本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要总结了二十一个mysql优化的实践技巧,下面就一起来看一下这二十一个优化技巧,希望对大家有帮助。

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今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于 Web 应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是 DBA 才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的 SQL 语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的 SQL 语句的优化,而只是针对 MySQL 这一 Web 应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用

1.为查询缓存优化你的查询

大多数的 MySQL 服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被 MySQL 的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。
这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的。因为,我们某些查询语句会让 MySQL 不使用缓存。请看下面的示例:

上面两条 SQL 语句的差别就是 CURDATE() ,MySQL 的查询缓存对这个函数不起作用。所以,像 NOW()RAND() 或是其它的诸如此类的 SQL 函数都不会开启查询缓存,因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以,你所需要的就是用一个变量来代替 MySQL 的函数,从而开启缓存。

2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询

使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的,你的数据表是如何被搜索和排序的……等等,等等。
挑一个你的 SELECT 语句(推荐挑选那个最复杂的,有多表联接的),把关键字 EXPLAIN 加到前面。你可以使用 phpmyadmin 来做这个事。然后,你会看到一张表格。下面的这个示例中,我们忘记加上了 group_id 索引,并且有表联接:

当我们为 group_id 字段加上索引后:

我们可以看到,前一个结果显示搜索了 7883 行,而后一个只是搜索了两个表的 9 和 16 行。查看 rows 列可以让我们找到潜在的性能问题。

3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 1

当你查询表的有些时候,你已经知道结果只会有一条结果,但因为你可能需要去 fetch 游标,或是你也许会去检查返回的记录数。
在这种情况下,加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一样,MySQL 数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索,而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。
下面的示例,只是为了找一下是否有“中国”的用户,很明显,后面的会比前面的更有效率。(请注意,第一条中是 Select *,第二条是 Select 1)

4. 为搜索字段建索引

索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中,有某个字段你总要会经常用来做搜索,那么,请为其建立索引吧

从上图你可以看到那个搜索字串 “last_name LIKE ‘a%’”,一个是建了索引,一个是没有索引,性能差了 4 倍左右。
另外,你应该也需要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如,当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时,如: “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”,索引可能是没有意义的。你可能需要使用 MySQL 全文索引 或是自己做一个索引(比如说:搜索关键词或是 Tag 什么的)

5. 在 Join 表的时候使用相同类型的例

如果你的应用程序有很多 JOIN 查询,你应该确认两个表中 Join 的字段是被建过索引的。这样,MySQL 内部会启动为你优化 Join 的 SQL 语句的机制。
而且,这些被用来 Join 的字段,应该是相同的类型的。例如:如果你要把DECIMAL 字段和一个 INT 字段 Join 在一起,MySQL 就无法使用它们的索引。对于那些 STRING 类型,还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)

6. 千万不要 ORDER BY RAND()

想打乱返回的数据行?随机挑一个数据?真不知道谁发明了这种用法,但很多新手很喜欢这样用。但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。
如果你真的想把返回的数据行打乱了,你有 N 种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是:MySQL 会不得不去执行 RAND()函数(很耗 CPU 时间),而且这是为了每一行记录去记行,然后再对其排序。就算是你用了 Limit 1 也无济于事(因为要排序)

下面的示例是随机挑一条记录:

7.避免 SELECT *

从数据库里读出越多的数据,那么查询就会变得越慢。并且,如果你的数据库服务器和 WEB 服务器是两台独立的服务器的话,这还会增加网络传输的负载。所以,你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯

8. 永远为每张表设置一个 ID

我们应该为数据库里的每张表都设置一个 ID 做为其主键,而且最好的是一个 INT 型的(推荐使用 UNSIGNED),并设置上自动增加的 AUTO_INCREMENT 标志。
就算是你 users 表有一个主键叫 “email”的字段,你也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外,在你的程序中,你应该使用表的 ID 来构造你的数据结构。
而且,在 MySQL 数据引擎下,还有一些操作需要使用主键,在这些情况下,主键的性能和设置变得非常重要,比如,集群,分区……
在这里,只有一个情况是例外,那就是“关联表”的“外键”,也就是说,这个表的主键,通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如:有一个“学生表”有学生的 ID,有一个“课程表”有课程 ID,那么,“成绩表”就是“关联表”了,其关联了学生表和课程表,在成绩表中,学生 ID 和课程 ID 叫“外键”其共同组成主键。

