Verstehen Sie die MySQL-Optimierung aus allen Aspekten des Ausführungsplans: Lassen Sie nicht zu, dass die Leistung MySQL blockiert!

In MySQL ist der Ausführungsplan eine wichtige Datenstruktur, die vom Optimierer basierend auf der Abfrageanweisung generiert wird und beschreibt, wie die Logik der Abfrage durch die Kombination zugrunde liegender Operationen implementiert wird. Wenn wir eine SQL-Anweisung schreiben, optimiert MySQL diese automatisch und generiert einen optimalen Ausführungsplan, um eine schnellere Abfragegeschwindigkeit zu erreichen.

Liebe Meister, die sich mit MySQL auskennen, wie üblich stoßen wir häufig auf eine Reihe von SQL-Abfragen, die verarbeitet werden müssen. Als ausgezeichneter MySQL-Händler können Sie nicht zulassen, dass diese SQL-Anweisungen zufällig in die Datenbank geworfen werden, Sie müssen gut auf sie aufpassen!

Doch wie können wir angesichts komplexer SQL-Anweisungen und komplexer Datenbankarchitekturen die Abfrageleistung schnell und genau analysieren? Bittet es den Paten der Datenbank um Hilfe?

keine Sorge! In der MySQL-Welt ist der Befehl EXPLAIN wie ein kleines und flexibles Tool, mit dem Sie diese Probleme einfach lösen können. Mit ihm, kombiniert mit unserer eigenen Erfahrung und Weisheit, können wir SQL-Abfragen genauso optimieren, wie wir erfolgreich die Grundschulolympiade freischalten, und ein hervorragender Akteur in MySQL werden.

Nicht viel Unsinn, fangen wir jetzt an, machen wir uns mit dem Ausführungsprozess jeder Abfrage vertraut und verstehen die Optimierungsanalyse jeder SQL-Abfrage aufgeschlossen!

In diesem Artikel werden die relevanten Kenntnisse des MySQL-Ausführungsplans vorgestellt. Zuerst werden wir das Konzept eines Ausführungsplans vorstellen und wie der MySQL-Optimierer einen Ausführungsplan generiert, dann werden wir uns mit den verschiedenen Arten von Operatoren im Ausführungsplan befassen und schließlich diskutieren wir, wie Leistungsprobleme anhand des Ausführungsplans diagnostiziert werden können.

1. Was ist ein Ausführungsplan?

Der Ausführungsplan ist eine vom MySQL-Optimierer generierte Datenstruktur zur Optimierung der Abfrage. Er zeichnet den Betriebsprozess auf, den das Datenbanksystem bei der Ausführung der Abfrage übernimmt, dh den Prozess, wie jeder Teil der Abfrageanweisung verarbeitet wird, um sie schließlich zu erhalten das Abfrageergebnis. Der Ausführungsplan wird normalerweise als Baumstruktur dargestellt, die Knoten stellen verschiedene Operatoren (Operatoren) dar und die Blattknoten stellen die Möglichkeit dar, auf die zugrunde liegenden Daten zuzugreifen, z. B. Tabellenscan oder Indexsuche.

Es gibt viele Möglichkeiten, den MySQL-Abfrageausführungsplan zu erhalten. Die folgenden zwei häufig verwendeten Methoden werden vorgestellt:

1. Verwenden Sie den EXPLAIN-Befehl

Der EXPLAIN-Befehl kann uns dabei helfen, den Ausführungsplan der Abfrage zu analysieren und potenzielle Leistungsprobleme zu finden. Wir können den folgenden Befehl verwenden:

sql

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EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

Nach der Ausführung des obigen Befehls gibt MySQL eine Tabelle zurück, die Informationen wie den von der Abfrageanweisung verwendeten Index, die Anzahl der gescannten Zeilen und die Kosten jedes Schritts enthält.

2. Verwendung von Profiling

MySQL bietet ein PROFILING-Tool, das die Betriebszeit von Verbindungen und Abfragen auf dem MySQL-Server aufzeichnen kann, einschließlich der Ausführungszeit jeder SQL-Anweisung und des Ressourcenverbrauchs. Wir können PROFILING mit dem folgenden Befehl aktivieren:

Das

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SET profiling = 1;

Führen Sie dann die Abfrageanweisung aus, die wir analysieren möchten.

