MySQL의 성능 최적화 도구 소개 설명

MySQL Tutorial이 칼럼에서는 성능 최적화 아티팩트 explain

추가 관련 무료 학습 권장 사항:mysql tutorial(비디오)

Introduction

MySQL은할 수 있는 EXPLAIN 명령을 제공합니다. SELECT문을 분석하여 개발자가 최적화할 수 있도록SELECT의 자세한 실행 정보를 출력합니다.
EXLAIN 명령은 SELECT 문 앞에 설명만 추가하면 됩니다. , 예: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 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, 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

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)

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)

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

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)

• id: SELECT 쿼리의 식별자 각 SELECT에는 자동으로 고유 식별자가 할당됩니다.
• select_type: SELECT 쿼리 유형.
• 테이블: 쿼리되는 테이블
• 파티션: 일치하는 파티션
• 유형: 조인 유형
• possible_keys : this 이 쿼리에 사용될 수 있는 인덱스
• key: 이 쿼리에 사용된 정확한 인덱스.
• ref: key와 함께 사용되는 필드 또는 상수
rows: 이 쿼리로 검색된 총 행 수를 표시합니다. 이는 추정치입니다.
• filtered: 이 쿼리 조건으로 필터링된 데이터의 비율을 나타냅니다.
• extra: 추가 정보

select_type

• SIMPLE은 이 쿼리에 UNION 쿼리나 하위 쿼리가 포함되어 있지 않음을 의미합니다.
• PRIMARY는 이 쿼리가 가장 바깥쪽 쿼리임을 의미합니다.
• UNION, 이는 이 쿼리가 UNION의 두 번째 또는 후속 쿼리임을 의미합니다.
• DEPENDENT UNION, 외부 쿼리에 따라 UNION의 두 번째 또는 후속 쿼리 문
• UNION RESULT, UNION의 결과
• li>
• SUBQUERY, 하위 쿼리의 첫 번째 SELECT
• DEPENDENT SUBQUERY: 하위 쿼리의 첫 번째 SELECT는 외부 쿼리에 따라 달라집니다. 즉, 하위 쿼리는 외부 쿼리 쿼리 결과에 따라 달라집니다.

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)

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

table

type

공통 유형 유형

• system: 테이블에 데이터가 하나만 있습니다. 이 유형은 특별한const유형입니다.
• const: 기본 키 또는 고유 인덱스에 대한 동등한 쿼리 스캔, 하나만 반환합니다. 최대 데이터 행입니다. const 쿼리 속도는 한 번만 읽기 때문에 매우 빠릅니다.
  예를 들어 아래 쿼리는 기본 키 인덱스를 사용하므로type은 const 유형.

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)

• eq_ref: 이 유형은 일반적으로 다중 테이블 조인 쿼리에 나타납니다. 즉, 이전 테이블의 각 결과는 하나만 일치할 수 있습니다. 다음 표의 결과 행과 쿼리의 비교 작업은 일반적으로=이며, 예를 들어

• ref입니다. : 이 유형은 일반적으로 여러 테이블의 조인 쿼리에 나타나며 고유하지 않거나 기본 키가 아닌 인덱스 또는가장 왼쪽 접두사규칙 인덱스를 사용하는 쿼리를 대상으로 합니다.
  예를 들어 , 다음 예에서는ref유형의 쿼리가 사용됩니다.

• Range: 일부 데이터 레코드를 얻기 위해 인덱스 범위 쿼리를 사용함을 나타냅니다. 이 유형은 일반적으로 =, <, >, > =, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 연산에 나타납니다. .
  type이range인 경우 EXPLAIN에 의해 출력된ref필드는 NULL이고key_len필드는 이 쿼리에 사용된 인덱스 중 가장 길다.
  예를 들어 다음 예는 범위 쿼리입니다.

• index: 전체 인덱스 스캔을 나타냅니다. , ALL 유형은 전체 테이블 스캔이고 인덱스 유형은 데이터를 스캔하지 않고 모든 인덱스만 스캔이라는 점을 제외하면 ALL 유형과 유사합니다.
  인덱스 유형은 일반적으로 다음과 같은 경우에 나타납니다. 이 경우에는 Extra 필드에Using index가 표시됩니다.

• 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)
         

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我们的索引是
        

         

          
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
          

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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)
          

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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.
        
        

         
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