9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR

ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上,其保存的是 TINYINT,但其外表上显示为字符串。这样一来,用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。
如果你有一个字段,比如“性别”,“国家”,“民族”,“状态”或“部门”,你知道这些字段的取值是有限而且固定的,那么,你应该使用 ENUM而不是 VARCHAR
MySQL 也有一个“建议”(见第十条)告诉你怎么去重新组织你的表结构。当你有一个 VARCHAR 字段时,这个建议会告诉你把其改成 ENUM 类型。使用PROCEDURE ANALYSE() 你可以得到相关的建议

10. 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。
例如,如果你创建了一个 INT 字段作为你的主键,然而并没有太多的数据,那么,PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一个 VARCHAR 字段,因为数据不多,你可能会得到一个让你把它
改成 ENUM 的建议。这些建议,都是可能因为数据不够多,所以决策做得就不够准。
phpmyadmin 里,你可以在查看表时,点击 “Propose table structure” 来查看这些建议

一定要注意,这些只是建议,只有当你的表里的数据越来越多时,这些建议才会变得准确。一定要记住,你才是最终做决定的人

11. 尽可能的使用 NOT NULL

除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值,你应该总是让你的字段保持NOT NULL。这看起来好像有点争议,请往下看。
首先,问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别(如果是 INT,那就是 0 和 NULL)?如果你觉得它们之间没有什么区别,那么你就不要使用 NULL。(你知道吗?在 Oracle 里,NULLEmpty 的字符串是一样的!)
不要以为 NULL 不需要空间,其需要额外的空间,并且,在你进行比较的时候,你的程序会更复杂。 当然,这里并不是说你就不能使用 NULL 了,现实情况是很复杂的,依然会有些情况下,你需要使用 NULL 值。

12.Prepared Statements

Prepared Statements 很像存储过程,是一种运行在后台的 SQL 语句集合,我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处,无论是性能问题还是安全问题
Prepared Statements 可以检查一些你绑定好的变量,这样可以保护你的程序不会受到“SQL 注入式”攻击。当然,你也可以手动地检查你的这些变量,然而,手动的检查容易出问题,而且很经常会被程序员忘了。当我们使用一些framework 或是 ORM 的时候,这样的问题会好一些。
性能方面,当一个相同的查询被使用多次的时候,这会为你带来可观的性能优势。你可以给这些 Prepared Statements 定义一些参数,而 MySQL 只会解析一次。
虽然最新版本的 MySQL 在传输 Prepared Statements 是使用二进制形式,所以这会使得网络传输非常有效率
当然,也有一些情况下,我们需要避免使用 Prepared Statements,因为其不支持查询缓存。但据说版本 5.1 后支持了。
在 PHP 中要使用 prepared statements,你可以查看其使用手册:mysql扩展 或是使用数据库抽象层,如: PDO.

13. 无缓冲的查询

正常的情况下,当你在当你在你的脚本中执行一个 SQL 语句的时候,你的程序会停在那里直到没这个 SQL 语句返回,然后你的程序再往下继续执行。你可以使用无缓冲查询来改变这个行为。
mysql_unbuffered_query() 发送一个 SQL 语句到 MySQL 而并不像mysql_query()一样去自动 fethch 和缓存结果。这会相当节约很多可观的内存,尤其是那些会产生大量结果的查询语句,并且,你不需要等到所有的结果都返回,只需要第一行数据返回的时候,你就可以开始马上开始工作于查询结果了。
然而,这会有一些限制。因为你要么把所有行都读走,或是你要在进行下一次的查询前调用 mysql_free_result() 清除结果。而且, mysql_num_rows()或 mysql_data_seek() 将无法使用。所以,是否使用无缓冲的查询你需要仔细考虑。

14. 把 IP 地址存成 UNSIGNED INT

很多程序员都会创建一个 VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的 IP 而不是整形的 IP。如果你用整形来存放,只需要 4 个字节,并且你可以有定长的字段。而且,这会为你带来查询上的优势,尤其是当你需要使用这样的 WHERE 条件:IP between ip1 and ip2
我们必需要使用 UNSIGNED INT因为 IP 地址会使用整个 32 位的无符号整型。
而你的查询,你可以使用 INET_ATON() 来把一个字符串 IP 转成一个整型,并使用 INET_NTOA() 把一个整形转成一个字符串 IP。在 PHP 中,也有这样的函数 ip2long() 和 long2ip()

15. 固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的,整个表会被认为是 “static”或 “fixed-length”。 例如,表中没有如下类型的字段: VARCHAR,TEXT。只要你包括了其中一个这些字段,那么这个表就不是“固定长度静态表”了,这样,MySQL 引擎会用另一种方法来处理。
固定长度的表会提高性能,因为 MySQL 搜寻得会更快一些,因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的,所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的,那么,每一次要找下一条的话,需要程序找到主键。
并且,固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过,唯一的副作用是,固定长度的字段会浪费一些空间因为定长的字段无论你用不用,他都是要分配那么多的空间。

