Mysql通过explain分析定位数据库性能问题

引言

数据库性能优化是每个后端程序猿必备的基础技能之一，而Mysql中的explain堪称Mysql的性能优化分析神器，我们可以通过它来分析SQL语句的对应的执行计划在Mysql底层到底是如何执行的，它对于我们评估SQL的执行效率以及确定Mysql的性能优化方向具有重要的意义。但是很多同学对于如何根据explain对已有SQL进行深度的执行分析还是丈二和尚摸不着头脑，因此本文详细阐述通过explain分析定位数据库性能问题。

explain基础

对于每个SQL来说，当它被客户端发送到Mysql服务端之后，会经过Mysql的优化器部件的分析，主要包括一些特殊的处理、执行顺序的改变以确保最优的执行效率，最终生成对应的执行计划。所谓的执行计划，实际就是在存储引擎层面如何获取数据的，是通过索引获取数据还是进行全表扫描获取数据，获取到数据后需不需要回表，等等，简单理解就是Mysql获取数据的过程。

接下来我们来详细看下，这个explain到底是何方神圣，为什么能指导我们进行性能优化。当我们执行如下语句：

explain SELECT * FROM user_info where NAME='mufeng'

执行explain语句之后，我们会得到如下的执行结果，这个类似数据库表的12个字段实际上就是对Mysql执行怎样的执行计划的详细描述。下面我们来好好研究下这12个字段分别代表什么意思，只有搞清楚它们的含义，我们才能明确Mysql到底是怎么执行数据查询的。

1、id

实际上每次select查询都会对应一个id，它代表着SQL执行的顺序，如果id值越大，说明对应的SQL语句执行的优先级越高。在一些复杂的查询SQL语句中常常包含一些子查询，那么id序号就会递增，如果出现嵌套查询，我们可以发现最里层的查询对应的id最大，因此也优先被执行。

如上图所示，SQL查询语句中，第一个执行计划的id为1，第二个执行计划的id为2，id为1的执行计划对应的table为order，id为2的执行计划对应的table是user_info，结合SQL语句，我们知道先执行子查询select id from user_info，而后再执行关于表order的数据查询。

2、select_type

select_type表示的执行计划的对应的查询是什么类型，常见的查询类型主要包括普通查询、联合查询以及子查询等。SIMPLE（查询语句为简单的查询不包含子查询）、PRIMARY（当查询语句中包含子查询的时候，对应最外层的查询类型）、UNION（union之后出现的select语句对应的查询类型会标记此类型）、SUBQUERY（子查询会被标记为此类型）、DEPENDENT SUBQUERY（取决于外面的查询 ）

3、table

table代表表名称，表示要查询哪张表。当然不一定是真实的表的名称，也可能是表的别名或者临时表。

4、partitions

partitions代表的是分区的概念，表示在进行查询时,如果对应的表都会死分区表，那么这里就会显示具体的分区信息。

5、type

type是非常核心的属性，需要重点掌握。它表示的是当前通过什么样的方式对数据库表进行分访问。

（1）system

该表只有一行（相当于系统表），数据量很小，查询速度很快，system是const类型的特例。

（2）const

如果type是const，说明在进行数据查询的时候，命中了primary key或唯一索引，此类数据查询速度非常快。

（3）eq_ref

在进行数据查询的过程中，如果SQL语句中在表连接情况下可以基于聚簇索引或者非null值的唯一索引记性数据扫描，那么此时type对应的值就会显示为eq_ref。

（4）ref

数据查询的时候如果命中的索引是二级索引不是唯一索引，测试查询速度也会很快，但是type是ref。另外如果是多字段的联合索引，那么根据最左匹配原则，从联合索引的最左侧开始连续多个列的字段进行等值比较也是ref的类型。

（5）ref_or_null

这种连接类型类似于 ref，区别在于 MySQL会额外搜索包含NULL值的行。

（7）unique_subquery

在where条件中的关于in的子查询条件集合

（8）index_subquery

区别于unique_subquery，用于非唯一索引，可以返回重复值。

（9）range

使用索引进行行数据检索，只对指定范围内的行数据进行检索。换句话说就是针对一个有索引的字段，在指定范围中检索数据。在where语句中使用 bettween...and、<、>、<=、in 等条件查询 type 都是 range。