Schließlich können wir die Profilinformationen der Abfrage anzeigen, zum Beispiel:

sql

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SHOW PROFILE ALL FOR QUERY n;

Dabei stellt n die ID der Abfrageanweisung dar, die mit dem folgenden Befehl abgerufen werden kann:

Das

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SHOW PROFILES;

Die oben genannten sind die beiden gängigen Methoden zum Erhalten des MySQL-Ausführungsplans. Sie müssen je nach Situation unterschiedliche Methoden auswählen, um den Ausführungsplan zu erhalten und zu analysieren.

2. Prozess zur Erstellung des Ausführungsplans

Während einer Abfrage muss der MySQL-Optimierer den besten Ausführungsplan für die Abfrage festlegen. Dieser Prozess wird oft als Abfrageoptimierung bezeichnet. Das Ziel der Abfrageoptimierung besteht darin, den Ausführungsplan mit den geringsten Kosten auszuwählen, dh unter allen möglichen Ausführungsplänen den schnellsten Ausführungsplan auszuwählen. Die Abfrageoptimierung kann als Suchraumproblem betrachtet werden, bei dem der Suchraum alle möglichen Ausführungspläne umfasst.

Das Folgende ist der allgemeine Prozess für den MySQL-Optimierer zur Bestimmung des Ausführungsplans:

1. Analysieren Sie SQL-Anweisungen und erstellen Sie Syntaxbäume. MySQL analysiert zunächst die SQL-Anweisung und stellt die Abfrage mithilfe eines Syntaxbaums dar. Ein Syntaxbaum besteht aus verschiedenen Operatoren und Ausdrücken.

Das Folgende ist beispielsweise ein Syntaxbaum für eine Abfrageanweisung:

sql

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SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

1. Generieren Sie alle möglichen Ausführungspläne. Als nächstes generiert der MySQL-Optimierer alle möglichen Ausführungspläne. Es probiert alle möglichen Abfolgen von Operationen und Zugriffsmethoden aus, um den optimalen Ausführungsplan zu finden.
2. Schätzen Sie die Kosten jedes Ausführungsplans. Für jeden Ausführungsplan schätzt MySQL dessen Kosten und wählt den Ausführungsplan mit den geringsten Kosten aus. Die Kosten setzen sich normalerweise aus Faktoren wie Festplatten-E/A, Speichernutzung usw. zusammen.
3. Führen Sie die Abfrage aus. Schließlich führt MySQL den Plan aus und gibt das Ergebnis zurück.

Drittens, der Betreiber des Ausführungsplans

Die Operatoren im MySQL-Ausführungsplan sind in drei Kategorien unterteilt: Abfrageplanoperatoren, Join-Operatoren und Hilfsoperatoren. Im Folgenden werden wir diese drei Operatoren separat vorstellen.

1. Planoperatoren abfragen

Zu den Abfrageplanoperatoren gehören die folgenden Typen:

• Tabellenscan: Dies ist eine einfache Operation, bei der Datensätze durch Durchlaufen der gesamten Tabelle abgerufen werden. MySQL führt dies aus, wenn die Tabelle keinen Index hat oder der Index nicht für Abfragen verwendet werden kann.

Beispielabfrage:

sql

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SELECT * FROM employees;

• Indexsuche (Indexsuche): Wenn die Abfragebedingung Indexspalten enthält oder Indizes abdeckt, verwendet MySQL die Indexsuchoperation. Dieser Vorgang ist normalerweise viel schneller als ein Tabellenscan.

Beispielabfrage:

Das

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SELECT * FROM employees WHERE emp_id = 1001;

• Bereichssuche (Bereichssuche): Wenn die Abfragebedingung Bereichsoperatoren enthält (z. B. >, <, BETWEEN, IN usw.), verwendet MySQL die Bereichssuche.