使用“垂直分割”技术(见下一条),你可以分割你的表成为两个一个是定长的,一个则是不定长的。

16. 垂直分割

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法,这样可以降低表的复杂度和字段的数目,从而达到优化的目的。(以前,在银行做过项目,见过一张表有 100 多个字段,很恐怖)

示例一:在 Users 表中有一个字段是家庭地址,这个字段是可选字段,相比起,而且你在数据库操作的时候除了个人信息外,你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么,为什么不把他放到另外一张表中呢? 这样会让你的表有更好的性能,大家想想是不是,大量的时候,我对于用户表来说,只有用户ID,用户名,口令,用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性
能。

示例二: 你有一个叫 “last_login” 的字段,它会在每次用户登录时被更新。但是,每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以,你可以把这个字段放到另一个表中,这样就不会影响你对用户 ID,用户名,用户角色的不停地读取了,因为查询缓存会帮你增加很多性能。

另外,你需要注意的是,这些被分出去的字段所形成的表,你不会经常性地去 Join 他们,不然的话,这样的性能会比不分割时还要差,而且,会是极数级的下降

17.拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句

如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETEINSERT 查询,你需要非常小心,要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的,表一锁住了,别的操作都进不来了。
Apache 会有很多的子进程或线程。所以,其工作起来相当有效率,而我们的服务器也不希望有太多的子进程,线程和数据库链接,这是极大的占服务器资源的事情,尤其是内存。
如果你把你的表锁上一段时间,比如 30 秒钟,那么对于一个有很高访问量的站点来说,这 30 秒所积累的访问进程/线程,数据库链接,打开的文件数,可能不仅仅会让你泊 WEB 服务 Crash,还可能会让你的整台服务器马上掛了。
所以,如果你有一个大的处理,你定你一定把其拆分,使用 LIMIT 条件是一个好的方法。下面是一个示例:

18.越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来说,硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以,把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助,因为这减少了对硬盘的访问。
参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。
如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表,配置表),那么,我们就没有理由使用 INT 来做主键,使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间,使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。
当然,你也需要留够足够的扩展空间,不然,你日后来干这个事,你会死的很难看,参看 Slashdot 的例子(2009 年 11 月 06 日),一个简单的 ALTER TABLE 语句花了 3 个多小时,因为里面有一千六百万条数据。

19. 选择正确的存储引擎

在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB,每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM?》讨论和这个事情。
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要 update 一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*)这类的计算是超快无比的。
InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用,它会比MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更优秀。并且,他还支持更多的高级应用,比如:事务。

20. 使用一个对象关系映射器 (Object Relational Mapper)

使用 ORM (Object Relational Mapper),你能够获得可靠的性能增涨。一个ORM 可以做的所有事情,也能被手动的编写出来。但是,这需要一个高级专家。
ORM 的最重要的是“Lazy Loading”,也就是说,只有在需要的去取值的时候才会去真正的去做。但你也需要小心这种机制的副作用,因为这很有可能会因为要去创建很多很多小的查询反而会降低性能。
ORM 还可以把你的 SQL 语句打包成一个事务,这会比单独执行他们快得多得多。
目前,个人最喜欢的 PHP 的 ORM 是:Doctrine

21. 小心 “ 永久链接 ”

“永久链接”的目的是用来减少重新创建 MySQL 链接的次数。当一个链接被创建了,它会永远处在连接的状态,就算是数据库操作已经结束了。而且,自从我们的 Apache 开始重用它的子进程后——也就是说,下一次的 HTTP 请求会重用 Apache 的子进程,并重用相同的 MySQL 链接。
在理论上来说,这听起来非常的不错。但是从个人经验(也是大多数人的)上来说,这个功能制造出来的麻烦事更多。因为,你只有有限的链接数,内存问题,文件句柄数,等等。
而且,Apache 运行在极端并行的环境中,会创建很多很多的了进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在你决定要使用“永久链接”之前,你需要好好地考虑一下你的整个系统的架构

22.sql优化之索引优化

1.独立的列

在进行查询时,索引列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数,否则无法使用索引。
例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引:

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#这是错误的SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;

优化方式:可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下:

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SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id  = 5 - 1;

