mysql执行计划怎么找 mysql查看执行计划

mysql中如何查看优化器优化后的执行计划

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

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概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

A：

select * from t1 where f1 = 20;

B：

select * from t1 where f1 = 30;

如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

mysql desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)

表记录数：

mysql select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+|    32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)

这里我们两条经典的SQL：

SQL C：

select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select * from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100;

表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。

mysql explain  format=json select * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "3243.65"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ALL",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "rows_examined_per_scan": 32034,      "rows_produced_per_join": 115,      "filtered": "0.36",      "cost_info": {        "read_cost": "3232.07",        "eval_cost": "11.58",        "prefix_cost": "3243.65",        "data_read_per_join": "49K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，明显比之前的快了好几倍。

mysql explain  format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "441.09"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1103,      "rows_produced_per_join": 1103,      "filtered": "100.00",      "cost_info": {        "read_cost": "330.79",        "eval_cost": "110.30",        "prefix_cost": "441.09",        "data_read_per_join": "473K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们再看下SQL D的计划：

不加HINT，

mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "534.34"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ref",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "idx_rank1",      "used_key_parts": [        "rank1"      ],      "key_length": "5",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 555,      "rows_produced_per_join": 0,      "filtered": "0.07",      "cost_info": {        "read_cost": "478.84",        "eval_cost": "0.04",        "prefix_cost": "534.34",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

加了HINT，

mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "5.23"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "100.00",      "cost_info": {        "read_cost": "5.13",        "eval_cost": "0.10",        "prefix_cost": "5.23",        "data_read_per_join": "440"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

如何查看MySQL执行计划

使用show status命令

mysql会给出一个很长的列表

含义如下:

aborted_clients 客户端非法中断连接次数

aborted_connects 连接mysql失败次数

com_xxx xxx命令执行次数,有很多条

connections 连接mysql的数量

Created_tmp_disk_tables 在磁盘上创建的临时表

Created_tmp_tables 在内存里创建的临时表

Created_tmp_files 临时文件数

Mysql学会查看sql的执行计划

首先在Mysql的服务中有 连接器、查询缓存(Mysql8 已经删除)、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现

而一条sql怎么执行是由优化器决定的, 优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。

而执行计划就是优化器优化后的sql的执行的详细方案

Mysql中查看执行计划的方式有两种 : 1. 使用desc    2.使用 explain  使用它俩的效果是一样的

接下来要通过执行计划知道sql是怎么执行的

执行计划中有几个重要的字段, 分别是 

id,  table,  type,  possible_keys,  key,  key_len, Extra

id :  可以通过ID来查看在多表联查中sql是先查询哪张表的 id相同的从上往下依次执行,id不同的id大的先执行

table :   table当然就是查询的表名

type :  查询的类型   查询类型分为  ALL,  index,  range,  ref , eq_ref, const(system),  null

    ALL: 指的全盘扫描,没有走任何索引   查询结果集大于25% 优化器可能会走全盘扫描   字符串查询的时候一定要加"" 不然可能会全索引扫描(隐式转换)   统计信息 失效 或者 过旧 也可能走全盘扫描  因为优化器会参考统计信息来制定执行计划

   index: 全索引扫描  就是扫描整颗索引树

       range: 索引范围  查询索引树的一部分范围   范围索引中     =  =  like  的效率会比  or   in  的效率高, 使用like %再前面的不走索引

ref:   辅助索引的等值查询            

                当查询的数据量小,优化器也有可能会走索引的全盘扫描  这里我就不贴图了;

   eq_ref : 多表连接查询中,被连接的表的连接条件列是主键或者唯一键

   const(system): 主键 或者 唯一键 的等值查询

           null: 没有数据

他们的性能是依次递增的 全盘扫描性能最差,  const性能最高

possible_keys:  查询过程中可能用到的索引

key: 真正使用到的索引

key_len:  走索引的长度

    这个是怎么计算的呢?  

   key_len 的计算方法 :

int 类型最长存储4个字节长度的数字  有not null  是4字节  没有的话会花1字节存储是不是null

tinyint 最大存储一个字节    也会花1字节来判断是不是null

字符串类型 : 字符集 utf8mb4  1-4字节

varchar超过255会预留2个字节存储长度 没超预留1个字节

key_len 永远是你设置的长度的最大的  

联合索引可以通过key_len 来判断走了几个索引

    使用desc format=json select * from table 可以查看详细情况

filtered:  索引扫描过滤掉数据的占比

Extra: 额外的信息 

    Using filesort ：MySQL 对数据在sql层进行了排序，而不是按照表内的索引进行排序读 取。 效率比较低

    Using temporary ：使用临时表保存中间结果，也就是说 MySQL 在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 或 group by。

    Using index ：表示 SQL 操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高。

    Using index condition ：表示 SQL 操作命中了索引，但不是所有的列数据都在索引树上，还需要访问实际的行记录。

    Using where ：表示 SQL 操作使用了 where 过滤条件。

    Select tables optimized away ：基于索引优化 MIN/MAX 操作或者 MyISAM 存储引擎优化 COUNT(*) 操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化。

Using join buffer (Block Nested Loop) ：表示 SQL 操作使用了关联查询或者子查询，且需要进行嵌套循环计算