MySQL的性能优化方法

本篇内容介绍了“MySQL的性能优化方法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令，它可以对 SELECT 语句进行分析，并输出 SELECT 执行的详细信息，以供开发人员针对性优化。

EXPLAIN 命令用法十分简单，在 SELECT 语句前加上 EXPLAIN 就可以了，例如：

为了演示 EXPLAIN，我们先创建一张表 xttblog。为了演示 EXPLAIN，我们先创建一张表 xttblog。

EXPLAIN 命令输出的格式大致如下：

id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.对于每个字段的解释如下：

• select_type: SELECT 查询的类型.

• table: 查询的是哪个表

• partitions: 匹配的分区

• type: join 类型

• possible_keys: 此次查询中可能选用的索引

• key: 此次查询中确切使用到的索引.

• ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用

• rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.

• filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比

• extra: 额外的信息

每个字段的含义我们可能都了解了，但是每个字段都对应好几个值。那么每个值又代表什么意思呢？下面我们针对每个关键字代表什么意思，再来单独解释一下！

select_type 表示了查询的类型, 它的常用取值有：

• 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

• DEPENDENT 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

最常见的查询类别应该是 SIMPLE 了，比如当我们的查询没有子查询，也没有 UNION 查询时，那么通常就是 SIMPLE 类型。

table，表示查询涉及的表或衍生表。xttblog 代表的就是 xttblog 表。 代表的就是，第一条和第二条查询出来的结果的合集。

partitions: NULL。代表的是是否使用了分区，null 表明没有分区。

type 字段比较重要，它提供了判断查询是否高效的重要依据依据。通过 type 字段，我们判断此次查询是全表扫描还是索引扫描等。

type 常用的取值有：

• system: 表中只有一条数据。这个类型是特殊的 const 类型

• const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描，最多只返回一行数据。const 查询速度非常快，因为它仅仅读取一次即可

• eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，表示对于前表的每一个结果，都只能匹配到后表的一行结果。并且查询的比较操作通常是 =，查询效率较高

• ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，针对于非唯一或非主键索引，或者是使用了最左前缀规则索引的查询

• range: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =，<>，>，>=，<，<=，IS NULL，<=>，BETWEEN，IN() 操作中。当 type 是 range 时，那么 EXPLAIN 输出的 ref 字段为 NULL，并且 key_len 字段是此次查询中使用到的索引的最长的那个

• index: 表示全索引扫描(full index scan)和 ALL 类型类似，只不过 ALL 类型是全表扫描，而 index 类型则仅仅扫描所有的索引，而不扫描数据。index 类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到，而不需要扫描数据。当是这种情况时，Extra 字段 会显示 Using index

• ALL: 表示全表扫描，这个类型的查询是性能最差的查询之一。通常来说，我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询，因为这样的查询在数据量大的情况下，对数据库的性能是巨大的灾难。如一个查询是 ALL 类型查询，那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免

通常来说，不同的 type 类型的性能关系不一样。ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system。ALL 类型因为是全表扫描，因此在相同的查询条件下， 它是速度最慢的。而 index 类型的查询虽然不是全表扫描，但是它扫描了所有的索引，因此比 ALL 类型的稍快。后面的几种类型都是利用了索引来查询数据，因此可以过滤部分或大部分数据， 因此查询效率就比较高了。

possible_keys 表示 MySQL 在查询时，能够使用到的索引。注意，即使有些索引在 possible_keys 中出现，但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到。MySQL 在查询时具体使用了哪些索引，由 key 字段决定。

此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引。

表示查询优化器使用了索引的字节数。这个字段可以评估组合索引是否完全被使用，或只有最左部分字段被使用到。key_len 的计算规则如下：

• 字符串

• char(n): n 字节长度

• varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3 n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4 n + 2 字节

• 数值类型:

• TINYINT: 1字节

• SMALLINT: 2字节

• MEDIUMINT: 3字节

• INT: 4字节

• BIGINT: 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。如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性

rows 也是一个重要的字段。MySQL 查询优化器根据统计信息，估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数。这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏，原则上 rows 越少越好。

EXplain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示，常见的有以下几种内容：

• Using filesort：当 Extra 中有 Using filesort 时，表示 MySQL 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。一般有 Using filesort，都建议优化去掉，因为这样的查询 CPU 资源消耗大。

• Using index："覆盖索引扫描"，表示查询在索引树中就可查找所需数据，不用扫描表数据文件，往往说明性能不错

• Using temporary：查询有使用临时表，一般出现于排序，分组和多表 join 的情况，查询效率不高，建议优化

前面我已经说了，rows 显示此查询一共扫描了多少行，这个是一个估计值。所以它不准确。那么 rows 究竟是怎么计算出来的呢？为什么不准确？

rows在官网的文档中有解释：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html#explain_rows。

The rows column indicates the number of rows MySQL believes it must examine to execute the query.

这个 rows 就是 mysql 认为必须要逐行去检查和判断的记录的条数。举个例子来说，假如有一个语句 select * from t where column_a = 1 and column_b = 2; 全表假设有 100 条记录，column_a 字段有索引（非联合索引），column_b没有索引。column_a = 1 的记录有 20 条， column_a = 1 and column_b = 2 的记录有 5 条。

那么最终查询结果应该显示 5 条记录。 explain 结果中的 rows 应该是 20。因为这 20 条记录 mysql 引擎必须逐行检查是否满足 where 条件。

“MySQL的性能优化方法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！