用了覆盖索引(索引包含了所有查询的字段)。对于 innodb来说，如果是辅助索引性能会有不少提高。

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

　　

• Using where: 查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列。

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

　　

• Using where Using index: 查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引列之一但是不是索引的前导列，意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据。

explain select film_id from film_actor where actor_id = 1;

　　

• NULL:查询的列未被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，意味着用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须通过“回表”来实现，不是纯粹地用到了索引，也不是完全没用到索引

explain select * from film_actor where film_id = 1;

　　 

• Using index condition:与Using where类似，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;

explain select * from film_actor where film_id > 1;

　　

• 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。

explain select distinct name from film;

　　

　　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。

explain select distinct name from film;

　　

• Using filesort: mysql 会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。此时 mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息。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

explain select * from film order by name;

　　

二、索引最佳实践

　　1、使用的表

CREATE TABLE `employees` (
　　`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
　　`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
　　`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
　　`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
　　`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间', PRIMARY KEY (`id`),
　　KEY `idx_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());

　　2、最佳实践

• 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';

　　

• 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';

　　

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' AND position ='manager';

　　

• 不要在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动或手动)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';

 　　

• 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';

　　

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

　　

• 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';

　　 

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

　　

• 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';

　　 

　　在新版本的MySQL中已优化，已经是走索引了 ，如MySQL8.0.16：

　　

• is null,is not null 使用索引

　　如果设置了字段不能为空，不会查表

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null;

　　 

　　如果查主键不存在的值，不会查表

EXPLAIN SELECT * FROM film WHERE id=100;

　　

　　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

explain select min(id) from film;

　　

　　字段设置可以为空 的，where 检索字段是索引前导列，使用索引

EXPLAIN select * from film where name is null ;

　　

• like以通配符开头mysql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

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

　　

　　b)当覆盖索引指向的字段是varchar(380)及380以上的字段时，覆盖索引会失效!

• 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;

　　

• 少用or,用它连接时很多情况下索引会失效

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

　　

 　　高版本的MySQL经过优化不存在此问题，如MySQL8.0.16：

　　

　　3、总结