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本篇內(nèi)容介紹了“MySQL查詢優(yōu)化的方式”的有關(guān)知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠?qū)W有所成!
在分析查詢性能時,考慮EXPLAIN關(guān)鍵字同樣很管用。EXPLAIN關(guān)鍵字一般放在SELECT查詢語句的前面,用于描述MySQL如何執(zhí)行查詢操作、以及MySQL成功返回結(jié)果集需要執(zhí)行的行數(shù)。explain 可以幫助我們分析 select 語句,讓我們知道查詢效率低下的原因,從而改進我們查詢,讓查詢優(yōu)化器能夠更好的工作。
一、MySQL
查詢優(yōu)化器是如何工作的
MySQL
查詢優(yōu)化器有幾個目標(biāo),但是其中最主要的目標(biāo)是盡可能地使用索引,并且使用最嚴(yán)格的索引來消除盡可能多的數(shù)據(jù)行。最終目標(biāo)是提交 SELECT
語句查找數(shù)據(jù)行,而不是排除數(shù)據(jù)行。優(yōu)化器試圖排除數(shù)據(jù)行的原因在于它排除數(shù)據(jù)行的速度越快,那么找到與條件匹配的數(shù)據(jù)行也就越快。如果能夠首先進行最嚴(yán)格的測試,查詢就可以執(zhí)行地更快。
EXPLAIN 的每個輸出行提供一個表的相關(guān)信息,并且每個行包括下面的列:
項 | 說明 |
id | MySQL Query Optimizer 選定的執(zhí)行計劃中查詢的序列號。表示查詢中執(zhí)行 select 子句或操作表的順序,id 值越大優(yōu)先級越高,越先被執(zhí)行。id 相同,執(zhí)行順序由上至下。 |
select_type 查詢類型 | 說明 |
SIMPLE | 簡單的 select 查詢,不使用 union 及子查詢 |
PRIMARY | 最外層的 select 查詢 |
UNION | UNION 中的第二個或隨后的 select 查詢,不 依賴于外部查詢的結(jié)果集 |
DEPENDENT UNION | UNION 中的第二個或隨后的 select 查詢,依 賴于外部查詢的結(jié)果集 |
SUBQUERY | 子查詢中的第一個 select 查詢,不依賴于外 部查詢的結(jié)果集 |
DEPENDENT SUBQUERY | 子查詢中的第一個 select 查詢,依賴于外部 查詢的結(jié)果集 |
DERIVED | 用于 from 子句里有子查詢的情況。 MySQL 會 遞歸執(zhí)行這些子查詢, 把結(jié)果放在臨時表里。 |
UNCACHEABLE SUBQUERY | 結(jié)果集不能被緩存的子查詢,必須重新為外 層查詢的每一行進行評估。 |
UNCACHEABLE UNION | UNION 中的第二個或隨后的 select 查詢,屬 于不可緩存的子查詢 |
項 | 說明 |
table | 輸出行所引用的表 |
type 重要的項,顯示連接使用的類型,按最 優(yōu)到最差的類型排序 | 說明 |
system | 表僅有一行(=系統(tǒng)表)。這是 const 連接類型的一個特例。 |
const | const 用于用常數(shù)值比較 PRIMARY KEY 時。當(dāng) 查詢的表僅有一行時,使用 System。 |
eq_ref | const 用于用常數(shù)值比較 PRIMARY KEY 時。當(dāng) 查詢的表僅有一行時,使用 System。 |
ref | 連接不能基于關(guān)鍵字選擇單個行,可能查找 到多個符合條件的行。 叫做 ref 是因為索引要 跟某個參考值相比較。這個參考值或者是一 個常數(shù),或者是來自一個表里的多表查詢的 結(jié)果值。 |
ref_or_null | 如同 ref, 但是 MySQL 必須在初次查找的結(jié)果 里找出 null 條目,然后進行二次查找。 |
index_merge | 說明索引合并優(yōu)化被使用了。 |
unique_subquery | 在某些 IN 查詢中使用此種類型,而不是常規(guī)的 ref:value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) |
index_subquery | 在 某 些 IN 查 詢 中 使 用 此 種 類 型 , 與 unique_subquery 類似,但是查詢的是非唯一 性索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr) |
range | 只檢索給定范圍的行,使用一個索引來選擇 行。key 列顯示使用了哪個索引。當(dāng)使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比較關(guān)鍵字列時,可 以使用 range。 |
index | 全表掃描,只是掃描表的時候按照索引次序 進行而不是行。主要優(yōu)點就是避免了排序, 但是開銷仍然非常大。 |
all | 最壞的情況,從頭到尾全表掃描。 |
項 | 說明 |
possible_keys | 指出 MySQL 能在該表中使用哪些索引有助于 查詢。如果為空,說明沒有可用的索引。 |
項 | 說明 |
key | MySQL 實際從 possible_key 選擇使用的索引。 如果為 NULL,則沒有使用索引。很少的情況 下,MYSQL 會選擇優(yōu)化不足的索引。這種情 況下,可以在 SELECT 語句中使用 USE INDEX (indexname)來強制使用一個索引或者用 IGNORE INDEX(indexname)來強制 MYSQL 忽略索引 |
項 | 說明 |
key_len | 使用的索引的長度。在不損失精確性的情況 下,長度越短越好。 |
項 | 說明 |
ref | 顯示索引的哪一列被使用了 |
項 | 說明 |
rows | MYSQL 認為必須檢查的用來返回請求數(shù)據(jù)的行數(shù) |
項 | 說明 |
rows | MYSQL 認為必須檢查的用來返回請求數(shù)據(jù)的行數(shù) |
extra 中出現(xiàn)以下 2 項意味著 MYSQL 根本不能使用索引,效率會受到重大影響。應(yīng)盡可能對此進行優(yōu)化。
extra 項 | 說明 |
Using filesort | 表示 MySQL 會對結(jié)果使用一個外部索引排序,而不是從表里按索引次序讀到相關(guān)內(nèi)容。可能在內(nèi)存或者磁盤上進行排序。MySQL 中無法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序” |
Using temporary | 表示 MySQL 在對查詢結(jié)果排序時使用臨時表。常見于排序 order by 和分組查詢 group by。 |
下面來舉一個例子來說明下 explain
的用法。
先來一張表:
復(fù)制代碼 代碼如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article` (`id`
int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`author_id` int(10) unsigned NOT
NULL,
`category_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`views` int(10) unsigned
NOT NULL,
`comments` int(10) unsigned NOT NULL,
`title` varbinary(255) NOT
NULL,
`content` text NOT NULL,
PRIMARY KEY
(`id`)
);
