MySQL 性能優化神器 Explain

摘自 https://segmentfault.com/a/1190000008131735，這是目前在 google 搜得到的寫得最好的一篇，不過沒有列舉所有情況，日后有更豐富的經驗再來補充。

簡介

MySQL提供了一個EXPLAIN命令，它可以對SELECT語句進行分析，并輸出SELECT執行的詳細信息，以供開發人員針對性優化。EXPLAIN命令用法十分簡單，在SELECT語句前加上Explain就可以了，例如：

EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE id < 300;

準備

為了接下來方便演示EXPLAIN的使用，首先我們需要建立兩個測試用的表，并添加相應的數據：

CREATE TABLE `user_info` (
  `id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `age`  INT(11)              DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name_index` (`name`)
)
  ENGINE = InnoDB
  DEFAULT CHARSET = utf8

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);

CREATE TABLE `order_info` (
  `id`           BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id`      BIGINT(20)           DEFAULT NULL,
  `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `productor`    VARCHAR(30)          DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
)
  ENGINE = InnoDB
  DEFAULT CHARSET = utf8

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

EXPLAIN 輸出格式

EXPLAIN命令的輸出內容大致如下：

mysql> explain select * from user_info where id = 2
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

各列的含義如下：

  • id：SELECT 查詢的標識符. 每個 SELECT 都會自動分配一個唯一的標識符
  • select_type：SELECT 查詢的類型.
  • table：查詢的是哪個表
  • partitions：匹配的分區
  • type：join 類型
  • possible_keys：此次查詢中可能選用的索引
  • key：此次查詢中確切使用到的索引
  • ref：哪個字段或常數與 key 一起被使用
  • rows：顯示此查詢一共掃描了多少行，這個是一個估計值
  • filtered：表示此查詢條件所過濾的數據的百分比
  • extra：額外的信息

接下來我們來重點看一下比較重要的幾個字段。

id

id是用來順序標識整個查詢中SELELCT語句的，在嵌套查詢中id越大的語句越先執行。該值可能為NULL，如果這一行用來說明的是其他行的聯合結果。

select_type

select_type表示了查詢的類型, 它的常用取值有：

  • SIMPLE，表示此查詢不包含 UNION 查詢或子查詢
  • PRIMARY，表示此查詢是最外層的查詢
  • UNION，表示此查詢是 UNION 的第二或隨后的查詢
  • DEPENDENT UNION，UNION 中的第二個或后面的查詢語句，取決于外面的查詢
  • UNION RESULT，UNION 的結果
  • SUBQUERY，子查詢中的第一個 SELECT
  • DEPENDENT SUBQUERY：子查詢中的第一個 SELECT，取決于外面的查詢。即子查詢依賴于外層查詢的結果。

最常見的查詢類別應該是SIMPLE了，比如當我們的查詢沒有子查詢，也沒有UNION查詢時，那么通常就是SIMPLE類型，例如：

mysql> explain select * from user_info where id = 2
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

如果我們使用了UNION查詢, 那么EXPLAIN輸出的結果類似如下：

mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM user_info  WHERE id IN (1, 2, 3))
    -> UNION
    -> (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (3, 4, 5));
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type  | table      | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
|  1 | PRIMARY      | user_info  | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    3 |   100.00 | Using where     |
|  2 | UNION        | user_info  | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    3 |   100.00 | Using where     |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL       | ALL   | NULL          | NULL    | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

table

表示查詢涉及的表或衍生表

type

type字段比較重要，它提供了判斷查詢是否高效的重要依據。通過type字段，我們判斷此次查詢是全表掃描還是索引掃描等。

type 常用類型

type常用的取值有：

  • system：表中只有一條數據。這個類型是特殊的const類型。
  • const：針對主鍵或唯一索引的等值查詢掃描，最多只返回一行數據。const查詢速度非常快，因為它僅僅讀取一次即可。

例如下面的這個查詢，它使用了主鍵索引，因此type就是const類型的。

mysql> explain select * from user_info where id = 2
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
  • eq_ref：此類型通常出現在多表的join查詢，表示對于前表的每一個結果，都只能匹配到后表的一行結果。并且查詢的比較操作通常是=，查詢效率較高。

例如：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: user_product_detail_index
          key: user_product_detail_index
      key_len: 314
          ref: NULL
         rows: 9
     filtered: 100.00
        Extra: Using where; Using index
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: test.order_info.user_id
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
  • ref：此類型通常出現在多表的join查詢，針對于非唯一或非主鍵索引，或者是使用了最左前綴規則索引的查詢。

例如下面這個例子中，就使用到了ref類型的查詢：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
          key: user_product_detail_index
      key_len: 9
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
  • range：表示使用索引范圍查詢，通過索引字段范圍獲取表中部分數據記錄。這個類型通常出現在=，<>，>，>=，<，<=，IS NULL，<=>，BETWEEN，IN() 操作中。
    當type是range時，那么EXPLAIN輸出的ref字段為NULL，并且key_len字段是此次查詢中使用到的索引的最長的那個。

例如下面的例子就是一個范圍查詢：

mysql> EXPLAIN SELECT *
    ->         FROM user_info
    ->         WHERE id BETWEEN 2 AND 8
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: NULL
         rows: 7
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
  • index：表示全索引掃描（full index scan），和ALL類型類似，只不過ALL類型是全表掃描，而index類型則僅僅掃描所有的索引，而不掃描數據。
    index類型通常出現在：所要查詢的數據直接在索引樹中就可以獲取到，而不需要掃描數據。當是這種情況時，Extra字段會顯示Using index。