2.多列索引

在需要使用多个列作为条件进行查询时,使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。
例如下面的语句中,最好把actor_idfilm_id 设置为多列索引。猿辅导有道题,详见链接,可以让理解更深刻。

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SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actorWHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;

3.索引列的顺序

让选择性最强的索引列放在前面。
索引的选择性是指:不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1,此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高,每个记录的区分度越高,查询效率也越高。

例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高,因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。

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SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,

COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,

COUNT(*)

FROM payment;

 

#结果如下

staff_id_selectivity: 0.0001

customer_id_selectivity: 0.0373

COUNT(*): 16049

4.前缀索引

对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列,必须使用前缀索引,只索引开始的部分字符。

前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。

5.覆盖索引

索引包含所有需要查询的字段的值。具有以下优点:

1.索引通常远小于数据行的大小,只读取索引能大大减少数据访问量。
2.一些存储引擎(例如 MyISAM)在内存中只缓存索引,而数据依赖于操作系统来缓存。因此,只访问索引可以不使用系统调用(通常比较费时)。
3.对于 InnoDB 引擎,若辅助索引能够覆盖查询,则无需访问主索引。

6.优先使用索引,避免全表扫描

mysql在使用like进行模糊查询的时候把%放后面,避免开头模糊查询
因为mysql在使用like查询的时候只有使用后面的%时,才会使用到索引。

如:’%ptd_’ 和 ‘%ptd_%’ 都没有用到索引;而 ‘ptd_%’ 使用了索引。

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#进行全表查询,没有用到索引

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_%';

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_';

 

#有用到索引

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE 'ptd_%';

再比如:经常用到的查询数据库中姓张的所有人:

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SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '张%';

7.尽量避免使用in 和not in,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。

比如:

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SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)

优化方式:如果是连续数值,可以用between代替。如下:

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SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3

如果是子查询,可以用exists代替。如下:

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SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)

8.尽量避免使用or,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描

如:

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SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3

优化方式:可以用union代替or。如下:

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SELECT * FROM t WHERE id = 1UNIONSELECT * FROM t WHERE id = 3

9.尽量避免进行null值的判断,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描

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SELECT * FROM t WHERE score IS NULL

优化方式:可以给字段添加默认值0,对0值进行判断。如下:

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SELECT * FROM t WHERE score = 0

10.尽量避免在where条件中等号的左侧进行表达式、函数操作,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描

同第1个,单独的列;

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SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'

优化方式:可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下:

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SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'

11.当数据量大时,避免使用where 1=1的条件。通常为了方便拼装查询条件,我们会默认使用该条件,数据库引擎会放弃索引进行全表扫描

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SELECT * FROM t WHERE 1=1

优化方式用代码拼装sql时进行判断,没where加where,有where加and。
索引的好处:建立索引后,查询时不会扫描全表,而会查询索引表锁定结果。
索引的缺点:在数据库进行DML操作的时候,除了维护数据表之外,还需要维护索引表,运维成本增加。
应用场景:数据量比较大,查询字段较多的情况。

索引规则:

1.选用选择性高的字段作为索引,一般unique的选择性最高;
2.复合索引:选择性越高的排在越前面。(左前缀原则);
3.如果查询条件中两个条件都是选择性高的,最好都建索引;

23.SQL优化之查询优化

1.使用Explain进行分析

Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。

比较重要的字段有:

select_type : 查询类型,有简单查询、联合查询、子查询等;
key : 使用的索引;
rows : 扫描的行数;

2.优化数据访问

1.减少请求的数据量

只返回必要的列:最好不要使用 SELECT * 语句。
只返回必要的行:使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。
缓存重复查询的数据:使用缓存可以避免在数据库中进行查询,特别在要查询的数据经常被重复查询时,缓存带来的查询性能提升将会是非常明显的。

2.减少服务器端扫描的行数

最有效的方式是使用索引来覆盖查询。

3.重构查询方式

1.切分大查询

一个大查询如果一次性执行的话,可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。

2.分解大连接查询

将一个大连接查询分解成对每一个表进行一次单表查询,然后在应用程序中进行关联,这样做的好处有:

让缓存更高效:对于连接查询,如果其中一个表发生变化,那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询,即使其中一个表发生变化,对其它表的查询缓存依然可以使用。
分解成多个单表查询,这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到,从而减少冗余记录的查询。
减少锁竞争;
在应用层进行连接,可以更容易对数据库进行拆分,从而更容易做到高性能和可伸缩。
查询本身效率也可能会有所提升。例如下面的例子中,使用 IN() 代替连接查询,可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询,这可能比随机的连接要更高效。