Beispielabfrage:

sql

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SELECT * FROM employees WHERE salary BETWEEN 40000 AND 60000;

• Volltextsuche (Volltextsuche): Wenn Sie im Volltext nach einem Schlüsselwort suchen müssen, verwendet MySQL die Volltextsuche. Dafür muss die Tabelle jedoch über einen Volltextindex verfügen.

Beispielabfrage:

sql

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SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title, body) AGAINST ('MySQL');

• Sortieren (Sortieren): Wenn die Abfrage die Ergebnisse gemäß den angegebenen Sortierregeln anzeigen muss, verwendet MySQL Sortiervorgänge.

Beispielabfrage:

sql

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SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC;

• Gruppierung (Gruppe): Wenn die Ergebnismenge gruppiert werden muss, verwendet MySQL den Gruppierungsoperator.

Beispielabfrage:

sql

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SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;

• Aggregation (Aggregation): Wenn Aggregationsvorgänge für die gesamte Tabelle oder einen bestimmten Teil erforderlich sind, verwendet MySQL Aggregationsoperatoren.

Beispielabfrage:

sql

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SELECT COUNT(*) FROM employees;

2. Verkettungsoperator

Join-Operatoren werden verwendet, um Daten aus verschiedenen Datenquellen zu verbinden. MySQL unterstützt die folgenden Join-Operatoren:

• Gleicher Join: Wenn zwei Tabellen dasselbe Schlüsselwort (d. h. Fremdschlüssel) enthalten, verwendet MySQL den entsprechenden Join-Operator, um den Join-Vorgang zu implementieren.

Beispielabfrage:

vbnet

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SELECT * FROM employees JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;

• Ungleiche Verknüpfung (Ungleiche Verknüpfung): Wenn die Verknüpfungsbedingung ungleiche Operatoren verwendet (z. B. >, <, BETWEEN usw.), verwendet MySQL ungleiche Verknüpfungsoperatoren.

Beispielabfrage:

vbnet

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SELECT * FROM employees JOIN salaries ON employees.emp_id = salaries.emp_id AND salaries.salary > 50000;

• Selbstverknüpfung: Auch als Selbstverknüpfungsoperation bekannt, verbindet sie eine Tabelle mit sich selbst.

Beispielabfrage:

CSS

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SELECT a.emp_name AS name1, b.emp_name AS name2 FROM employees a, employees b WHERE a.manager_id = b.emp_id;

• Äußerer Join: Wenn wir die Datensätze zweier Tabellen abfragen müssen, können wir den Outer-Join-Operator zum Herstellen einer Verbindung verwenden, unabhängig davon, ob die beiden Tabellen dieselben Schlüsselwörter haben.

Beispielabfrage:

sql

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SELECT * FROM employees LEFT JOIN salaries ON employees.emp_id = salaries.emp_id;

3. Hilfsbetreiber

Hilfsoperatoren sind zusätzliche Operationen in einem MySQL-Ausführungsplan. Diese Vorgänge werden häufig zur Optimierung der Leistung verwendet und umfassen die folgenden Typen:

• Indexzusammenführung (Indexzusammenführung): Wenn eine Abfrage mehrere Indizes umfasst, führt MySQL diese Indizes zusammen, um die Leistung zu verbessern.

Beispielabfrage:

Das

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SELECT * FROM employees WHERE emp_id = 1001 AND salary > 50000;

• Unterabfrage (Unterabfrage): Wenn eine Abfrage in einer anderen Abfrage verschachtelt werden muss, verwendet MySQL den Unterabfrageoperator.

Beispielabfrage:

sql

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SELECT * FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

• Temporäre Tabelle (Temporäre Tabelle): Wenn die Abfrage eine große Datenmenge umfasst oder eine komplexe Verbindungsbeziehung besteht, erstellt MySQL eine temporäre Tabelle auf der Festplatte, um die Abfrage zu verarbeiten.

Beispielabfrage:

vbnet

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SELECT * FROM employees JOIN salaries JOIN departments ON employees.emp_id = salaries.emp_id AND employees.department_id = departments.department_id;

Das Obige ist die Einführung verschiedener Operatoren in den MySQL-Ausführungsplan. Diese Operatoren spielen eine wichtige Rolle bei der Erstellung von Ausführungsplänen und der Leistungsoptimierung.

