执行计划是什么?
执行计划，简单的来说，是SQL在数据库中执行时的表现情况,通常用于SQL性能分析,优化等场景。在MySQL使用 explain 关键字来查看SQL的执行计划。如下所示:
1 2 3 4 5 | //1. 查询t_base_user select * from t_base_user where name=”andyqian”;
//2. 查看上述语句的执行计划 explain select * from t_base_user where name=”andyqian”; |
执行查看上述2语句后,我们可以得出以下执行计划结果
| id | select_type | table | type | possible_kes | key | key_len | ref | rows | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | t_base_user | ALL | 1 | Using where |
上面执行计划是什么意思呢？有什么参考价值呢?
上面这个执行计划给到的信息是: 这个结果通过一个简单的语句全表扫描,共扫描1行,使用where条件在t_base_user表中筛选出的。发现该语句并没有走索引,为什么是这样的呢？别急，我们紧接着看下一节。
读懂执行计划
通过上面，我们知道了什么是执行计划,也看到了执行计划到底是什么东西,现在我们来具体了解一下,MySQL执行计划中,每个属性代表的是什么意思?
我们一一来介绍,并说明每个属性有哪些可选值,以及每个可选值的意思。
- id
表示查询中select操作表的顺序,按顺序从大到依次执行 - select_type :
该表示选择的类型,可选值有: SIMPLE(简单的), - type :
该属性表示访问类型,有很多种访问类型。
最常见的其中包括以下几种: ALL(全表扫描), index(索引扫描),range(范围扫描),ref (非唯一索引扫描),eq_ref(唯一索引扫描,),(const)常数引用, 访问速度依次由慢到快。其中 : range(范围)常见与 between and …, 大于 and 小于这种情况。
提示 : 慢SQL是否走索引,走了什么索引,也就可以通过该属性查看了。 - table :
表示该语句查询的表 - possible_keys :
顾名思义,该属性给出了,该查询语句,可能走的索引,(如某些字段上索引的名字)这里提供的只是参考,而不是实际走的索引,也就导致会有possible_Keys不为null,key为空的现象。 - key :
显示MySQL实际使用的索引,其中就包括主键索引(PRIMARY),或者自建索引的名字。 - key_len :
表示索引所使用的字节数， - ref :
连接匹配条件,如果走主键索引的话,该值为: const, 全表扫描的话,为null值 - rows :
扫描行数,也就是说，需要扫描多少行,采能获取目标行数,一般情况下会大于返回行数。通常情况下,rows越小,效率越高, 也就有大部分SQL优化，都是在减少这个值的大小。注意: 理想情况下扫描的行数与实际返回行数理论上是一致的,但这种情况及其少,如关联查询,扫描的行数就会比返回行数大大增加) - Extra
这个属性非常重要,该属性中包括执行SQL时的真实情况信息,如上面所属,使用到的是”using where”，表示使用where筛选得到的值,常用的有:
“Using temporary”: 使用临时表 “using filesort”: 使用文件排序
看到这里,我们应该已经发现,在第一步中,我们的这条SQL
1 | select * from t_base_user where name=”andyqian”; |
是没有走索引的,而且还是全表扫描,在数据量少的情况下,问题还不会特别突出,如果数据量比较大,这可是个会造成生产事故的慢查询哦，现在我们改造一下,将name字段添加上索引,
1 2 | # 添加索引 alter table t_base_user add index idx_name(name); |
看看它的执行计划是怎样的。
| id | select_type | table | type | possible_kes | key | key_len | ref | rows | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | t_base_user | ref | idx_name | idx_name | 93 | cons | 1 | Using where |
你看,现在已经走idx_name索引了,其type从All(全表扫描)到ref(非唯一索引了)，别看就只有这一点点小区别,在大数据量的时候,可是会起大作用的哦。
数据结构
本文中演示的数据结构如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | # 创建表 create table t_base_user( oid bigint(20) not null primary key auto_increment, name varchar(30) null comment “name”, email varchar(30) null comment “email”, age int null comment “age”, telephone varchar(30) null comment “telephone”, status tinyint(4) null comment “0 无效 1 有效”, created_at datetime null comment “”, updated_at datetime null comment “” )
## 新增记录: insert into t_base_user(name,email,age,telephone,created_at,updated_at)values(“andyqian”,”andytohome@gmail.com”,20,”15608411″,now(),now()); ) |
最后
一个好的数据库表设计,从一开始就应该考虑添加索引,而不是到最后发现慢SQL了,影响业务了,才来补救。其实我在工作经历当中，由于新建表,或新加字段后,忘记添加索引也造成了多次生产事故,记忆犹新!!!