再插幾條數(shù)據(jù):
復(fù)制代碼 代碼如下:
INSERT INTO `article`
(`author_id`,
`category_id`, `views`, `comments`, `title`, `content`) VALUES
(1, 1, 1, 1,
'1', '1'),
(2, 2, 2, 2, '2', '2'),
(1, 1, 3, 3, '3',
'3');
需求:
查詢 category_id 為 1 且 comments 大于 1 的情況下,views 最多的
article_id。
先查查試試看:
復(fù)制代碼 代碼如下:
EXPLAIN
SELECT author_id
FROM
`article`
WHERE category_id = 1 AND comments > 1
ORDER BY views
DESC
LIMIT 1\G
看看部分輸出結(jié)果:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: article
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 3
Extra: Using where; Using filesort
1 row
in set (0.00 sec)
很顯然,type 是 ALL,即最壞的情況。Extra 里還出現(xiàn)了 Using
filesort,也是最壞的情況。優(yōu)化是必須的。
嗯,那么最簡單的解決方案就是加索引了。好,我們來試一試。查詢的條件里即 where 之后共使用了 category_id,comments,views 三個字段。那么來一個聯(lián)合索引是最簡單的了。
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `article` ADD INDEX x (
`category_id` , `comments`, `views` );
結(jié)果有了一定好轉(zhuǎn),但仍然很糟糕:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: article
type: range
possible_keys:
x
key: x
key_len: 8
ref: NULL
rows: 1
Extra: Using where; Using filesort
1 row in set (0.00
sec)
type 變成了 range,這是可以忍受的。但是 extra 里使用 Using filesort
仍是無法接受的。但是我們已經(jīng)建立了索引,為啥沒用呢?這是因為按照 BTree 索引的工作原理,先排序 category_id,如果遇到相同的
category_id 則再排序 comments,如果遇到相同的 comments 則再排序 views。當(dāng) comments
字段在聯(lián)合索引里處于中間位置時,因comments > 1 條件是一個范圍值(所謂 range),MySQL 無法利用索引再對后面的 views
部分進行檢索,即 range 類型查詢字段后面的索引無效。
那么我們需要拋棄 comments,刪除舊索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
DROP INDEX x ON
article;
然后建立新索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `article` ADD INDEX y (
`category_id` , `views` ) ;
接著再運行查詢:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: article
type: ref
possible_keys:
y
key: y
key_len: 4
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00
sec)
可以看到,type 變?yōu)榱?ref,Extra 中的 Using filesort
也消失了,結(jié)果非常理想。
再來看一個多表查詢的例子。
首先定義 3個表 class 和 room。
復(fù)制代碼 代碼如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class`
(
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` int(10) unsigned
NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book`
(
`bookid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` int(10)
unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`bookid`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS
`phone` (
`phoneid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card`
int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`phoneid`)
) engine =
innodb;
然后再分別插入大量數(shù)據(jù)。插入數(shù)據(jù)的php腳本:
復(fù)制代碼 代碼如下:
<!--?php<br /--> $link =
mysql_connect("localhost","root","870516");
mysql_select_db("test",$link);
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
$j = rand(1,20);
$sql = " insert into class(card) values({$j})";
mysql_query($sql);
}
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
$j =
rand(1,20);
$sql = " insert into book(card) values({$j})";
mysql_query($sql);
}
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
$j =
rand(1,20);
$sql = " insert into phone(card) values({$j})";
mysql_query($sql);
}
mysql_query("COMMIT");
?>
然后來看一個左連接查詢:
復(fù)制代碼 代碼如下:
explain select * from class left join book
on class.card = book.card\G
分析結(jié)果是:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
***************************
2. row ***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00
sec)
顯然第二個 ALL 是需要我們進行優(yōu)化的。
建立個索引試試看:
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y (
`card`);
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
