查询计划参数详解

explain这是此次想要了解的重点命令，用于查看mysql中查询sql语句的执行计划，用来对sql进行优化，以最合理的方式写sql语句
一条标准的sql查询语句：

explain select id from user_customer where id=1\G;

获得的结果：

*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_customer
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 4
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using index

从上面能够看到全部的参数，下面一一进行说明：

id

select查询的标识符，每一个select都会被自动分配一个惟一的标识符

select_type

select 查询的类型，常见的值以下：

• SIMPLE：表示此查询不包含UNION查询或子查询

• PRIMARY：表示此查询是最外层的查询

• UNION：表示此查询是UNION的第二或随后的查询

• DEPENDENT UNION：UNION中的第二个或后面的查询语句，取决于外面的查询

• UNION RESULT：UNION的结果

• SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT

• DEPENDEND SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询，即子查询依赖于外层查询的结果

• DERIVED：被驱动的select子查询（子查询位于FROM子句）

• MATERIALIZED：被物化的子查询

table

查询涉及到的数据表或衍生表

type

type字段比较重要，它标识了查询是否高效，是使用了全表扫描仍是索引扫描等等

• system：表中只有一条数据，这个类型是特殊的const类型

• const：针对主键或惟一索引的等值查询扫描，最多只返回一条数据。const查询的速度很是快，由于它仅仅读取一次便可，以下面的sql语句

select * from user_customer where id=5;

• ref：此类型一般出如今多表的join查询，针对于非惟一或非主键索引，或者是使用了最左前缀规则索引的查询

select * from user_customer where first_name='123' and last_name='456';

explain select * from migrations,user_customer  where migrations.batch=user_customer.uid and cid>1\G;

eq_ref：一般出如今多表的join查询，对于对于前表的每个结果，都只能匹配到后表的一行结果，而且查询的比较操做是=，查询效率较高

explain select * from migrations,user_customer  where migrations.batch=user_customer.uid \G;    //前表的数据在后表中都有匹配

• range：range表示的索引范围查找，经过索引字段范围获取表中部分数据记录，这个类型一般出如今=, <>, >, <, between, in()等操做中
  当type是range时，那么explain输出的ref字段为NULL，而且ken_len字段为这次查询中使用到的索引的最长的那个

  > int的长度是4字节，bigint的长度是8字节；字符串根据字段的长度能够计算出长度(**utf每一个字符占用3字节，若是是varchar**)；若是字段容许null则会增长一个字节的大小

• index：表示扫描的时候仅仅扫描了索引，而不扫描数据；也就是说在查询数据的时候直接在索引树中就能够获取到，在这种状况下的时候，extra字段会显式Using Index

• all：表示全表扫描，是全部这些属性中性能最差的一个

type类型的性能比较

all < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system

possible_keys

表示在查询的过程当中有可能使用到的keys

ken_len

表示查询优化器使用到了的索引的字节数，这个字段能够评估出组合索引是否被彻底使用到，或只有最左部分字段被使用到，key_len的计算规则以下：

• 字符串

  • char(n)：固定长度，n字符长度，根据不一样的编码n2或n3的字节

  • varchar(n)：变长长度，在实际计算存储大小的时候，n小于255则用1字节存储长度，大于255则用2字节存储长度

• 数值类型

  • tinyint(n)：1字节

  • smallint(n)：2字节

  • mediumint(n)：3字节

  • int(n)：4字节

  • bitint(n)：8字节

• 时间类型

  • date：3字节

  • timestamp：4字节

  • datetime：8字节

• 字段属性：

  • Null属性占用一个字节，若是字段是NOT NULL的，则不会占用这额外的一字节

  • 在数值类型中，是预留出了一位去存储数值的符号

rows

mysql查询优化器根据统计信息，估算sql要查找结果集须要扫描读取的数据行数，这个值能够直观的反映出sql的效率，原则上rows数值越小越好

extra

在sql中不少额外的信息会在extra字段中体现：

• Using filesort
  当Extra字段中有Using filesort时，表示mysql须要额外的排序操做，不能经过索引顺序达到排序效果；在sql语句中使用order by 进行排序的时候，若是没有很好的使用到定值和最左排序的话，会出现这种状况

• Using index condition

  • 这是mysql5.6的新特性，叫索引条件推送，只是针对于二级索引。

  • 在通常状况下，mysql服务器都会将存储引擎处理完成的数据返回给服务层后在应用where条件进行过滤，可是当mysql筛选到where条件中的第一个条件筛选的方式是相似于范围查询，就是like，<等；可是这里mysql的查询优化器会筛选第一个where条件中的可以查询出的范围，会根据range的范围与数据的总数进行对比进行什么样的查询

  • 查询想要获取的字段都是*

• Using index
  “覆盖索引扫描”，表示查询在索引树上就能够找到所须要的数据，而不须要扫描底层的叶子节点数据，这种状况性能很好

只出现了这个的时候表示性能很好；若是这个和Using where同时出现的话，表示先在存储引擎中使用索引进行筛选，再在mysql服务中进行条件筛选

• Using temporary
  在查询的时候使用临时表，通常出现排序，分组和多表join的状况，查询效率不高，建议进行优化

• Using where
  使用了where从句来限制哪些行将与下一个表匹配或者是返回给用户

Extra列出现Using where表示mysql服务器将存储引擎返回服务层之后再应用where条件过滤
有一种状况，数据表中数据量很大，查询的条件在数据表中占的比例也很高，原本在原则上可使用索引，可是由于该查询记录占表中比例很大，mysql会不对该sql使用索引，这种状况能够在查询语句后面使用limit进行限制

• Using MRR
  这也是mysql5.6新增的特性， Multi-Range Read（多范围读），针对基于辅助／第二索引的查询，减小随机IO，而且将随机IO转换为顺序IO，提升查询效率

在基于mysql中的Innodb的数据存储方式才用的是B+tree，二级索引的存储顺序与主键的顺序是不一致的，开启了mrr以后，mysql将根据辅助结果集获取的结果集根据主键进行排序，将乱序化为有序，能够用主键访问基表，将随机读转换为顺序读，多页数据记录可一次性读入或根据这次的主键范围分次读入，以减小IO操做，提升查询效率

• Not exists
  mysql优化了left join，一旦它找到了匹配left join标准的行，就再也不搜索了