数据准备:
create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name) )engine=innodb;
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;
一、【Using where】
实验语句:
explain select * from user where sex='no';
结果说明:
Extra为Using where说明,SQL使用了where条件过滤数据。
需要注意的是:
(1)返回所有记录的SQL,不使用where条件过滤数据,大概率不符合预期,对于这类SQL往往需要进行优化;
(2)使用了where条件的SQL,并不代表不需要优化,往往需要配合explain结果中的type(连接类型)来综合判断;
本例虽然Extra字段说明使用了where条件过滤,但type属性是ALL,表示需要扫描全部数据,仍有优化空间。
常见的优化方法为,在where过滤属性上添加索引。
画外音:本例中,sex字段区分度不高,添加索引对性能提升有限。
二、【Using index】
实验语句:
explain select id,name from user where name='shenjian';
结果说明:
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。
问题来了,什么样的列数据,会包含在索引树上呢?
三、【Using index condition】
实验语句:
explain select id,name,sex from user
where name='shenjian';
画外音:该SQL语句与上一个SQL语句不同的地方在于,被查询的列,多了一个sex字段。
结果说明:
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。
问题来了,如何优化为Using index呢?
四、【Using filesort】
实验语句:
explain select * from user order by sex;
结果说明:
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。
五、【Using temporary】
实验语句:
explain select * from user group by name order by sex;
结果说明:
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。
六、【Using join buffer (Block Nested Loop)】
实验语句:
explain select * from user where id in (select id from user where sex='no');
结果说明:
Extra为Using join buffer (Block Nested Loop)说明,需要进行嵌套循环计算。
画外音: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。
结尾:
explain是SQL优化中最常用的工具,搞定type和Extra,explain也就基本搞定了。