***************************
2. row ***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: book
type: ref
possible_keys:
y
key: y
key_len: 4
ref:
test.class.card
rows: 1000
Extra:
2 rows in set (0.00
sec)
可以看到第二行的 type 變?yōu)榱?ref,rows 也變成了
1741*18,優(yōu)化比較明顯。這是由左連接特性決定的。LEFT JOIN
條件用于確定如何從右表搜索行,左邊一定都有,所以右邊是我們的關(guān)鍵點,一定需要建立索引。
刪除舊索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
DROP INDEX y ON
book;
建立新索引。
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `class` ADD INDEX x (
`card`);
結(jié)果
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
***************************
2. row ***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00
sec)
基本無變化。
然后來看一個右連接查詢:
復(fù)制代碼 代碼如下:
explain select * from class right join book
on class.card = book.card;
分析結(jié)果是:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
***************************
2. row ***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: class
type: ref
possible_keys:
x
key: x
key_len: 4
ref:
test.book.card
rows: 1000
Extra:
2 rows in set (0.00
sec)
優(yōu)化較明顯。這是因為 RIGHT JOIN
條件用于確定如何從左表搜索行,右邊一定都有,所以左邊是我們的關(guān)鍵點,一定需要建立索引。
刪除舊索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
DROP INDEX x ON
class;
建立新索引。
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y (
`card`);
結(jié)果
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
***************************
2. row ***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00
sec)
基本無變化。
最后來看看 inner join 的情況:
復(fù)制代碼 代碼如下:
explain select * from class inner join book
on class.card = book.card;
結(jié)果:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
***************************
2. row ***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: class
type: ref
possible_keys:
x
key: x
key_len: 4
ref:
test.book.card
rows: 1000
Extra:
2 rows in set (0.00
sec)
此處有疑問
刪除舊索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
DROP INDEX y ON book;
結(jié)果
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
***************************
2. row ***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00
sec)
建立新索引。
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `class` ADD INDEX x (
`card`);
結(jié)果
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
***************************
2. row ***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00
sec)
綜上所述,inner join 和 left join 差不多,都需要優(yōu)化右表。而 right join 需要優(yōu)化左表。
我們再來看看三表查詢的例子
添加一個新索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `phone` ADD INDEX z (
`card`);
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);
復(fù)制代碼 代碼如下:
explain select * from class left join book
on class.card=book.card left join phone on book.card = phone.card;
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row
***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys:
NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref:
NULL
rows: 20000
Extra:
***************************
2. row ***************************
id: 1
select_type:
SIMPLE
table: book
type: ref
possible_keys:
y
key: y
key_len: 4
ref:
test.class.card
rows: 1000
Extra:
*************************** 3. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: phone
type:
ref
possible_keys: z
key: z
key_len: 4
ref: test.book.card
rows: 260
Extra: Using index
3
rows in set (0.00 sec)
后 2 行的 type 都是 ref 且總 rows
優(yōu)化很好,效果不錯。
MySql 中的 explain
語法可以幫助我們改寫查詢,優(yōu)化表的結(jié)構(gòu)和索引的設(shè)置,從而最大地提高查詢效率。當(dāng)然,在大規(guī)模數(shù)據(jù)量時,索引的建立和維護的代價也是很高的,往往需要較長的時間和較大的空間,如果在不同的列組合上建立索引,空間的開銷會更大。因此索引最好設(shè)置在需要經(jīng)常查詢的字段中。
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