4. Diagnose und Analyse des Ausführungsplans

Wenn wir feststellen, dass ein Problem mit der Leistung von MySQL vorliegt, können wir das Leistungsproblem mithilfe des Ausführungsplans diagnostizieren. Hier sind einige gängige Techniken:

1. Verwenden Sie den EXPLAIN-Befehl

Der EXPLAIN-Befehl kann uns dabei helfen, den Ausführungsplan der Abfrage zu analysieren und potenzielle Leistungsprobleme zu finden. Wir können den folgenden Befehl verwenden:

sql

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EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

Die Ausgabe informiert uns über die Reihenfolge der von MySQL verwendeten Operationen und Zugriffsmethoden sowie über die Kosten jeder Operation.

2. Überprüfen Sie den Index

In vielen Fällen können wir die Abfrageleistung verbessern, indem wir geeignete Indizes hinzufügen. Mit dem folgenden Befehl können wir die Indizes der Tabelle überprüfen:

sql

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SHOW INDEXES FROM employees;

Die Ausgabe teilt uns den Namen des Index, seinen Typ und die darin enthaltenen Spalten mit.

3. Analysieren Sie Abfrageprotokolle

Wir können die Ausführung der Abfrage analysieren, indem wir das MySQL-Abfrageprotokoll anzeigen. Mit dem folgenden Befehl können wir die Abfrageprotokollierung aktivieren:

Das

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SET GLOBAL general_log = 'ON';

Anschließend können wir die Abfrageprotokolldatei anzeigen, zum Beispiel:

bash

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tail -f /var/log/mysql/general.log

Dies sind die grundlegenden Techniken zur Diagnose von MySQL-Leistungsproblemen mithilfe von Ausführungsplänen. In der tatsächlichen Arbeit können wir verschiedene Methoden verwenden, um Ausführungspläne zu analysieren und die Abfrageleistung entsprechend bestimmten Situationen zu optimieren.

5. Wie werden die EXPLAIN-Ergebnisse analysiert?

Nachdem wir den EXPLAIN-Befehl verwendet haben, um den MySQL-Abfrageausführungsplan abzurufen, müssen wir die Ergebnisse analysieren, um potenzielle Leistungsprobleme zu identifizieren. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Analysemethoden aufgeführt:

1. Scantyp

Der Scantyp (Scantyp) ist ein Indikator, der in der Spalte „Zeitverbrauch des Abfrageplans“ angezeigt wird. Anhand dieses Indikators können wir verstehen, ob MySQL Indizes oder vollständige Tabellenscans verwendet, um auf Daten zuzugreifen. Typischerweise deuten Scantypen wie „ALL“, „Index“ und „Bereich“ darauf hin, dass die Leistung möglicherweise beeinträchtigt ist. In:

• ALL bedeutet einen vollständigen Tabellenscan, d. h. die Daten der gesamten Tabelle werden gescannt.
• Der Index gibt an, dass der Indexscan verwendet wird, die erforderlichen Datensätze jedoch im Index gefunden werden müssen.
• Bereich gibt an, dass die Indexbereichssuche verwendet wird, d. h. ein Teilindex wird für die Suche verwendet.

2. Assoziationstyp

Der Assoziationstyp bezieht sich auf den Algorithmus, der bei der Verknüpfungsoperation verwendet wird. Wenn Assoziationstypen wie Equa Join, Ref und Index Merge im Abfrageplan erscheinen, bedeutet dies, dass MySQL bei der Ausführung von Abfragen Indizes vollständig nutzen kann, was normalerweise die Abfrageleistung verbessert. In:

• Equa Join bedeutet, dass MySQL eine äquivalente Verbindung (innere Verbindung) verwendet, um Zeilen mit demselben Schlüsselwert in zwei Tabellen zu verarbeiten.
• Ref gibt an, dass MySQL nichtäquivalente Verbindungen verwendet, um Zeilen mit unterschiedlichen Schlüsselwerten in den beiden Tabellen zu verarbeiten.
• Index Merge gibt an, dass MySQL einen Index Merge-Algorithmus verwendet, um mehrere Indizes zusammenzuführen und so Abfragen zu beschleunigen.

