引言

數據庫性能優(yōu)化是每個后端程序猿必備的基礎技能之一，而Mysql中的explain堪稱Mysql的性能優(yōu)化分析神器，我們可以通過它來分析SQL語句的對應的執(zhí)行計劃在Mysql底層到底是如何執(zhí)行的，它對于我們評估SQL的執(zhí)行效率以及確定Mysql的性能優(yōu)化方向具有重要的意義。但是很多同學對于如何根據explain對已有SQL進行深度的執(zhí)行分析還是丈二和尚摸不著頭腦，因此本文詳細闡述通過explain分析定位數據庫性能問題。

explain基礎

對于每個SQL來說，當它被客戶端發(fā)送到Mysql服務端之后，會經過Mysql的優(yōu)化器部件的分析，主要包括一些特殊的處理、執(zhí)行順序的改變以確保最優(yōu)的執(zhí)行效率，最終生成對應的執(zhí)行計劃。所謂的執(zhí)行計劃，實際就是在存儲引擎層面如何獲取數據的，是通過索引獲取數據還是進行全表掃描獲取數據，獲取到數據后需不需要回表，等等，簡單理解就是Mysql獲取數據的過程。

接下來我們來詳細看下，這個explain到底是何方神圣，為什么能指導我們進行性能優(yōu)化。當我們執(zhí)行如下語句：

explain SELECT * FROM user_info where NAME='mufeng'

執(zhí)行explain語句之后，我們會得到如下的執(zhí)行結果，這個類似數據庫表的12個字段實際上就是對Mysql執(zhí)行怎樣的執(zhí)行計劃的詳細描述。下面我們來好好研究下這12個字段分別代表什么意思，只有搞清楚它們的含義，我們才能明確Mysql到底是怎么執(zhí)行數據查詢的。

1、id

實際上每次select查詢都會對應一個id，它代表著SQL執(zhí)行的順序，如果id值越大，說明對應的SQL語句執(zhí)行的優(yōu)先級越高。在一些復雜的查詢SQL語句中常常包含一些子查詢，那么id序號就會遞增，如果出現(xiàn)嵌套查詢，我們可以發(fā)現(xiàn)最里層的查詢對應的id最大，因此也優(yōu)先被執(zhí)行。

如上圖所示，SQL查詢語句中，第一個執(zhí)行計劃的id為1，第二個執(zhí)行計劃的id為2，id為1的執(zhí)行計劃對應的table為order，id為2的執(zhí)行計劃對應的table是user_info，結合SQL語句，我們知道先執(zhí)行子查詢select id from user_info，而后再執(zhí)行關于表order的數據查詢。

2、select_type

select_type表示的執(zhí)行計劃的對應的查詢是什么類型，常見的查詢類型主要包括普通查詢、聯(lián)合查詢以及子查詢等。SIMPLE（查詢語句為簡單的查詢不包含子查詢）、PRIMARY（當查詢語句中包含子查詢的時候，對應最外層的查詢類型）、UNION（union之后出現(xiàn)的select語句對應的查詢類型會標記此類型）、SUBQUERY（子查詢會被標記為此類型）、DEPENDENT SUBQUERY（取決于外面的查詢 ）

3、table

table代表表名稱，表示要查詢哪張表。當然不一定是真實的表的名稱，也可能是表的別名或者臨時表。

4、partitions

partitions代表的是分區(qū)的概念，表示在進行查詢時,如果對應的表都會死分區(qū)表，那么這里就會顯示具體的分區(qū)信息。

5、type

type是非常核心的屬性，需要重點掌握。它表示的是當前通過什么樣的方式對數據庫表進行分訪問。

（1）system

該表只有一行（相當于系統(tǒng)表），數據量很小，查詢速度很快，system是const類型的特例。

（2）const

如果type是const，說明在進行數據查詢的時候，命中了primary key或唯一索引，此類數據查詢速度非常快。

（3）eq_ref

在進行數據查詢的過程中，如果SQL語句中在表連接情況下可以基于聚簇索引或者非null值的唯一索引記性數據掃描，那么此時type對應的值就會顯示為eq_ref。

（4）ref

數據查詢的時候如果命中的索引是二級索引不是唯一索引，測試查詢速度也會很快，但是type是ref。另外如果是多字段的聯(lián)合索引，那么根據最左匹配原則，從聯(lián)合索引的最左側開始連續(xù)多個列的字段進行等值比較也是ref的類型。

（5）ref_or_null

這種連接類型類似于 ref，區(qū)別在于 MySQL會額外搜索包含NULL值的行。

（7）unique_subquery

在where條件中的關于in的子查詢條件集合

（8）index_subquery

區(qū)別于unique_subquery，用于非唯一索引，可以返回重復值。

（9）range

使用索引進行行數據檢索，只對指定范圍內的行數據進行檢索。換句話說就是針對一個有索引的字段，在指定范圍中檢索數據。在where語句中使用 bettween...and、<、>、<=、in 等條件查詢 type 都是 range。

