一、Explain详解
explain显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
1、explain使用方法
#将explain放在执行的SQL语句之前,查看SQL语句的执行效率
mysql> explain select name,countrycode from city where id=1;
二、查询数据的方式
1、全表扫描
1)全表扫描:在explain语句结果中type为ALL
2)什么时候出现全表扫描?
- 业务确实要获取所有数据
- 不走索引导致的全表扫描:没索引、索引创建有问题、语句有问题
3)生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的,所以MySQL尽量避免出现全表扫描。
mysql> explain select * from city;
2、索引扫描
常见的索引扫描类型::
- index
- range
- ref
- eq_ref
- const
- system
- null
#从上到下,性能从最差到最好,我们认为至少要达到range级别。
1)index
Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引树;
mysql> alter table city add index idx_city(District);
mysql> explain select District from city;
2)range
索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行;
显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<,>查询;
mysql> alter table city add index idx_pop(population);
mysql> explain select * from city where population>30000000;
3)ref
使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描,返回匹配某个单独值的记录行;
mysql> explain select * from city where countrycode='chn';
4)eq_ref
类似ref,区别就在使用的索引是唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录匹配;
简单来说,就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件A;
mysql> explain select * from student,course where student.sid=course.cid;
5)const、system
当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问;
如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量;
主键和唯一键的效率是最高的~
mysql> explain select * from city where id=1000;
6)NULL
MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引;
例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成;
mysql> explain select * from city where id=10000;
3、 Extra(扩展)
Using temporary
Using filesort 使用了默认的文件排序(如果使用了索引,会避免这类排序)
Using join buffer
如果出现Using filesort请检查order by ,group by ,distinct,join 条件列上没有索引
mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' order by population;
当order by语句中出现Using filesort,那就尽量让排序值在where条件中出现
mysql> explain select * from city where population=2870300 and countrycode='CHN' order by population;
4、key_len
key_len: 索引的长度,要用前缀索引,越小越好
5、rows
rows: 行数,和结果集相关,越小越好
三、建立索引规范
为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。
那么索引设计原则又是怎样的?
1、索引规范
1)选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
例如:
学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息;
如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度;
主键索引和唯一键索引,在查询中使用是效率最高的。
如何确定某列的值是否唯一?
select count(*) from world.city;
select count(distinct countrycode) from world.city;
select count(distinct countrycode,population ) from world.city;
注意:如果重复值较多,可以考虑采用联合索引。
2)为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
例如:
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间。
如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作。
3)为常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常用来做查询条件,那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度;
因此,为这样的字段建立索引,可以提高整个表的查询速度;
a、经常查询
b、列值的重复值少
注:如果经常作为条件的列,重复值特别多,可以建立联合索引。
4)尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检索;
会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符,这样可以提高检索速度。
5)限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大;
修改表时,对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引,会使更新表变得很浪费时间。
6)删除不再使用或者很少使用的索引
表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理
员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。
2、重点关注
1)没有查询条件,或者查询条件没有建立索引
#全表扫描
select * from table;
select * from tab where 1=1;
在业务数据库中,特别是数据量比较大的表,是没有全表扫描这种需求。
1)对用户查看是非常痛苦的;
2)对服务器来讲毁灭性的;
3)SQL改写成以下语句;
#情况1
#全表扫描
select * from table;
#需要在price列上建立索引
selec * from tab order by price limit 10;
#情况2
#name列没有索引
select * from table where name='zhangsan';
1)换成有索引的列作为查询条件
2)将name列建立索引
2)查询结果集是原表中的大部分数据,应该是25%以上
mysql> explain select * from city where population>3000 order by population;
1、如果业务允许,可以使用limit控制。
2、结合业务判断,有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案就尽量不要在mysql存放这个数据了,放到redis里面。
3)索引本身失效,统计数据不真实
索引有自我维护的能力,对于表内容变化比较频繁的情况下,有可能会出现索引失效;
重建索引就可以解决;
4)查询条件使用函数在索引列上或者对索引列进行运算,运算包括(+,-,*等)
例子:
错误的例子:select * from test where id-1=9;
正确的例子:select * from test where id=10;
5)隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误
mysql> create table test (id int ,name varchar(20),telnum varchar(10));
mysql> insert into test values(1,'zs','110'),(2,'l4',120),(3,'w5',119),(4,'z4',112);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> alter table test add index idx_tel(telnum);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum='120';
6)<> ,not in 不走索引
单独的>,<,in 有可能走,也有可能不走,和结果集有关,尽量结合业务添加limit、or或in尽量改成union
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum IN ('110','119');
#改写成
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum='110'
UNION ALL
SELECT * FROM teltab WHERE telnum='119'
7)like "%_" 百分号在最前面不走
#走range索引扫描
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '31%';
#不走索引
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '%110';
%linux%类的搜索需求,可以使用Elasticsearch -------> ELK
8)单独引用联合索引里非第一位置的索引列
CREATE TABLE t1 (id INT,NAME VARCHAR(20),age INT ,sex ENUM('m','f'),money INT);
ALTER TABLE t1 ADD INDEX t1_idx(money,age,sex);
DESC t1
SHOW INDEX FROM t1
#走索引的情况测试
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30 AND sex='m';
#部分走索引
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30;
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND sex='m';
#不走索引
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=20
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=30 AND sex='m';
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE sex='m';