Explain命令在优化查询中的实际应用(优化查询语句从10秒到3秒)太疯狂了

随心笔谈12个月前发布 admin
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目录idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra怎么优化查询?总结

在 MySQL 中, 命令是一种非常重要的查询优化工具,它可以帮助我们分析 SQL 查询语句的执行计划,以及如何优化它们。在使用 命令时,我们可以得到一系列重要的参数,这些参数代表着查询执行的各个阶段的细节,了解这些参数的含义对于 SQL 查询优化至关重要。在本篇文章中,我将会详细讲解 命令中各个参数的含义。

首先,我们来看一个简单的示例:

EXPLAIN SELECT * FROM `users` WHERE `id`=1;

这条 SQL 查询语句查询了  表中  等于  的行。下面是这条 SQL 语句的  结果:

+—-+————-+——-+————+——-+—————+———+———+——-+——+———-+————-+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+—-+————-+——-+————+——-+—————+———+———+——-+——+———-+————-+
| 1 | SIMPLE | users | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | Using index |
+—-+————-+——-+————+——-+—————+———+———+——-+——+———-+————-+

接下来,我们将逐一分析每一个字段的含义。

是一个唯一标识符,用于区分每个 语句。在一个复杂的查询中,可能会包含多个 语句,每个 语句都会有一个不同的 。在 的输出结果中,如果 相同,那么这些查询将被认为是相互关联的。

表示查询类型。下面是 可能出现的取值及其含义:

:简单的 SELECT 查询,不包含子查询或 UNION 查询;:最外层的 SELECT 查询;:子查询中的第一个 SELECT 查询,该查询在最终结果中返回一个值,用于作为主查询的条件;:依赖于外部查询的子查询,子查询中的 SELECT 查询会被重复执行;:派生表,查询中包含子查询作为 FROM 子句的一部分;:UNION 中的第二个及后面的 SELECT 查询;:依赖于外部查询的 UNION 查询;:UNION 的结果集;:依赖于外部查询的 UNION 结果集。

表示查询涉及的表

表示查询涉及的分区。

表示 MySQL 执行查询时采用的访问类型。下面是 可能出现的取值及其含义:

:仅包含一行的表,系统表(例如 MySQL 中的 表);:仅查询一行,基于主键或唯一索引的等值查询(例如 );:使用唯一索引或主键从单个表中查询一行数据;:使用非唯一索引从单个表中查询多行数据;:全文搜索;:类似于 ,但是还包含 NULL 值;:使用多个索引合并结果,比如使用 OR 来连接多个索引;:使用 IN 或 EXISTS 进行子查询;:使用 IN 或 EXISTS 进行子查询,但是子查询使用了索引;:查询范围内的行,使用一个索引进行查找;:全表扫描,但是只遍历索引树;:全表扫描。

在优化查询时,我们通常希望避免出现 、 或 这样的访问类型,而是希望查询能够使用更加高效的索引访问方式,例如 、 或 。

表示 MySQL 可能使用的索引列表。

表示 MySQL 实际使用的索引。

表示索引使用的字节数。

表示查询使用的索引列或常量。

表示 MySQL 估计需要扫描的行数。

表示结果集的行占全部匹配行的比例。如果 很小,说明查询的结果集很小。

字段包含了执行查询的额外信息,通常包括以下信息:

:表示 MySQL 会在存储引擎层面使用 WHERE 子句来过滤结果集;:表示 MySQL 使用了覆盖索引来查询数据,不需要访问表;:表示 MySQL 在查询过程中需要使用临时表;:表示 MySQL 需要对结果集进行排序;:表示 MySQL 需要使用连接缓存区;:表示 WHERE 子句总是返回 false;:表示 MySQL 可以在查询过程中删除未引用的表;:表示查询不需要访问任何表。

以上就是 命令详情介绍

通过 命令输出的结果,我们可以判断查询的瓶颈在哪里,然后进行优化。通常,我们可以从以下几个方面入手:

选择合适的索引

在 输出中,可以看到 和 字段,它们分别表示可能使用的索引和实际使用的索引。如果 字段是 ,那么说明查询没有使用任何索引,这是需要优化的重点。为了提高查询效率,我们应该尽可能地使用索引,而不是全表扫描。

在选择索引时,我们需要根据查询条件的类型和频率来选择合适的索引。通常来说,可以选择与 WHERE 子句中使用的条件完全匹配的索引。如果查询中有多个条件,那么可以选择多个条件的交集(AND)或并集(OR)的索引。另外,也可以使用联合索引来覆盖多个查询条件。

在选择索引时,我们还需要注意一些性能问题。例如,我们应该选择基于数据密度较高的列的索引,避免使用字符串类型的索引,避免使用过多的联合索引等。

减少数据访问

在 输出中,可以看到 字段,它表示 MySQL 执行查询时采用的访问类型。如果 字段是 或 ,那么说明查询需要进行全表扫描,这是需要优化的重点。为了提高查询效率,我们需要尽可能地避免全表扫描。

一种减少数据访问的方法是使用覆盖索引。覆盖索引是指查询只需要从索引中读取数据,而不需要回到数据表中查找其他数据。使用覆盖索引可以避免 MySQL 进行全表扫描,从而大大提高查询效率。

为了使用覆盖索引,我们需要选择合适的索引,并将查询所需的所有列都包含在索引中。如果索引中的列不能满足查询的需求,那么 MySQL 就需要回到数据表中查找其他数据,从而导致性能下降。

减少排序和分组

在 输出中,可以看到 字段,它表示 MySQL 需要进行的额外操作。如果 字段中出现了 或 ,那么说明查询需要进行排序或分组,这是需要优化的重点。为了提高查询效率,我们需要尽可能地减少排序和分组操作。

一种减少排序和分组的方法是使用索引。通过选择合适的索引,我们可以避免 MySQL 进行排序和分组操作,从而提高查询效率。另外,我们也可以使用 和 子句来明确排序和分组的顺序,避免 MySQL 进行额外的操作。

避免隐式类型转换

在 输出中,可以看到 字段和 字段。如果这些字段中出现了 ,那么说明查询需要使用 WHERE 子句进行过滤。在进行 WHERE 过滤时,MySQL 可能会对查询条件进行隐式类型转换,从而导致性能下降。

为了避免隐式类型转换,我们应该在查询条件中使用与数据类型相同的值。例如,如果某个列的数据类型是整数,那么我们应该使用整数值进行查询,而不是字符串值或浮点数值。

减少查询次数

在 输出中,可以看到 字段和 字段。如果这些字段中出现了 ,那么说明查询可以通过索引直接返回结果,而不需要回到数据表中进行查询。这种情况下,查询次数将会减少,从而提高查询效率。

为了减少查询次数,我们应该尽可能地使用索引,并避免在查询中使用子查询、联合查询等复杂的查询语句。此外,我们也可以使用缓存技术来减少查询次数,例如使用 Memcached 等内存缓存工具。

命令可以帮助我们理解 MySQL 的查询执行过程,从而进行优化。通过选择合适的索引、减少数据访问、减少排序和分组、避免隐式类型转换、减少查询次数等方法,我们可以提高查询效率,并优化数据库性能。

在使用 命令时,我们需要关注的字段包括 、、、、、、、、、 等。通过分析这些字段,我们可以了解查询的执行计划、数据访问方式、索引使用情况、数据过滤情况、排序和分组操作、查询次数等信息,从而进行优化。

需要注意的是,优化查询并不是一次性的工作,而是一个持续不断的过程。在实际应用中,我们需要不断地对查询进行分析和优化,以提高数据库的性能和可靠性。同时,我们也需要注意数据的规范化和合理化,避免出现数据冗余和不一致等问题,从根本上提高数据库的性能和可靠性。

以上就是Explain命令在优化查询中的实际应用的详细内容,更多关于Explain优化查询的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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