如何分析一条sql的性能


这篇文章将给大家介绍如何使用 explain 来分析一条 sql 。


网上其实已经有非常多的文章都很详细的介绍了 explain 的使用,这篇文章将实例和原理结合起来,尽量让你有更好的理解,相信我,认真看完你应该会有特别的收获。


explain 翻译过来就是解释的意思, 在 mysql 里被称作执行计划,即可以通过该命令看出 mysql 在经过优化器分析后决定要如何执行该条 sql 。


说到优化器,再多说一句,mysql 内置了一个强大的优化器,优化器的主要任务就是把你写的 sql 再给优化一下,尽可能以更低成本去执行,比如扫描更少的行数,避免排序等。执行一条sql语句都经历了什么? 我在前面的文章中有介绍过优化器相关的。


你可能会问,一般在什么时候会要用 explain 呢,大多数情况下都是从 mysql 的慢查询日志中揪出来一些查询效率比较慢的 sql 来使用 explain 分析,也有的是就是在对 mysql 进行优化的时候,比如添加索引,通过 explain 来分析添加的索引能否被命中,还有的就是在业务开发的时候,在满足需求的情况下,你可能需要通过 explain 来选择一个更高效的 sql。


那么 explain 该怎么用呢,很简单,直接在 sql 前面加上 explain 就行了,如下所示。


mysql> explain select * from t;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ |  1 | SIMPLE      | t     | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 100332 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ 1 row in set (0.04 sec) 


可以看到,explain 会返回约 10 个字段,不同版本返回的字段有些许差异,每个字段都代表着具体的意义,这篇文章我不打算把每个字段都详细的介绍一遍,东西比较多,怕你也不容易记住,不如先把几个重要的字段好好理解了。


其中 type、key、rows、Extra 这几个字段我认为是比较重要的,我们接下来通过具体的实例来帮你更好的理解这几个字段的含义。


首先有必要简单介绍下这几个字段的字面意思。


type 表示 mysql 访问数据的方式,常见的有全表扫描(all)、遍历索引(index)、区间查询(range)、常量或等值查询(ref、eq_ref)、主键等值查询(const)、当表中只有一条记录时(system)。下面是效率从最好到最差的一个排序。


system > const > eq_ref > ref > range > index > all 


key 表示查询过程实际会用到的索引名称。


rows 表示查询过程中可能需要扫描的行数,这个数据不一定准确,是mysql 抽样统计的一个数据。


Extra 表示一些额外的信息,通常会显示是否使用了索引,是否需要排序,是否会用到临时表等。



好了,接下来正式开始实例分析。


还是沿用前面文章中创建的存储引擎创建一个测试表,我们这里插入 10 w 条测试数据,表结构如下:


CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11NOT NULL,
  `a` int(11DEFAULT NULL,
  `b` int(11DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB; 


然后看下面这条查询语句,注意这个表目前只有一个主键索引,还没有创建普通索引。


mysql> explain select * from t;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ |  1 | SIMPLE      | t     | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 100332 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ 1 row in set (0.04 sec) 


其中 type 值为 ALL,表示全表扫描了,大家注意看到 rows 这个字段显示有 100332 条,实际上我们一共才 10w 条数据,所以这个字段只是 mysql 的一个预估,并不一定准确。这种全表扫描的效率非常低,是需要重点被优化的。


接下来我们分别给字段 a 和 b 添加普通索引,然后再看下添加索引后的几条 sql 。


mysql> alter table t add index a_index(a);
Query OK, 0 rows affected (0.19 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> alter table t add index b_index(b);
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> show index from t;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | t     |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |      100332 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| t     |          1 | a_index  |            1 | a           | A         |      100332 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| t     |          1 | b_index  |            1 | b           | A         |      100332 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 3 rows in set (0.00 sec) 



mysql> explain select * from t where a > 1000;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ |  1 | SIMPLE      | t     | ALL  | a_index       | NULL | NULL    | NULL | 100332 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 1 row in set (0.00 sec) 


上面这条 sql 看起来是不是有点疑惑呢,type 竟然显示刚刚不是给字段 a 添加索引了么,而且 possible_keys 也显示了有 a_index 可用,但是 key 显示 null,表示 mysql 实际上并不会使用 a 索引,这是为啥?


