【Mysql】Mysql性能优化

explain执行计划参数详解

mysql> explain select * from kt_course order by create_time desc;
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table     | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra          |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | kt_course | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   29 | Using filesort |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
1 row in set

select_type

1) SIMPLE:简单的SELECT,不实用UNION或者子查询。
2) PRIMARY:最外层SELECT。
3) UNION:第二层,在SELECT之后使用了UNION。
4) DEPENDENT UNION:UNION语句中的第二个SELECT,依赖于外部子查询。
5) UNION RESULT:UNION的结果。
6) SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT。
7) DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询。
8) DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询)

table

显示这一行的数据是关于哪张表的

type

type字段比较重要,它标识了查询是否高效,是使用了全表扫描还是索引扫描

这是重要的列,显示连接使用了何种类型。
从最好到最差的连接类型:const、eq_reg、ref、range、index和ALL

Type:告诉我们对表使用的访问方式,主要包含如下集中类型。

1) all:全表扫描。
2) const:读常量,最多只会有一条记录匹配,由于是常量,实际上只须要读一次。
3) eq_ref:最多只会有一条匹配结果,一般是通过主键或唯一键索引来访问。
4) fulltext:进行全文索引检索。
5) index:全索引扫描。
6) index_merge:查询中同时使用两个(或更多)索引,然后对索引结果进行合并(merge),再读取表数据。
7) index_subquery:子查询中的返回结果字段组合是一个索引(或索引组合),但不是一个主键或唯一索引。
8) rang:索引范围扫描。
9) ref:Join语句中被驱动表索引引用的查询。
10) ref_or_null:与ref的唯一区别就是在使用索引引用的查询之外再增加一个空值的查询。
11) system:系统表,表中只有一行数据;
12) unique_subquery:子查询中的返回结果字段组合是主键或唯一约束。

possible_keys

显示可能应用在这张表中的索引。如果为空,没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句

key

实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。很少的情况下,MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下,可以在SELECT语句中使用USE INDEX(indexname)来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX(indexname)来强制MYSQL忽略索引

key_len

使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下,长度越短越好

key_len计算方式 https://www.cnblogs.com/gomysql/p/4004244.html

ref

显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数

rows

mysql查询优化器根据统计信息,估算sql要查找结果集需要扫描读取的数据行数,这个值可以直观的反映出sql的效率,原则上rows数值越小越好

Extra

关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论,但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort,意思MYSQL根本不能使用索引,结果是检索会很慢

Extra字段解释

Extra:查询中每一步实现的额外细节信息,主要会是以下内容。

Distinct:查找distinct 值,当mysql找到了第一条匹配的结果时,将停止该值的查询,转为后面其他值查询。

Full scan on NULL key:子查询中的一种优化方式,主要在遇到无法通过索引访问null值的使用。

Range checked for each record (index map: N):通过 MySQL 官方手册的描述,当 MySQL Query Optimizer 没有发现好的可以使用的索引时,如果发现前面表的列值已知,部分索引可以使用。对前面表的每个行组合,MySQL检查是否可以使用range或 index_merge访问方法来索取行。

SELECT tables optimized away:当我们使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段时,MySQL Query Optimizer 会通过索引直接一次定位到所需的数据行完成整个查询。当然,前提是在 Query 中不能有 GROUP BY 操作。如使用MIN()或MAX()的时候。

Using filesort:当Query 中包含 ORDER BY 操作,而且无法利用索引完成排序操作的时候,MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。

Using index:所需数据只需在 Index 即可全部获得,不须要再到表中取数据。

Using index for group-by:数据访问和 Using index 一样,所需数据只须要读取索引,当Query 中使用GROUP BY或DISTINCT 子句时,如果分组字段也在索引中,Extra中的信息就会是 Using index for group-by。

Using temporary:当 MySQL 在某些操作中必须使用临时表时,在 Extra 信息中就会出现Using temporary 。主要常见于 GROUP BY 和 ORDER BY 等操作中。

Using where:如果不读取表的所有数据,或不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据,则会出现 Using where 信息。

Using where with pushed condition:这是一个仅仅在 NDBCluster存储引擎中才会出现的信息,而且还须要通过打开 Condition Pushdown 优化功能才可能被使用。控制参数为 engine_condition_pushdown 。

Impossible WHERE noticed after reading const tables:MySQL Query Optimizer 通过收集到的统计信息判断出不可能存在结果。

No tables:Query 语句中使用 FROM DUAL或不包含任何 FROM子句。

Not exists:在某些左连接中,MySQL Query Optimizer通过改变原有 Query 的组成而使用的优化方法,可以部分减少数据访问次数。

join优化

需求:统计org_knowledge_department_active_week表(1664万)与org_knowledge_department_study_month表(280万)中orgid相同的数据。

org_knowledge_department_active_week结构信息

org_knowledge_department_study_month结构信息

EXPLAIN
SELECT
  *
FROM
  org_knowledge_department_active_week t1
  STRAIGHT_JOIN org_knowledge_department_study_month t2
    ON t1.orgid = t2.orgid

此SQL语句执行过程:

  1. 从表t1中读入一行数据R
  2. 从数据R中取出字段orgid到表t2查找
  3. 取出表t2中满足条件的数据,与R组成一行,作为结果集的一部分
  4. 重复执行步骤1至3,直到t1表的末尾

此算法为Index nested-Loop Join (NLJ): 嵌套查找,并且用上了被驱动表的索引。

t1表

t2表

join算法:

Index nested-Loop Join (NLJ):

Block Nested-Loop Join (INL):

结论

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