（10）index

Index 与ALL 其实都是读全表，区别在于index是遍历索引树读取，而ALL是从硬盘中读取。

（11）all

遍历全表进行数据匹配，此时的数据查询性能最差。

6、possible_keys

表示哪些索引可以被Mysql的优化器进行选择，也就是索引候选者有哪些。

7、key

在possible_keys中实际选择的索引

8、key_len

表示索引的长度，和实际的字段属性以及是否为null都有关系。

9、ref

当使用字段进行常量等值查询时ref此处为const，当查询条件中使用了表达式或者函数则ref显示为func，则其他的显示为null。

10、rows

rows列显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。行数越少，效率越高！

11、filtered

filtered 这个是一个百分比的值，表里符合条件的记录数的百分比。简单点说，这个字段表示存储引擎返回的数据在经过过滤后，剩下满足条件的记录数量的比例。

12、extra

在其他列不显示额外信息在此列进行展示。

（1）Using index

在进行数据查询的时候，数据库使用了覆盖索引，就是查询的列被索引覆盖，使用到覆盖索引查询速度会非常快。不是使用select * ，而是使用select phone_number，就会用到覆盖索引。

（2）Using where

 查询时未找到可用的索引，进而通过where条件过滤获取所需数据，但要注意的是并不是所有带where语句的查询都会显示Using where。

（3）Using temporary

表示查询后结果需要使用临时表来存储，一般在排序或者分组查询时用到。

（4）Using filesort

此类型表示无法利用索引完成指定的排序操作，也就是ORDER BY的字段实际没有索引，因此此类SQL是需要进行优化的。

exlpain分析实战

上文中我们阐述了explain在分析SQL语句时，可以通过12个属性来分析SQL的大致执行过程，并以此来判断SQL存在的性能问题。那么接下来我们通过一个实际的例子，来具体看下如何结合explain来实现SQL的性能分析。

其实所谓的Mysql性能问题，大部分都指的是平台出现了慢查询问题。慢查询实际上是可以通过配置进行记录的，把执行时间超过某个设定的阈值的sql都记录下来，当出现问题的时候可以通过记录的慢查询日志进行问题的定位。但是有的时候，出现大量慢查询会导致数据库连接给占满，导致整个平台的出现异常。

实际上我们在产品评价表product_evaluation中是建立了索引的，正常来说应该是可以使用到对应的索引字段进行查询的。但是实际上查询耗时有几十秒的时间，远远超过我们的预期。那我们猜测是不是由于某种原因导致Mysql优化器没有选择对应的索引进行数据检索，最后造成慢查询的发生。到底执行计划是怎样的，还是得借助于explain来看下。

如上文所说，虽然explain有12个字段属性帮助我们进行执行计划的分析，但是实际上常用的核心字段也就几个。我们可以看的出来在possible_key中实际上包含了我们设置的索引的，但是实际上Mysql却选择了PRIMARY作为其实际使用的。那么问题来了，为什么明明设置了索引，但是实际并没有用上，呗Mysql吃了吗？另外为什么之前的业务中没有出现这个问题，而现在出现了？我们需要进行进一步的分析。

我们所建立的idx_evaluation_type实际上是一个二级索引（叶子节点是主键id），对于数千万一张的大表来说，实际上这个二级索引也是非常大的，而且这个字段本身的值就三个，变化不大。因此Mysql的优化器在分析这个SQL的时候发现，如果按照SQL中的索引来获取数据后再根据where条件进行筛选，筛选后的数据还需要回表到聚簇索引中获取实际的数据。

假如通过二级索引筛选出来的数据有几万条，而后还需要进行排序，这些操作都是基于临时磁盘我恩建进行的，Mysql判断这种方式的性能可能会很差，因此优化器放弃了原有的数据查询方式，直接通过主键id对应的聚簇索引来进行数据的获取，因为id本身就是有序的。

那么知道了查询慢的原因，我们应该怎么进行优化呢？实际上可以在SQL语句中增加force idnex，强制Mysql使用我们设置的二级索引。

SELECT * FROM product_evaluation force index(idx_product_id)WHERE product_id =1 and evaluation_type='GOOD'  ORDER BY id desc LIMIT 200

总结

通过上文对于explain使用的介绍，大家在遇到慢SQL问题的时候，可以先通过explain来进行初步的分析，主要明确SQL在Mysql中实际的执行过程是怎样的，如果查询字段没有索引则增加索引，如果有索引就要分析为什么没有用到索引。只要明确具体的执行过程，我们才能确定具体的查询优化方案。

到此这篇关于Mysql通过explain分析定位数据库性能问题的文章就介绍到这了,更多相关Mysql的explain使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！