（10）index

Index 與ALL 其實都是讀全表，區(qū)別在于index是遍歷索引樹讀取，而ALL是從硬盤中讀取。

（11）all

遍歷全表進行數據匹配，此時的數據查詢性能最差。

6、possible_keys

表示哪些索引可以被Mysql的優(yōu)化器進行選擇，也就是索引候選者有哪些。

7、key

在possible_keys中實際選擇的索引

8、key_len

表示索引的長度，和實際的字段屬性以及是否為null都有關系。

9、ref

當使用字段進行常量等值查詢時ref此處為const，當查詢條件中使用了表達式或者函數則ref顯示為func，則其他的顯示為null。

10、rows

rows列顯示MySQL認為它執(zhí)行查詢時必須檢查的行數。行數越少，效率越高！

11、filtered

filtered 這個是一個百分比的值，表里符合條件的記錄數的百分比。簡單點說，這個字段表示存儲引擎返回的數據在經過過濾后，剩下滿足條件的記錄數量的比例。

12、extra

在其他列不顯示額外信息在此列進行展示。

（1）Using index

在進行數據查詢的時候，數據庫使用了覆蓋索引，就是查詢的列被索引覆蓋，使用到覆蓋索引查詢速度會非常快。不是使用select * ，而是使用select phone_number，就會用到覆蓋索引。

（2）Using where

 查詢時未找到可用的索引，進而通過where條件過濾獲取所需數據，但要注意的是并不是所有帶where語句的查詢都會顯示Using where。

（3）Using temporary

表示查詢后結果需要使用臨時表來存儲，一般在排序或者分組查詢時用到。

（4）Using filesort

此類型表示無法利用索引完成指定的排序操作，也就是ORDER BY的字段實際沒有索引，因此此類SQL是需要進行優(yōu)化的。

exlpain分析實戰(zhàn)

上文中我們闡述了explain在分析SQL語句時，可以通過12個屬性來分析SQL的大致執(zhí)行過程，并以此來判斷SQL存在的性能問題。那么接下來我們通過一個實際的例子，來具體看下如何結合explain來實現(xiàn)SQL的性能分析。

其實所謂的Mysql性能問題，大部分都指的是平臺出現(xiàn)了慢查詢問題。慢查詢實際上是可以通過配置進行記錄的，把執(zhí)行時間超過某個設定的閾值的sql都記錄下來，當出現(xiàn)問題的時候可以通過記錄的慢查詢日志進行問題的定位。但是有的時候，出現(xiàn)大量慢查詢會導致數據庫連接給占滿，導致整個平臺的出現(xiàn)異常。

實際上我們在產品評價表product_evaluation中是建立了索引的，正常來說應該是可以使用到對應的索引字段進行查詢的。但是實際上查詢耗時有幾十秒的時間，遠遠超過我們的預期。那我們猜測是不是由于某種原因導致Mysql優(yōu)化器沒有選擇對應的索引進行數據檢索，最后造成慢查詢的發(fā)生。到底執(zhí)行計劃是怎樣的，還是得借助于explain來看下。

如上文所說，雖然explain有12個字段屬性幫助我們進行執(zhí)行計劃的分析，但是實際上常用的核心字段也就幾個。我們可以看的出來在possible_key中實際上包含了我們設置的索引的，但是實際上Mysql卻選擇了PRIMARY作為其實際使用的。那么問題來了，為什么明明設置了索引，但是實際并沒有用上，唄Mysql吃了嗎？另外為什么之前的業(yè)務中沒有出現(xiàn)這個問題，而現(xiàn)在出現(xiàn)了？我們需要進行進一步的分析。

我們所建立的idx_evaluation_type實際上是一個二級索引（葉子節(jié)點是主鍵id），對于數千萬一張的大表來說，實際上這個二級索引也是非常大的，而且這個字段本身的值就三個，變化不大。因此Mysql的優(yōu)化器在分析這個SQL的時候發(fā)現(xiàn)，如果按照SQL中的索引來獲取數據后再根據where條件進行篩選，篩選后的數據還需要回表到聚簇索引中獲取實際的數據。

假如通過二級索引篩選出來的數據有幾萬條，而后還需要進行排序，這些操作都是基于臨時磁盤我恩建進行的，Mysql判斷這種方式的性能可能會很差，因此優(yōu)化器放棄了原有的數據查詢方式，直接通過主鍵id對應的聚簇索引來進行數據的獲取，因為id本身就是有序的。

那么知道了查詢慢的原因，我們應該怎么進行優(yōu)化呢？實際上可以在SQL語句中增加force idnex，強制Mysql使用我們設置的二級索引。

SELECT * FROM product_evaluation force index(idx_product_id)WHERE product_id =1 and evaluation_type='GOOD'  ORDER BY id desc LIMIT 200

總結

通過上文對于explain使用的介紹，大家在遇到慢SQL問題的時候，可以先通過explain來進行初步的分析，主要明確SQL在Mysql中實際的執(zhí)行過程是怎樣的，如果查詢字段沒有索引則增加索引，如果有索引就要分析為什么沒有用到索引。只要明確具體的執(zhí)行過程，我們才能確定具體的查詢優(yōu)化方案。

到此這篇關于Mysql通過explain分析定位數據庫性能問題的文章就介紹到這了,更多相關Mysql的explain使用內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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