mysql执行计划

注意:mysql各个版本的执行计划的结果会有区别，需要根据具体的结果来做优化

explain各列释义

id列

id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。id越大越早执行。

select_type列

select_type 表示对应行是是简单还是复杂的查询。
复杂查询分为三类：简单子查询、派生表（from语句中的子查询）、union 查询。

该列的数据类型有：

• simple：简单查询。查询不包含子查询和union
• primary：复杂查询中最外层的 select
• subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）
• derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表
• union：在 union 中的第二个和随后的 select
• union result：从 union 临时表检索结果的 select

table列

这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
当 from 子句中有子查询时，table列是derivenN 格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查询。当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为 <union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。

type列

这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行。
依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

type列各数值含义：

• NULL：mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表
• const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。
• eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。
• ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。
• ref_or_null：类似ref，但是可以搜索值为NULL的行。
• index_merge：表示使用了索引合并的优化方法。
• range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。
• index：和ALL一样，不同就是mysql只需扫描索引树，这通常比ALL快一些。
• ALL：即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了

possible_keys列

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。

key列

这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。
如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。

key_len列

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

ref列

这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），func，NULL，字段名。

rows列

这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。

Extra列

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

• distinct: 一旦mysql找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了
• Using index：查询的列被索引覆盖（即覆盖索引），并且where筛选条件是索引的前导列。这发生在对表的请求列都是同一索引的部分的时候，返回的列数据只使用了索引中的信息，而没有再去访问表中的行记录。是性能高的表现。
• Using where：查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引前导列。
• Using index condition:与user where类似，查询的列不完全被索引覆盖，where 条件中是一个前导列的范围。
• Using where;Using index：查询的列被索引覆盖，并且Where筛选条件是索引列之一但是不是索引的前导列，意味着无法直接通过索引查找符合条件的数据。
• NULL ： 查询的列未被索引覆盖，where筛选条件是索引前导列。意味着用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须通过回表来实现。
• Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。
• Using filesort：mysql 会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

参考文献：提供了具体例子加以说明

创建索引原则

熟记这些创建索引原则，但具体效果要具体分析。

1、有大量重复值、且经常有范围查询（ > ,< ，> =,< =）和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引；

2、经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；

3、组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列；

索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。用户在表中每加进一个索引，维护索引集合就要做相应的更新工作。

4、表的主键、外键必须有索引；

5、区分度更高（同值的最少）的字段，建索引；

6、单表数据太少，不适合建索引。例如字典表

7、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的联合索引，一般可以删除联合索引；

8、尽量使用前缀来索引

其实一般情况下我们也不会在字段类型为TEXT和BLOG类型上加索引。

如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

9、为经常需要排序，分组和联合操作的字段建立索引。

10、为常作为查询条件的字段建立索引。

查询语句优化原则

优化方法不止下述提到的这些。有碰到优化方法就要记录和验证（一定要验证，而不是去记，很多博客写得并不严谨）。
以下的方法如果博主有验证通过了会给完整案例（包括建表、数据量、数据库执行计划等信息），如没有，就是仅供参考而已，优化原则均来自博主同事与网上博客。

这些优化要结合mysql的数据结构，要自己去看explain(执行计划)。mysql还有他自己的优化，例如：数据量小的时候明明用了这些优化方法还是不走索引。所以要具体问题具体分析。

熟记这些优化原则，但具体效果要具体分析。

1、全值匹配

如果用到了联合索引，那么一般情况下，最好是将联合索引的各字段都用到查询条件中。

2、最佳左前缀法则

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

3、不在索引上做任何的操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而变成全表扫描

4、存储引擎不能使用索引中范围条件(>、<、between等范围查询)右边的列

举例：
name、age、title为联合索引，如果是下面的查询语句，那么只会用到name、age两个索引。

SELECT  * FROM employees WHERE name = 'qitian' AND age>18 AND title= '经理'

5、尽量使用覆盖索引

就是查询的结果集都为索引字段，那么就是覆盖索引。

6、mysql在使用“不等于”、is null 、 is not null的时候不会使用索引，会进行全表扫描

7、少用or或者in，用or或者in时会导致索引失效

a为主键,b为索引
select  a, b   from  test  where b  in ( 'x1', 'x2','x3')  

正常情况下，上述sql语句不会走索引。
如果类似的查询语句必须走索引的话
可以考虑用union来联结，分开查询就可以走索引了。

select  a, b  from  test    where  b ='x1'
union
select  a, b  from  test    where  b ='x2'
union
select  a, b  from  test    where  b ='x3'

8、字符串不加单引号导致索引失效。

9、当取出的数据超过全表数据的20%时，不会使用索引

10、使用like时注意：

不使用索引：
like ‘%L%’
使用索引：
like ‘L%’

11、如果使用数字作为字符，则数字需要加引号，否则mysql会自动在列上加数据类型转换函数

不使用索引
where mobile=18868886888
使用索引
where mobile=’18868886888’

12、字段加运算符不会使用索引。所以尽量把运算放在数值上

不使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME, AMOUNT FROM TRANSACTION WHERE AMOUNT + 3000 >5000;
使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME, AMOUNT FROM TRANSACTION WHERE AMOUNT > 2000 ;

13、ORDER BY 子句只在以下的条件下使用索引：

ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
ORDER BY中不能既有ASC也有DESC
例如:
alter table test1 add index(a,b);
alter table test1 add index©;

不使用索引：
select * from test1 order by a,c; 不在一个索引中
select * from test1 order by b; 没有出现组合索引的第一列
select * from test1 order by a asc, b desc; 混合ASC和DESC
select * from test1 where a=1 order by c; where和order by用的不是同一个索引，where使用索引，order by不使用。

使用索引：
select * from test1 order by a,b;
select * from test1 order where a=1 order by b;
select * from test1 order where a=1 order by a,b;
select * from test1 order by a desc, b desc;
select * from test1 where c=1 order by c;

14、只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用MEDIUMINT代替INT

15、从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议

PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。

表中需要有数据，这样mysql才好给出建议，结果集的最后一列就是mysql认为应该改用的数据类型建议。

16、join 语法，尽量将小的表放在前面，在需要on的字段上，数据类型保持一致，并设置对应的索引，否则MySQL无法使用索引来join查询

17、在大表上做大量更新时，如果会锁全表，则需要拆分执行，避免长时间锁住表，导致其他请求积累太多InnoDB 支持行锁，但前提是Where子句需要建立索引，没有索引也一样是锁全表

18、永远用小结果集驱动大的结果集，小数据集的表先执行。

19、MySQL支持两种方式的排序filesort和index，Using index 是指MySQL扫描索引本身完成排序。index效率高，filesort效率低。

20、 order by 满足两种情况会使用Using index。

1. order by语句使用索引最左前列。
2. 使用Where子句与order by 子句条件列组合满足索引最左前列

21、group by 与order by 很类似，其实质是先排序后分组，遵照索引创建顺序的最佳左前缀法则。注意Where高于having,能写在where中的限定条件就不要去having限定了。

注

• 文章是个人知识点整理总结，如有错误和不足之处欢迎指正。
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