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SELECT * FROM tab

JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id

JOIN post ON tag_post.post_id=post.id

WHERE tag.tag='mysql';

 

SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql';

SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234;

SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);

24.分析查询语句

通过对查询语句的分析,可以了解查询语句执行的情况,找出查询语句执行的瓶颈,从而优化查询语句。mysql中提供了EXPLAIN语句和DESCRIBE语句,用来分析查询语句。
EXPLAIN语句的基本语法如下:
EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options;
使用EXTENED关键字,EXPLAIN语句将产生附加信息。select_options是select语句的查询选项,包括from where子句等等。
执行该语句,可以分析EXPLAIN后面的select语句的执行情况,并且能够分析出所查询的表的一些特征。
例如:EXPLAIN SELECT * FROM user;
查询结果进行解释说明:
a、id:select识别符,这是select的查询序列号。
b、select_type:标识select语句的类型。
它可以是以下几种取值:
b1、SIMPLE(simple)表示简单查询,其中不包括连接查询和子查询。
b2、PRIMARY(primary)表示主查询,或者是最外层的查询语句。
b3、UNION(union)表示连接查询的第2个或者后面的查询语句。
b4、DEPENDENT UNION(dependent union)连接查询中的第2个或者后面的select语句。取决于外面的查询。
b5、UNION RESULT(union result)连接查询的结果。
b6、SUBQUERY(subquery)子查询的第1个select语句。
b7、DEPENDENT SUBQUERY(dependent subquery)子查询的第1个select,取决于外面的查询。
b8、DERIVED(derived)导出表的SELECT(FROM子句的子查询)。
c、table:表示查询的表。
d、type:表示表的连接类型。
下面按照从最佳类型到最差类型的顺序给出各种连接类型。
d1、system,该表是仅有一行的系统表。这是const连接类型的一个特例。
d2、const,数据表最多只有一个匹配行,它将在查询开始时被读取,并在余下的查询优化中作为常量对待。const表查询速度很快,因为它们只读一次。const用于使用常数值比较primary key或者unique索引的所有部分的场合。
例如:EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE id=1;
d3、eq_ref,对于每个来自前面的表的行组合,从该表中读取一行。当一个索引的所有部分都在查询中使用并且索引是UNIQUE或者PRIMARY KEY时候,即可使用这种类型。eq_ref可以用于使用“=”操作符比较带索引的列。比较值可以为常量或者一个在该表前面所读取的表的列的表达式。
例如:EXPLAIN SELECT * FROM user,db_company WHERE user.company_id = db_company.id;
d4、ref对于来自前面的表的任意行组合,将从该表中读取所有匹配的行。这种类型用于所以既不是UNION也不是primaey key的情况,或者查询中使用了索引列的左子集,即索引中左边的部分组合。ref可以用于使用=或者<=>操作符的带索引的列。
d5、ref_or_null,该连接类型如果ref,但是如果添加了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连接类型的优化。
d6、index_merge,该连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。
d7、unique_subquery,该类型替换了下面形式的in子查询的ref。是一个索引查询函数,可以完全替代子查询,效率更高。
d8、index_subquery,该连接类型类似于unique_subquery,可以替换in子查询,但是只适合下列形式的子查询中非唯一索引。
d9、range,只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key列显示使用了那个索引。key_len包含所使用索引的最长关键元素。当使用=,<>,>,>=,<,<=,is null,<=>,between或者in操作符,用常量比较关键字列时,类型为range。
d10、index,该连接类型与all相同,除了只扫描索引树。着通常比all快,引文索引问价通常比数据文件小。
d11、all,对于前面的表的任意行组合,进行完整的表扫描。如果表是第一个没有标记const的表,这样不好,并且在其他情况下很差。通常可以增加更多的索引来避免使用all连接。
e、possible_keys:possible_keys列指出mysql能使用那个索引在该表中找到行。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子句看它是否引起某些列或者适合索引的列来提高查询性能。如果是这样,可以创建适合的索引来提高查询的性能。
f、key:表示查询实际使用到的索引,如果没有选择索引,该列的值是null,要想强制mysql使用或者忽视possible_key列中的索引,在查询中使用force index、use index或者ignore index
g、key_len:表示mysql选择索引字段按照字节计算的长度,如果健是null,则长度为null。注意通过key_len值可以确定mysql将实际使用一个多列索引中的几个字段。
h、ref:表示使用那个列或者常数或者索引一起来查询记录。
i、rows:显示mysql在表中进行查询必须检查的行数。
j、Extra:该列mysql在处理查询时的详细信息。

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