3. Zugriffstyp

Der Zugriffstyp (Zugriffstyp) bezieht sich darauf, wie MySQL beim Ausführen einer Abfrage Daten erhält. Zu den gängigen Zugriffsarten gehören:

• Index: Zeigt an, dass der abdeckende Index für den Zugriff auf die Daten in der Tabelle verwendet wird, d. h. die erforderlichen Daten können nur mithilfe des Index abgerufen werden.
• Indexvollständiger Scan: Zeigt an, dass der vollständige Tabellenscanindex zum Abrufen von Daten verwendet wird, aber nur auf die Daten im Indexteil zugegriffen wird.
• Volltext: Gibt an, dass die Volltextsuche zum Abrufen von Daten verwendet wird.

4. Schätzung der Zeilenanzahl

Die Zeilenspalte im Abfrageplan gibt die Anzahl der Zeilen an, die MySQL bei der Ausführung eines bestimmten Schritts schätzt. Wenn die abgefragte Tabelle groß ist oder eine große Datenmenge enthält, kann die Schätzung der Zeilenanzahl verzerrt sein. In diesem Fall müssen wir den spezifischen Abfrageschritten und Zugriffstypen besondere Aufmerksamkeit schenken, um festzustellen, ob Leistungsprobleme vorliegen.

5. Leistungsoptimierung

Anhand des Abfrageausführungsplans können wir beurteilen, ob ein Leistungsengpass vorliegt und die SQL-Abfrageanweisung optimiert werden muss. Optimierungsempfehlungen hängen vom jeweiligen Abfrageplan ab, zum Beispiel:

• Im Abfrageplan werden Indizes verwendet. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Indizes verwenden und geeignete Indizes zur Unterstützung der Abfrage erstellen.
• Wenn der Abfrageplan einen vollständigen Tabellenscan verwendet, versuchen Sie, die Menge der abgefragten Daten zu reduzieren, um einen vollständigen Tabellenscan zu vermeiden.
• Wenn im Abfrageplan Dateisortierungen oder temporäre Tabellenvorgänge auftreten, sollten Sie erwägen, die Abfrageanweisung zu ändern oder die Tabellenstruktur zu optimieren, um diese Vorgänge zu vermeiden.

6. Szenenanalyse

Erklären Sie anhand eines konkreten Beispiels im Detail, wie Sie die EXPLAIN-Ergebnisse analysieren.

Angenommen, wir haben die folgende Abfrage:

sql

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EXPLAIN SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.order_date >= '2022-01-01' AND c.address LIKE '%Beijing%';

Die resultierenden Ergebnisse des Abfrageplans lauten wie folgt:

sql

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+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-----------------------------+------+----------+----------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-----------------------------+------+----------+----------------+ | 1 | SIMPLE | c | NULL | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 1000 | 100.00 | Using where | | 1 | SIMPLE | o | NULL | ref | customer_id | customer_id | 4 | worldsql.c.customer_id | 2 | 11.11 | Using index | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-----------------------------+------+----------+----------------+

Basierend auf den Ergebnissen dieses Abfrageplans können wir die folgende Analyse durchführen:

(1) Scantyp

In diesem Abfrageplan gibt die erste Zeile an, dass der Scantyp der Kundentabelle ALL ist, d. h., es wird ein vollständiger Tabellenscan durchgeführt. Dies verlangsamt in der Regel die Leistung von MySQL-Abfragen. Daher sollten wir überprüfen, ob für die Tabelle ordnungsgemäße Indizes erstellt werden, um die Abfrage zu optimieren.

(2) Assoziationstyp

Der Assoziationstyp ist SIMPLE, was bedeutet, dass es sich um eine einfache Nicht-Unterabfrage handelt. Gleichzeitig können wir auch sehen, dass hier der Equa-Join-Algorithmus verwendet wird, dh der innere Join wird verwendet, um Zeilen mit demselben Schlüsselwert in den beiden Tabellen zu verarbeiten. Dies ist normalerweise einer der besten Algorithmen für MySQL, um Join-Operationen durchzuführen.

