在MySQL的SQL查询性能分析当中,主要使用explain命令对查询SQL语句的执行情况进行分析,包含查询所涉及的表,查询索引使用情况,排序情况等,用法的使用很简单,示例如下:
mysql> EXPLAIN SELECT DISTINCT(trade_date) FROM order WHERE user_id=1 ORDER BY trade_date DESC LIMIT 10;+----+-------------+-------------------+------------+------+----------------------+--------------+---------+-------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------------------+------------+------+----------------------+--------------+---------+-------+------+----------+--------------------------+| 1 | SIMPLE | order | NULL | ref | PRIMARY,idx_user_trade|idx_user_trade| 768 | const | 20 | 100.00 | Using where; Using index |+----+-------------+-------------------+------------+------+----------------------+--------------+---------+-------+------+----------+--------------------------+1 row in set, 1 warning (0.03 sec)
- 以上示例对应order表的索引情况:在user_id和trade_date两个字段建立了一个联合索引 。
1.id:执行的序号,这个语句没有子查询,故只有1,值越大越先执行;
2.select_type:数据读取类型,这里只是针对单表,也没有UNION操作,故是SIMPLE,其他类型包括:PRIMARY, UNION RESULT, SUBQUERY等;
3.table:查询涉及的表;
4.partitions:查询涉及的表的哪些分区;
5.type:访问类型,指明了MySQL以何种方式查找表中符合条件的行,这个也是需要重点关注的一项指标,包含的类型为:ALL, index, range, ref, eq_ref, const/system, NULL,性能依次变好,其中:
- ALL:为全表扫描,性能最差;
- index:为全索引扫描,性能通常也是不够理想;
- range:为对索引进行范围扫描,然后返回对应的数据行,如SQL包含BETWEEN,>=,IN()等语句时就是range;
- ref:为索引查找,返回匹配单个索引值的数据行,如果不是范围查询,则需要至少达到这个级别;
- eq_ref:也是索引查找,不过最多只返回一条记录,通常是在主键或者唯一性索引上,性能较好;
- const/system:为表只有最多一个匹配行,直接读取对应的数据行,不需要查找索引再根据索引的结果读取数据行,通常是主键或唯一性索引上有固定值的情形;
- NULL:在执行阶段不需要访问表,直接从索引返回需要的值 。
7.key:该次查询实际使用的索引;
8.key_len:使用索引时,所使用的索引值的最大字节数,当type为NULL时,该值也为NULL;
9.ref:哪些字段或常量配合key将数据行从表中获取出来;
10.rows:估计查找到所需要的行,大概需要扫描读取多少数据行,这个值越小越好;即存储引擎大概需要读取并返回rows的值这么多行数据给server层;通常与下面的filtered一起分析,即如果rows为5,而实际需要的查询结果为1条记录,则filtered的值为大概为1/5;如下:
mysql> explain SELECT type, expire_date, id FROM test WHERE id='11111' AND type=3 AND price BETWEEN 80 AND 80.999;+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | test| NULL | ref | idx_ul_type | idx_id_type | 769 | const,const | 5 | 11.11 | Using where |+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------------+------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)SQL执行情况:这条SQL实际返回了一条记录 。
mysql> SELECT type, expire_date, id FROM test WHERE id='11111' AND type=3 AND price BETWEEN 80 AND 80.999;省略具体内容1 row in set (0.00 sec)如果把price BETWEEN 80 AND 80.999的条件去掉,则返回5条记录:
mysql> SELECT type, expire_date, id FROM test WHERE id='11111' AND type=3;省略具体内容5 rows in set (0.00 sec)索引情况如下:在id和type的两个列建了一个联合索引,不包含price列,故由于price没有索引,实际存储引擎会读取并返回5条记录给server层,server层在根据 price BETWEEN 80 AND 80.999再过滤最后剩下一条记录 。
KEY `idx_id_type` (`id`,`type`) USING BTREE如果把price加到idx_id_type索引中,即idx_id_type (id,type,price),则执行情况如下:
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