MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对`SELECT`语句进行分析, 并输出`SELECT`执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化. EXPLAIN 命令用法十分简单, 在 SELECT 语句前加上 Explain 就可以了, 例如: ~~~n1ql EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE id < 300; ~~~ ## 准备 为了接下来方便演示 EXPLAIN 的使用, 首先我们需要建立两个测试用的表, 并添加相应的数据: ~~~sql CREATE TABLE `user_info` ( `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '', `age` INT(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_index` (`name`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8 INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15); ~~~ ~~~sql CREATE TABLE `order_info` ( `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` BIGINT(20) DEFAULT NULL, `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '', `productor` VARCHAR(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8 INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE'); ~~~ ## EXPLAIN 输出格式 EXPLAIN 命令的输出内容大致如下: ~~~sql mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ 各列的含义如下: * id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符. * select\_type: SELECT 查询的类型. * table: 查询的是哪个表 * partitions: 匹配的分区 * type: join 类型 * possible\_keys: 此次查询中可能选用的索引 * key: 此次查询中确切使用到的索引. * ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用 * rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值. * filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比 * extra: 额外的信息 接下来我们来重点看一下比较重要的几个字段. ### select\_type `select_type`表示了查询的类型, 它的常用取值有: * SIMPLE, 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询 * PRIMARY, 表示此查询是最外层的查询 * UNION, 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询 * DEPENDENT UNION, UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询 * UNION RESULT, UNION 的结果 * SUBQUERY, 子查询中的第一个 SELECT * DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果. 最常见的查询类别应该是`SIMPLE`了, 比如当我们的查询没有子查询, 也没有 UNION 查询时, 那么通常就是`SIMPLE`类型, 例如: ~~~sql mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ 如果我们使用了 UNION 查询, 那么 EXPLAIN 输出 的结果类似如下: ~~~sql mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (1, 2, 3)) -> UNION -> (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (3, 4, 5)); +----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+ | 1 | PRIMARY | user_info | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where | | 2 | UNION | user_info | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where | | NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary | +----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+ 3 rows in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ ### table 表示查询涉及的表或衍生表 ### type `type`字段比较重要, 它提供了判断查询是否高效的重要依据依据. 通过`type`字段, 我们判断此次查询是`全表扫描`还是`索引扫描`等. #### type 常用类型 type 常用的取值有: * `system`: 表中只有一条数据. 这个类型是特殊的`const`类型. * `const`: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可. 例如下面的这个查询, 它使用了主键索引, 因此`type`就是`const`类型的. ~~~sql mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ * `eq_ref`: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较操作通常是`=`, 查询效率较高. 例如: ~~~sql mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: index possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 314 ref: NULL rows: 9 filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: eq_ref possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: test.order_info.user_id rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ * `ref`: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了`最左前缀`规则索引的查询. 例如下面这个例子中, 就使用到了`ref`类型的查询: ~~~sql mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: ref possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 9 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index 2 rows in set, 1 warning (0.01 sec) ~~~ * `range`: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =, , >=, , BETWEEN, IN() 操作中. 当`type`是`range`时, 那么 EXPLAIN 输出的`ref`字段为 NULL, 并且`key_len`字段是此次查询中使用到的索引的最长的那个. 例如下面的例子就是一个范围查询: ~~~sql mysql> EXPLAIN SELECT * -> FROM user_info -> WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: range possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: NULL rows: 7 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ * `index`: 表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据. `index`类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据. 当是这种情况时, Extra 字段 会显示`Using index`. 例如: ~~~sql mysql> EXPLAIN SELECT name FROM user_info \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: name_index key_len: 152 ref: NULL rows: 10 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ 上面的例子中, 我们查询的 name 字段恰好是一个索引, 因此我们直接从索引中获取数据就可以满足查询的需求了, 而不需要查询表中的数据. 因此这样的情况下, type 的值是`index`, 并且 Extra 的值是`Using index`. * ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一. 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免. 下面是一个全表扫描的例子, 可以看到, 在全表扫描时, possible\_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示没有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整个查询效率是十分低下的. ~~~sql mysql> EXPLAIN SELECT age FROM user_info WHERE age = 20 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 10 filtered: 10.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ #### type 类型的性能比较 通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下: `ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system` `ALL`类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的. 而`index`类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快. 后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了. ### possible\_keys `possible_keys`表示 MySQL 在查询时, 能够使用到的索引. 注意, 即使有些索引在`possible_keys`中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查询时具体使用了哪些索引, 由`key`字段决定. ### key 此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引. ### key\_len 表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组合索引是否完全被使用, 或只有最左部分字段被使用到. key\_len 的计算规则如下: * 字符串 * char(n): n 字节长度 * varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3*n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4*n + 2 字节. * 数值类型: * TINYINT: 1字节 * SMALLINT: 2字节 * MEDIUMINT: 3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 * 字段属性: NULL 属性 占用一个字节. 如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性. 我们来举两个简单的栗子: ~~~pgsql mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: range possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 9 ref: NULL rows: 5 filtered: 11.11 Extra: Using where; Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ 上面的例子是从表 order\_info 中查询指定的内容, 而我们从此表的建表语句中可以知道, 表`order_info`有一个联合索引: ~~~autohotkey KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`) ~~~ 不过此查询语句`WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH'`中, 因为先进行 user\_id 的范围查询, 而根据`最左前缀匹配`原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配, 因此实际上我们使用到的索引的字段只有`user_id`, 因此在`EXPLAIN`中, 显示的 key\_len 为 9. 因为 user\_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字节, 而 NULL 属性占用一个字节, 因此总共是 9 个字节. 若我们将user\_id 字段改为`BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0'`, 则 key\_length 应该是8. 上面因为`最左前缀匹配`原则, 我们的查询仅仅使用到了联合索引的`user_id`字段, 因此效率不算高. 接下来我们来看一下下一个例子: ~~~sql mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: ref possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 161 ref: const,const rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ 这次的查询中, 我们没有使用到范围查询, key\_len 的值为 161. 为什么呢? 因为我们的查询条件`WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1'`中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此`keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161` ### rows rows 也是一个重要的字段. MySQL 查询优化器根据统计信息, 估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数. 这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好. ### Extra EXplain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示, 常见的有以下几种内容: * Using filesort 当 Extra 中有`Using filesort`时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有`Using filesort`, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大. 例如下面的例子: ~~~sql mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY product_name \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: user_product_detail_index key_len: 253 ref: NULL rows: 9 filtered: 100.00 Extra: Using index; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ 我们的索引是 ~~~autohotkey KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`) ~~~ 但是上面的查询中根据`product_name`来排序, 因此不能使用索引进行优化, 进而会产生`Using filesort`. 如果我们将排序依据改为`ORDER BY user_id, product_name`, 那么就不会出现`Using filesort`了. 例如: ~~~sql mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: user_product_detail_index key_len: 253 ref: NULL rows: 9 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ~~~ * Using index "覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错 * Using temporary 查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.