explain | 索引优化的这把绝世好剑,你真的会用吗?

前言

对于互联网公司来说,随着用户量和数据量的不断增加,慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询,意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景,可能会出现数据库连接被占满的情况,直接导致服务不可用。

慢查询的确会导致很多问题,我们要如何优化慢查询呢?

主要解决办法有:

  • 监控sql执行情况,发邮件、短信报警,便于快速识别慢查询sql
  • 打开数据库慢查询日志功能
  • 简化业务逻辑
  • 代码重构、优化
  • 异步处理
  • sql优化
  • 索引优化

其他的办法先不说,后面有机会再单独介绍。今天我重点说说索引优化,因为它是解决慢查询sql问题最有效的手段。

如何查看某条sql的索引执行情况呢?

没错,在sql前面加上explain关键字,就能够看到它的执行计划,通过执行计划,我们可以清楚的看到表和索引执行的情况,索引有没有执行、索引执行顺序和索引的类型等。

索引优化的步骤是:

  1. 使用explain查看sql执行计划
  2. 判断哪些索引使用不当
  3. 优化sql,sql可能需要多次优化才能达到索引使用的最优值

既然索引优化的第一步是使用explain,我们先全面的了解一下它。

explain介绍

先看看mysql的官方文档是怎么描述explain的:

image.png

  • EXPLAIN可以使用于 SELECT, DELETE, INSERT, REPLACE,和 UPDATE语句。
  • 当EXPLAIN与可解释的语句一起使用时,MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。也就是说,MySQL解释了它将如何处理该语句,包括有关如何连接表以及以何种顺序连接表的信息。
  • 当EXPLAIN与非可解释的语句一起使用时,它将显示在命名连接中执行的语句的执行计划。
  • 对于SELECT语句, EXPLAIN可以显示的其他执行计划的警告信息。

explain详解

explain的语法:

`{EXPLAIN | DESCRIBE | DESC}`
 `tbl_name [col_name | wild]`
`{EXPLAIN | DESCRIBE | DESC}`
 `[explain_type]`
 `{explainable_stmt | FORCONNECTION connection_id}`
`explain_type: {`
 `EXTENDED`
 `| PARTITIONS`
 `| FORMAT = format_name`
`}`
`format_name: {`
 `TRADITIONAL`
 `| JSON`
`}`
`explainable_stmt: {`
 `SELECTstatement`
 `| DELETEstatement`
 `| INSERTstatement`
 `| REPLACEstatement`
 `| UPDATEstatement`
`}`

用一条简单的sql看看使用explain关键字的效果:

explain select * from test1;

执行结果:
image.png

从上图中看到执行结果中会显示12列信息,每列具体信息如下:

image.png

说白了,我们要搞懂这些列的具体含义才能正常判断索引的使用情况。

话不多说,直接开始介绍吧。

id列

该列的值是select查询中的序号,比如:1、2、3、4等,它决定了表的执行顺序。

某条sql的执行计划中一般会出现三种情况:

  1. id相同
  2. id不同
  3. id相同和不同都有

那么这三种情况表的执行顺序是怎么样的呢?

1.id相同

执行sql如下:

explain select * from test1 t1 inner join test1 t2 on t1.id=t2.id

结果:image.png
我们看到执行结果中的两条数据id都是1,是相同的。

这种情况表的执行顺序是怎么样的呢?

答案:从上到下执行,先执行表t1,再执行表t2。

执行的表要怎么看呢?

答案:看table字段,这个字段后面会详细解释。

2.id不同

执行sql如下:

explain select * from test1 t1 where t1.id = (select id from  test1 t2 where  t2.id=2);

结果:image.png
我们看到执行结果中两条数据的id不同,第一条数据是1,第二条数据是2。

这种情况表的执行顺序是怎么样的呢?

答案:序号大的先执行,这里会从下到上执行,先执行表t2,再执行表t1。

3.id相同和不同都有

执行sql如下:

explain
select t1.* from test1 t1
inner join (select max(id) mid from test1 group by id) t2
on t1.id=t2.mid

结果:

image.png

我们看到执行结果中三条数据,前面两条数据的的id相同,第三条数据的id跟前面的不同。

这种情况表的执行顺序又是怎么样的呢?