例如：

mysql> EXPLAIN SELECT name FROM  user_info 
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: NULL
          key: name_index
      key_len: 152
          ref: NULL
         rows: 10
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上面的例子中，我們查詢的name字段恰好是一個索引，因此我們直接從索引中獲取數據就可以滿足查詢的需求了，而不需要查詢表中的數據。因此這樣的情況下，type的值是index，并且Extra的值是Using index。

ALL：表示全表掃描，這個類型的查詢是性能最差的查詢之一。通常來說，我們的查詢不應該出現ALL類型的查詢，因為這樣的查詢在數據量大的情況下，對數據庫的性能是巨大的災難。如一個查詢是ALL類型查詢，那么一般來說可以對相應的字段添加索引來避免。

下面是一個全表掃描的例子，可以看到，在全表掃描時，possible_keys和key字段都是NULL，表示沒有使用到索引，并且rows十分巨大，因此整個查詢效率是十分低下的。

mysql> EXPLAIN SELECT age FROM  user_info WHERE age = 20
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10
     filtered: 10.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

type類型的性能比較

通常來說，不同的type類型的性能關系如下：
ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
ALL類型因為是全表掃描，因此在相同的查詢條件下，它是速度最慢的。
而index類型的查詢雖然不是全表掃描，但是它掃描了所有的索引，因此比ALL類型的稍快。
后面的幾種類型都是利用了索引來查詢數據，因此可以過濾部分或大部分數據，因此查詢效率就比較高了。

possible_keys

possible_keys表示 MySQL 在查詢時，能夠使用到的索引。注意，即使有些索引在possible_keys中出現，但是并不表示此索引會真正地被 MySQL 使用到。MySQL 在查詢時具體使用了哪些索引，由key字段決定。

key

此字段是 MySQL 在當前查詢時所真正使用到的索引。

key_len

表示查詢優化器使用了索引的字節數。這個字段可以評估組合索引是否完全被使用，或只有最左部分字段被使用到。
key_len的計算規則如下:

  • 字符串
    • char(n)：n 字符長度
    • varchar(n)：如果是utf8編碼，則是3n + 2字節；如果是utf8mb4編碼，則是4n + 2字節。
  • 數值類型：
    • TINYINT：1 字節
    • SMALLINT：2 字節
    • MEDIUMINT：3 字節
    • INT：4 字節
    • BIGINT：8 字節
  • 時間類型
    • DATE：3 字節
    • TIMESTAMP：4 字節
    • DATETIME：8 字節
  • 字段屬性：NULL屬性占用一個字節。如果一個字段是NOT NULL的，則沒有此屬性。

我們來舉兩個簡單的栗子：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' 
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: user_product_detail_index
          key: user_product_detail_index
      key_len: 9
          ref: NULL
         rows: 5
     filtered: 11.11
        Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上面的例子是從表order_info中查詢指定的內容，而我們從此表的建表語句中可以知道，表order_info有一個聯合索引：

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

不過此查詢語句WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH'中，因為先進行 user_id的范圍查詢，而根據最左前綴匹配原則，當遇到范圍查詢時，就停止索引的匹配，因此實際上我們使用到的索引的字段只有user_id，因此在EXPLAIN中，顯示的key_len為 9。因為user_id字段是 BIGINT，占用 8 字節，而NULL屬性占用一個字節，因此總共是 9 個字節。若我們將user_id字段改為 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0'，則key_length應該是 8。

上面因為最左前綴匹配原則，我們的查詢僅僅使用到了聯合索引的user_id字段，因此效率不算高。

接下來我們來看一下下一個例子：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1';
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
          key: user_product_detail_index
      key_len: 161
          ref: const,const
         rows: 2
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

這次的查詢中，我們沒有使用到范圍查詢，key_len的值為 161。為什么呢？因為我們的查詢條件WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1'中，僅僅使用到了聯合索引中的前兩個字段，因此keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161。

rows

rows也是一個重要的字段。MySQL 查詢優化器根據統計信息，估算 SQL 要查找到結果集需要掃描讀取的數據行數。
這個值非常直觀顯示 SQL 的效率好壞，原則上rows越少越好。

Extra

Explain中的很多額外的信息會在Extra字段顯示，常見的有以下幾種內容：

  • Using filesort
    當Extra中有Using filesort時，表示 MySQL 需額外的排序操作，不能通過索引順序達到排序效果。一般有Using filesort，都建議優化去掉，因為這樣的查詢 CPU 資源消耗大。

例如下面的例子：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY product_name
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: NULL
          key: user_product_detail_index
      key_len: 253
          ref: NULL
         rows: 9
     filtered: 100.00
        Extra: Using index; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們的索引是

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

但是上面的查詢中根據product_name來排序，因此不能使用索引進行優化，進而會產生Using filesort。
如果我們將排序依據改為ORDER BY user_id, product_name，那么就不會出現Using filesort了。例如：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: NULL
          key: user_product_detail_index
      key_len: 253
          ref: NULL
         rows: 9
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
  • Using index
    “覆蓋索引掃描”，表示查詢在索引樹中就可查找所需數據，不用掃描表數據文件，往往說明性能不錯。
  • Using temporary
    查詢有使用臨時表，一般出現于排序，分組和多表 join 的情況，查詢效率不高，建議優化。

PS

現在的 MySQL 5.7 索引貌似不是根據最左前綴匹配原則。所以有時間會對本文做一定修改。

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