Mysql学习MySQL查询优化之explain的深入解析

发布时间：2020-07-09 05:04:43 所属栏目：MySql 来源：互联网

导读：介绍《Mysql学习MySQL查询优化之explain的深入解析》开发教程，希望对您有用。

《Mysql学习MySQL查询优化之explain的深入解析》要点：
本文介绍了Mysql学习MySQL查询优化之explain的深入解析，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

MYSQL学习在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用.EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数.explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作.

MYSQL学习一、MySQL 查询优化器是如何工作的
MySQL 查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行.最终目标是提交 SELECT 语句查找数据行,而不是排除数据行.优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据行也就越快.如果能够首先进行最严格的测试,查询就可以执行地更快.
EXPLAIN 的每个输出行提供一个表的相关信息,并且每个行包括下面的列:

MYSQL学习extra 中出现以下 2 项意味着 MYSQL 根本不能使用索引,效率会受到重大影响.应尽可能对此进行优化.

MYSQL学习下面来举一个例子来说明下 explain 的用法.
先来一张表:

代码如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article` (`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`author_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`category_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`views` int(10) unsigned NOT NULL,
`comments` int(10) unsigned NOT NULL,
`title` varbinary(255) NOT NULL,
`content` text NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);

再插几条数据:
代码如下:
INSERT INTO `article`
(`author_id`,`category_id`,`views`,`comments`,`title`,`content`) VALUES
(1,1,'1','1'),
(2,2,'2','2'),
(1,3,'3','3');

需求:
查询 category_id 为 1 且 comments 大于 1 的情况下,views 最多的 article_id.
先查查试试看:
代码如下:
EXPLAIN
SELECT author_id
FROM `article`
WHERE category_id = 1 AND comments > 1
ORDER BY views DESC
LIMIT 1G

看看部分输出结果:
代码如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: article
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 3
Extra: Using where; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)

很显然,type 是 ALL,即最坏的情况.Extra 里还出现了 Using filesort,也是最坏的情况.优化是必须的.

MYSQL学习嗯,那么最简单的解决方案就是加索引了.好,我们来试一试.查询的条件里即 where 之后共使用了 category_id,comments,views 三个字段.那么来一个联合索引是最简单的了.

代码如下:
ALTER TABLE `article` ADD INDEX x ( `category_id`,`views` );

结果有了一定好转,但仍然很糟糕:
代码如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: article
type: range
possible_keys: x
key: x
key_len: 8
ref: NULL
rows: 1
Extra: Using where; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)

type 变成了 range,这是可以忍受的.但是 extra 里使用 Using filesort 仍是无法接受的.但是我们已经建立了索引,为啥没用呢?这是因为按照 BTree 索引的工作原理,先排序 category_id,如果遇到相同的 category_id 则再排序 comments,如果遇到相同的 comments 则再排序 views.当 comments 字段在联合索引里处于中间位置时,因comments > 1 条件是一个范围值(所谓 range),MySQL 无法利用索引再对后面的 views 部分进行检索,即 range 类型查询字段后面的索引无效.
那么我们需要抛弃 comments,删除旧索引:
代码如下:
DROP INDEX x ON article;

然后建立新索引:
代码如下:
ALTER TABLE `article` ADD INDEX y ( `category_id`,`views` ) ;

接着再运行查询:
代码如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: article
type: ref
possible_keys: y
key: y
key_len: 4
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

可以看到,type 变为了 ref,Extra 中的 Using filesort 也消失了,结果非常理想.
再来看一个多表查询的例子.
首先定义 3个表 class 和 room.
代码如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (
`bookid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
PRIMARY KEY (`bookid`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `phone` (
`phoneid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
PRIMARY KEY (`phoneid`)
) engine = innodb;

然后再分别插入大量数据.插入数据的php脚本：
代码如下:
<?php
$link = mysql_connect("localhost","root","870516");
mysql_select_db("test",$link);
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
$j = rand(1,20);
$sql = " insert into class(card) values({$j})";
mysql_query($sql);
}
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
$j = rand(1,20);
$sql = " insert into book(card) values({$j})";
mysql_query($sql);
}
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
$j = rand(1,20);
$sql = " insert into phone(card) values({$j})";
mysql_query($sql);
}
mysql_query("COMMIT");
?>

然后来看一个左连接查询:
代码如下:
explain select * from class left join book on class.card = book.cardG

分析结果是:
代码如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

显然第二个 ALL 是需要我们进行优化的.
建立个索引试试看:
代码如下:
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

代码如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ref
possible_keys: y
key: y
key_len: 4
ref: test.class.card
rows: 1000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

可以看到第二行的 type 变为了 ref,rows 也变成了 1741*18,优化比较明显.这是由左连接特性决定的.LEFT JOIN 条件用于确定如何从右表搜索行,左边一定都有,所以右边是我们的关键点,一定需要建立索引.
删除旧索引:
代码如下:
DROP INDEX y ON book;

建立新索引.
代码如下:
ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);

结果
代码如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

基本无变化.
然后来看一个右连接查询:
代码如下:
explain select * from class right join book on class.card = book.card;

分析结果是:
代码如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ref
possible_keys: x
key: x
key_len: 4
ref: test.book.card
rows: 1000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

优化较明显.这是因为 RIGHT JOIN 条件用于确定如何从左表搜索行,右边一定都有,所以左边是我们的关键点,一定需要建立索引.
删除旧索引:
代码如下:
DROP INDEX x ON class;

建立新索引.
代码如下:
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

结果
代码如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)

基本无变化.

（编辑：莱芜站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!