MySQL优化filler值_MySQL 性能优化神器 Explain 使用分析

简介

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:

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:

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);

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:

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:

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:

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 | | 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.

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:

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:

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:

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:

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.

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:

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:

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:

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:

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

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:

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.

作者介绍：京东资深工程师-梁松华，在稳定性保障、敏捷开发、JAVA高级、微服务架构方面有深入的理解

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