[Knowledge Base] - Query Optimizer performance analysis of the database _MySQL

　　Jane author: Sio

　　Article Source: Index principle MySql and optimization of SQL optimization

Query Optimizer

　　MySQL Optimizer is a dedicated to the optimization of the SELECT statement optimizer module, its main function is by calculating various statistics collected analysis system for the Query client requests given he believes the optimal execution plan, that is, he I think the best way to retrieve the data.

MySQL common bottlenecks

Saturated CPU: CPU when saturated, generally occurs in data into memory or reading data from the disk when
IO bottleneck: disk IO bottlenecks occur when loading data is much larger than the memory capacity of
Server hardware performance bottlenecks

Implementation plan Explai

　　Explain overview

　　Explain the use of keywords can simulate SQL query optimizer performs, so they know how to deal with MYSQL SQL statement. We can use the execution plan to analyze performance bottlenecks query or table structure

Explain the role

Check the reading order of the table
View database reads the type of operation
See which indexes are likely to be used
See which indexes are actually used
Check references between tables
View the table is the number of rows the query optimizer

4.3.3 Syntax

grammar

explain sql statement

　　Each field

Ready to work

create table t1(
id int primary key, 
name varchar(20), 
col1 varchar(20), 
col2 varchar(20), 
col3 varchar(20) 
);
create table t2( 
id int primary key,
name varchar(20), 
col1 varchar(20), 
col2 varchar(20), 
col3 varchar(20) 
);
create table t3( 
id int primary key,
name varchar(20),
col1 varchar(20),
col2 varchar(20), 
col3 varchar(20) 
);
insert into t1 values(1,'zs1','col1','col2','col3'); 
insert into t2 values(1,'zs2','col2','col2','col3'); 
insert into t3 values(1,'zs3','col3','col2','col3'); 
create index ind_t1_c1 on t1(col1);
create index ind_t2_c1 on t2(col1); 
create index ind_t3_c1 on t3(col1);
create index ind_t1_c12 on t1(col1,col2);
create index ind_t2_c12 on t2(col1,col2); 
create index ind_t3_c12 on t3(col1,col2);

View Code

　　After performing explain sql statement

　　Select query sequence number, contains a set of numbers indicating the order of execution or operation of the Select clause query table

　　three situations:

　　A same value id, the execution order from top to bottom

explain select t2.* from t1,t2,t3 where t1.id = t2.id and t1.id= t3.id and t1.name = 'zs';

　　二、id值不同,id值越大优先级越高,越先被执行

explain select t2.* from t2 where id = (select id from t1 where id = (select t3.id from t3 where t3.name='zs3'));

　　三、id值有相同的也有不同的,如果id相同,从上往下执行,id值越大,优先级越高,越先执行

select_type

　　查询类型,主要用于区别

SIMPLE : 简单的select查询,查询中不包含子查询或者UNION
PRIMARY: 查询中若包含复杂的子查询,最外层的查询则标记为PRIMARY
SUBQUERY : 在SELECT或者WHERE列表中包含子查询
DERIVED : 在from列表中包含子查询被标记为DRIVED衍生,MYSQL会递归执行这些子查询,把结果放到临时表中
UNION: 若第二个SELECT出现在union之后,则被标记为UNION, 若union包含在from子句的子查询中,外层 select被标记为:derived
UNION RESULT: 从union表获取结果的select

table

　　显示这一行的数据是和哪张表相关

type

　　访问类型: all, index,range,ref,eq_ref, const,system,null
　　最好到最差依次是: system > const > eq_ref>ref >range > index > all , 最好能优化到range级别或则ref级别

system: 表中只有一行记录(系统表), 这是const类型的特例, 基本上不会出现
const: 通过索引一次查询就找到了,const用于比较primary key或者unique索引,因为只匹配一行数据,所以很快,如将主键置于where列表中,mysql就会将该查询转换为一个常量

explain select * from (select * from t1 where id=1) s1;

eq_ref: 唯一性索引扫描, 对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配, 常见于主键或者唯一索引扫描

explain select * from t1,t2 where t1.id = t2.id;

