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mysqlexplain分析sql语句

鉴于最近做的事情,需要解决慢sql的问题,现补充一点sql语句性能分析之explain的使用方式!综合返回数据情况,分析各个参数,可以了解sql使用方法:explain+sql语句如:expl

鉴于最近做的事情,需要解决慢sql的问题,现补充一点sql语句性能分析之explain的使用方式!

综合返回数据情况,分析各个参数,可以了解sql

使用方法:explain  + sql语句

如 :explain select id as paid,userid from patientattachments  where id =1000  ORDER BY ctime desc limit 10;

 

 

各个属性的含义

id  select查询的序列号

select_type    select查询的类型,主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询。

table    输出的行所引用的表。

type 联合查询所使用的类型。

type显示的是访问类型,是较为重要的一个指标,结果值从好到坏依次是:

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般来说,得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref。

possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行。如果是空的,没有相关的索引。这时要提高性能,可通过检验WHERE子句,看是否引用某些字段,或者检查字段不是适合索引。

key

显示MySQL实际决定使用的键。如果没有索引被选择,键是NULL。

key_len

显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL,长度就是NULL。文档提示特别注意这个值可以得出一个多重主键里mysql实际使用了哪一部分。

ref

显示哪个字段或常数与key一起被使用。

rows

这个数表示mysql要遍历多少数据才能找到,在innodb上是不准确的。

Extra

如果是Only index,这意味着信息只用索引树中的信息检索出的,这比扫描整个表要快。

如果是where used,就是使用上了where限制。

如果是impossible where 表示用不着where,一般就是没查出来啥。

如果此信息显示Using filesort或者Using temporary的话会很吃力,WHERE和ORDER BY的索引经常无法兼顾,如果按照WHERE来确定索引,那么在ORDER BY时,就必然会引起Using filesort,这就要看是先过滤再排序划算,还是先排序再过滤划算。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

type 这列很重要,显示了连接使用了哪种类别,有无使用索引.

从最好到最差的连接类型为:

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

(1)system
这是const联接类型的一个特例。表仅有一行满足条件.


2)const
表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次!
3)eq_ref


对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。它用在一个索引的所有部分被联接使用并且索引是UNIQUE或PRIMARY KEY。
eq_ref可以用于使用= 操作符比较的带索引的列。比较值可以为常量或一个使用在该表前面所读取的表的列的表达式。


(4)ref
对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。如果联接只使用键的最左边的前缀,或如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY(换句话说,如果联接不能基于关键字选择单个行的话),则使用ref。如果使用的键仅仅匹配少量行,该联接类型是不错的。

ref可以用于使用=或<=>操作符的带索引的列。


(5)ref_or_null
该联接类型如同ref,但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。在解决子查询中经常使用该联接类型的优化。
在下面的例子中,MySQL可以使用ref_or_null联接来处理ref_tables:
SELECT * FROM ref_table
WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;

(6)index_merge
该联接类型表示使用了索引合并优化方法。在这种情况下,key列包含了使用的索引的清单,key_len包含了使用的索引的最长的关键元素。

(7)unique_subquery
该类型替换了下面形式的IN子查询的ref:
value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
unique_subquery是一个索引查找函数,可以完全替换子查询,效率更高。


(8)index_subquery
该联接类型类似于unique_subquery。可以替换IN子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引:
value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)


(9)range
只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引。key_len包含所使用索引的最长关键元素。在该类型中ref列为NULL。
当使用=、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN或者IN操作符,用常量比较关键字列时,可以使用range

mysql> explain select * from t3 where id=3952602 or id=3952603 ;
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t3 | range | PRIMARY,idx_t3_id | idx_t3_id | 4 | NULL | 2 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+-----------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.02 sec)

(10)index
该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。
当查询只使用作为单索引一部分的列时,MySQL可以使用该联接类型。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


(11)ALL
对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。如果表是第一个没标记const的表,这通常不好,并且通常在它情况下很差。通常可以增加更多的索引而不要使用ALL,使得行能基于前面的表中的常数值或列值被检索出。

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分析完sql语句性能以后,了解一些提高sql性能相关的知识:

索引使用要注意的情况:

  1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。  

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:  
select id from t where num is null  
可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:  
select id from t where num=0  
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。  

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:  
select id from t where num=10 or num=20  
可以这样查询:  
select id from t where num=10  
union all  
select id from t where num=20  


5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:  
select id from t where num in(1,2,3)  
对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:  
select id from t where num between 1 and 3  


6.下面的查询也将导致全表扫描:  
select id from t where name like '%abc%'  
若要提高效率,可以考虑全文检索。  


7.如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:  
select id from t where num=@num  
可以改为强制查询使用索引:  
select id from t with(index(索引名)) where num=@num  


8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:  
select id from t where num/2=100  
应改为:  
select id from t where num=100*2  


9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:  
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id  
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id  
应改为:  
select id from t where name like 'abc%'  
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'  


10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。  


11.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。  


12.不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:  
select col1,col2 into #t from t where 1=0  
这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:  
create table #t(...)  


13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:  
select num from a where num in(select num from b)  
用下面的语句替换:  
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)  


14.并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。  


15.索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。  


16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。  


17.尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。  


18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。  


19.任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。  


20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。  


21.避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。  


22.临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使用导出表。  


23.在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。  


24.如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。  


25.尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。  


26.使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。  


27.与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。  


28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。  


29.尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。  


30.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。

31.隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误. 由于表的字段tu_mdn定义为varchar2(20), 
但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给Oracle,这样会导致索引失效. 
错误的例子:select * from test where tu_mdn=13333333333; 
正确的例子:select * from test where tu_mdn='13333333333'; 

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 再附一篇关于组合索引和单索引的使用和创建知识的:

http://note.youdao.com/share/web/file.html?id=a71cc615a39e92c8bb57100a8020c056&type=note

 by cxr


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lyuxian520
这个家伙很懒,什么也没留下!
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