(3) Zugriffstyp

In diesem Abfrageplan können wir auch sehen, dass die Auftragstabelle den Ref-Zugriffstyp verwendet, d. h. ein Indexscan wird verwendet, um die erforderlichen Daten abzurufen. Dies ist in der Regel effizienter als ein vollständiger Tabellenscan und daher eine gute Zugriffsart.

(4) Schätzung der Anzahl der Zeilen

In diesem Abfrageplan zeigt die Spalte „Zeilenschätzung“ 1000 an, obwohl die Tabelle „Kunden“ tatsächlich nur 1000 Zeilen enthält. Das bedeutet, dass MySQL einen vollständigen Tabellenscan durchgeführt und alle Zeilen der gesamten Tabelle gescannt hat. Da dies normalerweise die Abfrageleistung beeinträchtigt, sollten wir prüfen, ob in der Tabelle geeignete Indizes vorhanden sind.

(5) Leistungsoptimierung

Basierend auf den obigen Analyseergebnissen können wir die folgenden Optimierungsstrategien berücksichtigen:

• Erstellen Sie einen Index: Erstellen Sie einen Index für die Adressspalte in der Kundentabelle, um vollständige Tabellenscans zu vermeiden.
• Entwerfen Sie geeignete Indizes: Erstellen Sie einen zusammengesetzten Index für die Spalten „order_date“ und „customer_id“ in der Tabelle „Orders“, um die Abfrage zu unterstützen, wodurch die Abfrageleistung weiter verbessert werden kann.

Bei der tatsächlichen SQL-Abfrageausführung können wir durch Analyse der EXPLAIN-Ergebnisse ermitteln, wie die Abfrageanweisung optimiert werden kann, um die Leistung zu verbessern.

6. Zusammenfassung

Der EXPLAIN-Befehl ist wie ein Kampfsport-Cheat „Crouching Tiger, Hidden Dragon“ und seine Verwendung kann MySQL-Abfragen einfach und angenehm machen. Hier können wir sehen, dass jede Abfrage eine Leistung mit ihren eigenen Rollen und Merkmalen ist.

Der Scan-Typ ist wie ein Feinschmecker, er frisst den gesamten Tisch auf, um seinen Appetit zu stillen; der Assoziations-Typ ist wie eine intrigante Schlampe, er deutet immer gerne an, dass Sie einen anderen Tisch zum Spielen finden werden. Und der Zugriffstyp ist ein intelligenter Programmierer, der immer Wege findet, die erforderlichen Daten schnell über den Index abzurufen.

Allerdings ist die Linienschätzung wie ein unzuverlässiger Verkäufer, sie überschätzt immer ihre eigenen Fähigkeiten und verschwendet gerne wahllos Zeit und Energie.

Glücklicherweise sind Sie in dieser MySQL-Welt nie allein. Durch die Verwendung des EXPLAIN-Befehls und die Analyse der Ergebnisse des Abfrageplans können wir den Prozess der MySQL-Abfrageausführung besser verstehen, Leistungsengpässe finden und entsprechende Optimierungsmaßnahmen ergreifen.

Denken Sie abschließend daran: Die Optimierung von MySQL-Abfragen erfordert nicht nur Geschick, sondern auch Geduld und Ausdauer. Wenn Sie jedoch feststellen, dass der Abfrageplan deutlich optimiert ist, werden Sie sich voller Stärke und Selbstvertrauen fühlen!

MySQL ist ohne weiteres ein leistungsstarkes Datenbanksystem, das in vielen verschiedenen Szenarien eingesetzt werden kann. Um sein maximales Leistungspotenzial auszuschöpfen, benötigen wir ein tiefes Verständnis des Ausführungsplans und der Abfrageoptimierungstechniken von MySQL und nutzen dieses Wissen, um die Abfrageleistung zu diagnostizieren und zu optimieren.