答案:先执行序号大的,先从下而上执行。遇到序号相同时,再从上而下执行。所以这个列子中表的顺序顺序是:test1、t1、

也许你会在这里心生疑问:<`derived2>` 是什么鬼?

它表示派生表,别急后面会讲的。

还有一个问题:id列的值允许为空吗?

答案在后面揭晓。

select_type列

该列表示select的类型。具体包含了如下11种类型:

image.png

但是常用的其实就是下面几个:

image.png

下面看看这些SELECT类型具体是怎么出现的:

1.SIMPLE


执行sql如下:

```
explain select * from test1;

```

结果:

image.png

它只在简单SELECT查询中出现,不包含子查询和UNION,这种类型比较直观就不多说了。

2.PRIMARY 和 SUBQUERY


执行sql如下:

```
explain select * from test1 t1 where t1.id = (select id from  test1 t2 where  t2.id=2);
```

结果:

image.png

我们看到这条嵌套查询的sql中,最外层的t1表是PRIMARY类型,而最里面的子查询t2表是SUBQUERY类型。

3.DERIVED


执行sql如下:

```

explain

select t1.* from test1 t1
inner join (select max(id) mid from test1 group by id) t2
on t1.id=t2.mid

```

结果:

image.png

最后一条记录就是衍生表,它一般是FROM列表中包含的子查询,这里是sql中的分组子查询。

4.UNION 和 UNION RESULT

执行sql如下:


```
explain
select * from test1
union
select* from test2

```

结果:
image.png

test2表是UNION关键字之后的查询,所以被标记为UNION,test1是最主要的表,被标记为PRIMARY。而<union1,2>表示id=1和id=2的表union,其结果被标记为UNION RESULT。

UNION 和 UNION RESULT一般会成对出现。

此外,回答上面的问题:id列的值允许为空吗?

如果仔细看上面那张图,会发现id列是可以允许为空的,并且是在SELECT类型为: UNION RESULT的时候。

table列

该列的值表示输出行所引用的表的名称,比如前面的:test1、test2等。

但也可以是以下值之一:

  • <unionM,N>:具有和id值的行的M并集N。
  • <derivedN>:用于与该行的派生表结果id的值N。派生表可能来自(例如)FROM子句中的子查询 。
  • <subqueryN>:子查询的结果,其id值为N

partitions列

该列的值表示查询将从中匹配记录的分区

type列

该列的值表示连接类型,是查看索引执行情况的一个重要指标。包含如下类型:
image.png

执行结果从最好到最坏的的顺序是从上到下。

我们需要重点掌握的是下面几种类型:

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

在演示之前,先说明一下test2表中只有一条数据:

image.png

并且code字段上面建了一个普通索引:

image.png

下面逐一看看常见的几个连接类型是怎么出现的:

  1. system这种类型要求数据库表中只有一条数据,是const类型的一个特例,一般情况下是不会出现的。
  2. const

    通过一次索引就能找到数据,一般用于主键或唯一索引作为条件的查询sql中,执行sql如下:

    explain select * from test2 where id=1;
    

结果:
image.png

3.eq_ref

常用于主键或唯一索引扫描。执行sql如下:

 explain select * from test2 t1 inner join test2 t2 on t1.id=t2.id;
 

结果:

image.png

此时,有人可能感到不解,const和eq\_ref都是对主键或唯一索引的扫描,有什么区别?


   

答:const只索引一次,而eq_ref主键和主键匹配,由于表中有多条数据,一般情况下要索引多次,才能全部匹配上。

4.ref

常用于非主键和唯一索引扫描。执行sql如下:

   explain select * from test2 where code = '001';
   

结果:

image.png

5.range

常用于范围查询,比如:between ... and 或 In 等操作,执行sql如下:

explain select * from test2 where id between 1 and 2;

结果:
image.png

6.index

全索引扫描。执行sql如下:

explain select code from test2

结果:
image.png

7.ALL

全表扫描。执行sql如下:

explain select *  from test2;