这里是因为 select * 的话还需要回到主键索引上查找 b 字段,这个过程叫回表,这条语句会筛选出 9w 条满足条件的数据,也就是说这 9w 条数据都需要回表操作,全表扫描都才 10w 条数据,所以在 mysql 的优化器看来还不如直接全表扫描得了,至少还免去了回表过程了。


当然也不是说只要有回表操作就不会命中索引,用不用索引关键还在于 mysql 认为哪种查询代价更低,我们把上面的 sql 中 where 条件再稍微改造一下。


mysql> explain select * from t where a > 99000;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------------+ | id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra                 |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------------+ |  1 | SIMPLE      | t     | range | a_index       | a_index | 5       | NULL |  999 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 


这回 type 值为 range 了,key 为 a_index ,表示命中了 a 索引,是一个不错的选择,是因为满足这条 sql 条件的只有 1000 条数据,mysql 认为 1000 条数据就算回表也要比全表扫描的代价低,所以说 mysql 其实是个很聪明的家伙。


我们还可以看到 Extra 字段中值为 Using index condition,这个意思是指用到了索引,但是需要回表,再看下面这个语句。


mysql> explain select a from t where a > 99000;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra                    |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ |  1 | SIMPLE      | t     | range | a_index       | a_index | 5       | NULL |  999 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 


这个 Extra 中的值为 Using where; Using index ,表示查询用到了索引,且要查询的字段在索引中就能拿到,不需要回表,显然这种效率比上面的要高,所以不要轻易写 select * ,只查询业务需要的字段即可,这样可以尽可能避免回表。


再来看一个需要排序的。


mysql> explain select a from t where a > 99000 order by b;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+---------------------------------------+ | id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra                                 |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+---------------------------------------+ |  1 | SIMPLE      | t     | range | a_index       | a_index | 5       | NULL |  999 | Using index condition; Using filesort |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+---------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 


这个 Extra 中返回了一个 Using filesort,意味着需要排序,这种是需要重点优化的的,也就是说查到数据后,还需要 mysql 在内存中对其进行排序,你要知道索引本身就是有序的,所以一般来讲要尽量利用索引的有序性,比如像下面这样写。


mysql> explain select a from t where a > 99990 order by a;
+----+-------------+-------+-------+------------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type  | possible_keys    | key     | key_len | ref  | rows | Extra                    |
+----+-------------+-------+-------+------------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ |  1 | SIMPLE      | t     | range | a_index,ab_index | a_index | 5       | NULL |   10 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+-------+------------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 


我们再创建一个复合索引看看。


mysql> alter table t add index ab_index(a,b);
Query OK, 0 rows affected (0.19 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0 


mysql> explain select * from t where a > 1000;
+----+-------------+-------+-------+------------------+----------+---------+------+-------+--------------------------+ | id | select_type | table | type  | possible_keys    | key      | key_len | ref  | rows  | Extra                    |
+----+-------------+-------+-------+------------------+----------+---------+------+-------+--------------------------+ |  1 | SIMPLE      | t     | range | a_index,ab_index | ab_index | 5       | NULL | 50166 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+-------+------------------+----------+---------+------+-------+--------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 


这条 sql 刚刚在上面也有讲到过,在没有创建复合索引的时候,是走的全表扫描,现在其实是利用了覆盖索引,同样是免去了回表过程,即在 (ab_index) 索引上就能找出要查询的字段。


这篇文章通过几个实例介绍了如何使用 explain 分析一条 sql 的执行计划,也提到了一些常见的索引优化,事实上还有更多的可能性,你也可以自己去写一个 sql ,然后使用 explain 分析,看看有哪些是可以被优化的。


这篇文章我断断续续写了有三四天了,本来准备了更多的例子,但每次都是写了一部分,思路也打乱了,好了,有问题欢迎在下面留言交流,文章对你有帮助,点个在看表示鼓励支持。

关键词: mysql

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