ref : 非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行,本质上也是一种索引访问,它返回所有符合条件的行,然而它可能返回多个符合条件的行

explain select * from t1 where col1='zs1';

range : 只检索给定范围的行, 使用一个索引来选择行.key列显示的是真正使用了哪个索引,一般就是在where条件中使用between,>,<,in 等范围的条件,这种在索引范围内的扫描比全表扫描要好,因为它只在某个范围中扫描, 不需要扫描全部的索引

explain select * from t1 where id between 1 and 10;

index : 扫描整个索引表, index 和all的区别为index类型只遍历索引树. 这通常比all快,因为索引文件通常比数据文件小,虽然index和all都是读全表,但是index是从索引中读取,而all是从硬盘中读取数据

explain select id from t1;

all : full table scan全表扫描 ,将遍历全表以找到匹配的行

explain select * from t1;

注意: 开发中,我们得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref. 如果百万条数据出现all, 一般情况下就需要考虑使用索引优化了

possible_keys

　　SQL查询中可能用到的索引,但查询的过程中不一定真正使用

key

　　查询过程中真正使用的索引,如果为null,则表示没有使用索引
　　查询中使用了覆盖索引,则该索引仅出现在key列表中

explain select t2.* from t1,t2,t3 where t1.col1 = ' ' and t1.id = t2.id and t1.id= t3.id;

explain select col1 from t1;

key_len

　　索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度,在不损失精确度的情况下,长度越短越好, key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,并非实际使用长度, 即key_len是根据表定义计算而得

explain select * from t1 where col1='c1'

explain select * from t1 where col1='col1' and col2 = 'col2';
‐‐ 注意: 为了演示这个结果,我们删除了c1上面的索引 
alter table t1 drop index ind_t1_c1; 
‐‐ 执行完成之后,再次创建索引 
create index ind_t1_c1 on t1(col1);

ref

　　显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数.哪些列或者常量被用于查找索引列上的值

rows

　　根据表统计信息及索引选用的情况,估算找出所需记录要读取的行数 (有多少行记录被优化器读取) ,越少越好

extra

　　包含其它一些非常重要的额外信息

Using filesort : 说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序,而不是按照表内的索引顺序进行读取,Mysql中无法利用索引完成的排序操作称为文件排序

explain select col1 from t1 where col1='col1' order by col3;

‐‐ 上面这条SQL语句出现了using filesort,但是我们去执行下面这条SQL语句的时候它,又不会出现using filesort
explain select col1 from t1 where col1='col1' order by col2;

‐‐ 如何优化第一条SQL语句 ? 
create index ind_t1_c13 on t1(col1,col3);
explain select col1 from t1 where col1='col1' order by col3;

Using temporary : 使用了临时表保存中间结果,Mysql在对查询结果排序时使用了临时表,常见于order by 和分组查询group by

explain select col1 from t1 where col1>'col1' group by col2;

explain select col1 from t1 where col1 >'col1' group by col1,col2;

Using index :
查询操作中使用了覆盖索引(查询的列和索引列一致),避免访问了表的数据行,效率好
如果同时出现了using where, 表明索引被用来执行索引键值的查找
如果没有同时出现using where, 表明索引用来读取数据而非执行查找动作
覆盖索引: 查询的列和索引列一致, 换句话说查询的列要被所键的索引覆盖,就是select中数据列只需从索引中就能读取,不必读取原来的数据行,MySql可以利用索引返回select列表中的字段,而不必根据索引再次读取数据文件

explain select col2 from t1 where col1='col1';

explain select col2 from t1;

using where : 表明使用了where条件过滤
using join buffer : 表明使用了连接缓存, join次数太多了可能会出现
impossible where : where子句中的值总是false,不能用来获取任何数据

explain select * from t1 where col1='zs' and col1='ls';

select tables optimized away :
在没有group by 子句的情况下, 基于索引优化min/max操作或者对于MyISAM存储引擎优化count(*)操作,不必等到执行阶段再进行计算,查询执行计划生成阶段即完成优化
distinct : 优化distinct操作,在找到第一个匹配的数据后即停止查找同样的值的动作