结果:

image.png

 

possible_keys列

该列表示可能的索引选择。

请注意,此列完全独立于表的顺序,这就意味着possible_keys在实践中,某些键可能无法与生成的表顺序一起使用。

image.png

如果此列是NULL,则没有相关的索引。在这种情况下,您可以通过检查该WHERE 子句以检查它是否引用了某些适合索引的列,从而提高查询性能。

key列

该列表示实际用到的索引。

可能会出现possible_keys列为NULL,但是key不为NULL的情况。

演示之前,先看看test1表结构:

image.png

test1表中数据:

image.png

使用的索引:

image.png

code和name字段使用了联合索引。

执行sql如下:

`explain select code  from test1;`

结果:

image.png

这条sql预计没有使用索引,但是实际上使用了全索引扫描方式的索引。

key_len列

该列表示使用索引的长度。上面的key列可以看出有没有使用索引,key_len列则可以更进一步看出索引使用是否充分。不出意外的话,它是最重要的列。
image.png

有个关键的问题浮出水面:key\_len是如何计算的?

决定key_len值的三个因素:

1.字符集

2.长度

3.是否为空

常用的字符编码占用字节数量如下:

image.png

目前我的数据库字符编码格式用的:UTF8占3个字节。

mysql常用字段占用字节数:
image.png

此外,如果字段类型允许为空则加1个字节。

上图中的 184是怎么算的?

184 = 30 3 + 2 + 30 3 + 2

再把test1表的code字段类型改成char,并且改成允许为空:

image.png

执行sql如下:

explain select code  from test1;

结果:
image.png

怎么算的?

183 = 30 3 + 1 + 30  3 + 2

**还有一个问题:为什么这列表示索引使用是否充分呢,还有使用不充分的情况?
**

执行sql如下:

explain select code  from test1 where code='001';

结果:

image.png

上图中使用了联合索引:idx_code_name,如果索引全匹配key_len应该是183,但实际上却是92,这就说明没有使用所有的索引,索引使用不充分。

ref列

该列表示索引命中的列或者常量。

执行sql如下:

explain select *  from test1 t1 inner join test1 t2 on t1.id=t2.id where t1.code='001';

结果:

image.png

我们看到表t1命中的索引是const(常量),而t2命中的索引是列sue库的t1表的id字段。

rows列

该列表示MySQL认为执行查询必须检查的行数。

image.png

对于InnoDB表,此数字是估计值,可能并不总是准确的。

filtered列

该列表示按表条件过滤的表行的估计百分比。最大值为100,这表示未过滤行。值从100减小表示过滤量增加。

image.png

rows显示了检查的估计行数,rows× filtered显示了与下表连接的行数。例如,如果 rows为1000且 filtered为50.00(50%),则与下表连接的行数为1000×50%= 500。

Extra列

该字段包含有关MySQL如何解析查询的其他信息,这列还是挺重要的,但是里面包含的值太多,就不一一介绍了,只列举几个常见的。

1.Impossible WHERE

表示WHERE后面的条件一直都是false,

执行sql如下:

 explain select code  from test1 where 'a' = 'b';

结果:

image.png

2.Using filesort

表示按文件排序,一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现。

执行sql如下:

 explain select code  from test1 order by name desc;

结果:

image.png

这里建立的是code和name的联合索引,顺序是code在前,name在后,这里直接按name降序,跟之前联合索引的顺序不一样。

3.Using index

表示是否用了覆盖索引,说白了它表示是否所有获取的列都走了索引。

image.png

上面那个例子中其实就用到了:Using index,因为只返回一列code,它字段走了索引。

4.Using temporary

表示是否使用了临时表,一般多见于order by 和 group by语句。

执行sql如下:

explain select name  from test1 group by name;

结果:

image.png

  1. Using where表示使用了where条件过滤。
  2. Using join buffer表示是否使用连接缓冲。来自较早联接的表被部分读取到联接缓冲区中,然后从缓冲区中使用它们的行来与当前表执行联接。

索引优化的过程

1.先用慢查询日志定位具体需要优化的sql

2.使用explain执行计划查看索引使用情况

3.重点关注:

key(查看有没有使用索引)

key_len(查看索引使用是否充分)

type(查看索引类型)

Extra(查看附加信息:排序、临时表、where条件为false等)

一般情况下根据这4列就能找到索引问题。

4.根据上1步找出的索引问题优化sql

5.再回到第2步

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