MySQL的性能優化方法

本篇內容介紹了“MySQL的性能優化方法”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

MySQL 提供了一個 EXPLAIN 命令，它可以對 SELECT 語句進行分析，并輸出 SELECT 執行的詳細信息，以供開發人員針對性優化。

EXPLAIN 命令用法十分簡單，在 SELECT 語句前加上 EXPLAIN 就可以了，例如：

為了演示 EXPLAIN，我們先創建一張表 xttblog。為了演示 EXPLAIN，我們先創建一張表 xttblog。

EXPLAIN 命令輸出的格式大致如下：

id: SELECT 查詢的標識符. 每個 SELECT 都會自動分配一個唯一的標識符.對于每個字段的解釋如下：

• select_type: SELECT 查詢的類型.

• table: 查詢的是哪個表

• partitions: 匹配的分區

• type: join 類型

• possible_keys: 此次查詢中可能選用的索引

• key: 此次查詢中確切使用到的索引.

• ref: 哪個字段或常數與 key 一起被使用

• rows: 顯示此查詢一共掃描了多少行. 這個是一個估計值.

• filtered: 表示此查詢條件所過濾的數據的百分比

• extra: 額外的信息

每個字段的含義我們可能都了解了，但是每個字段都對應好幾個值。那么每個值又代表什么意思呢？下面我們針對每個關鍵字代表什么意思，再來單獨解釋一下！

select_type 表示了查詢的類型, 它的常用取值有：

• SIMPLE：表示此查詢不包含 UNION 查詢或子查詢

• PRIMARY：表示此查詢是最外層的查詢

• UNION：表示此查詢是 UNION 的第二或隨后的查詢

• DEPENDENT UNION：UNION 中的第二個或后面的查詢語句, 取決于外面的查詢

• UNION RESULT：UNION 的結果

• SUBQUERY：子查詢中的第一個 SELECT

• DEPENDENT SUBQUERY：子查詢中的第一個 SELECT，取決于外面的查詢。即子查詢依賴于外層查詢的結果

最常見的查詢類別應該是 SIMPLE 了，比如當我們的查詢沒有子查詢，也沒有 UNION 查詢時，那么通常就是 SIMPLE 類型。

table，表示查詢涉及的表或衍生表。xttblog 代表的就是 xttblog 表。<union1,2> 代表的就是，第一條和第二條查詢出來的結果的合集。

partitions: NULL。代表的是是否使用了分區，null 表明沒有分區。

type 字段比較重要，它提供了判斷查詢是否高效的重要依據依據。通過 type 字段，我們判斷此次查詢是全表掃描還是索引掃描等。

type 常用的取值有：

• system: 表中只有一條數據。這個類型是特殊的 const 類型

• const: 針對主鍵或唯一索引的等值查詢掃描，最多只返回一行數據。const 查詢速度非常快，因為它僅僅讀取一次即可

• eq_ref: 此類型通常出現在多表的 join 查詢，表示對于前表的每一個結果，都只能匹配到后表的一行結果。并且查詢的比較操作通常是 =，查詢效率較高

• ref: 此類型通常出現在多表的 join 查詢，針對于非唯一或非主鍵索引，或者是使用了最左前綴規則索引的查詢

• range: 表示使用索引范圍查詢, 通過索引字段范圍獲取表中部分數據記錄. 這個類型通常出現在 =，<>，>，>=，<，<=，IS NULL，<=>，BETWEEN，IN() 操作中。當 type 是 range 時，那么 EXPLAIN 輸出的 ref 字段為 NULL，并且 key_len 字段是此次查詢中使用到的索引的最長的那個

• index: 表示全索引掃描(full index scan)和 ALL 類型類似，只不過 ALL 類型是全表掃描，而 index 類型則僅僅掃描所有的索引，而不掃描數據。index 類型通常出現在: 所要查詢的數據直接在索引樹中就可以獲取到，而不需要掃描數據。當是這種情況時，Extra 字段 會顯示 Using index

• ALL: 表示全表掃描，這個類型的查詢是性能最差的查詢之一。通常來說，我們的查詢不應該出現 ALL 類型的查詢，因為這樣的查詢在數據量大的情況下，對數據庫的性能是巨大的災難。如一個查詢是 ALL 類型查詢，那么一般來說可以對相應的字段添加索引來避免

通常來說，不同的 type 類型的性能關系不一樣。ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system。ALL 類型因為是全表掃描，因此在相同的查詢條件下， 它是速度最慢的。而 index 類型的查詢雖然不是全表掃描，但是它掃描了所有的索引，因此比 ALL 類型的稍快。后面的幾種類型都是利用了索引來查詢數據，因此可以過濾部分或大部分數據， 因此查詢效率就比較高了。

possible_keys 表示 MySQL 在查詢時，能夠使用到的索引。注意，即使有些索引在 possible_keys 中出現，但是并不表示此索引會真正地被 MySQL 使用到。MySQL 在查詢時具體使用了哪些索引，由 key 字段決定。

此字段是 MySQL 在當前查詢時所真正使用到的索引。

表示查詢優化器使用了索引的字節數。這個字段可以評估組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 的計算規則如下：

• 字符串

• char(n): n 字節長度

• varchar(n): 如果是 utf8 編碼, 則是 3 n + 2字節; 如果是 utf8mb4 編碼, 則是 4 n + 2 字節

• 數值類型:

• TINYINT: 1字節

• SMALLINT: 2字節

• MEDIUMINT: 3字節

• INT: 4字節

• BIGINT: 8字節

• 時間類型

• DATE: 3字節

• TIMESTAMP: 4字節

• DATETIME: 8字節

• 字段屬性: NULL 屬性 占用一個字節。如果一個字段是 NOT NULL 的, 則沒有此屬性

  
  

rows 也是一個重要的字段。MySQL 查詢優化器根據統計信息，估算 SQL 要查找到結果集需要掃描讀取的數據行數。這個值非常直觀顯示 SQL 的效率好壞，原則上 rows 越少越好。

EXplain 中的很多額外的信息會在 Extra 字段顯示，常見的有以下幾種內容：

• Using filesort：當 Extra 中有 Using filesort 時，表示 MySQL 需額外的排序操作，不能通過索引順序達到排序效果。一般有 Using filesort，都建議優化去掉，因為這樣的查詢 CPU 資源消耗大。

• Using index："覆蓋索引掃描"，表示查詢在索引樹中就可查找所需數據，不用掃描表數據文件，往往說明性能不錯

• Using temporary：查詢有使用臨時表，一般出現于排序，分組和多表 join 的情況，查詢效率不高，建議優化

前面我已經說了，rows 顯示此查詢一共掃描了多少行，這個是一個估計值。所以它不準確。那么 rows 究竟是怎么計算出來的呢？為什么不準確？

rows在官網的文檔中有解釋：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.

這個 rows 就是 mysql 認為必須要逐行去檢查和判斷的記錄的條數。舉個例子來說，假如有一個語句 select * from t where column_a = 1 and column_b = 2; 全表假設有 100 條記錄，column_a 字段有索引（非聯合索引），column_b沒有索引。column_a = 1 的記錄有 20 條， column_a = 1 and column_b = 2 的記錄有 5 條。

那么最終查詢結果應該顯示 5 條記錄。 explain 結果中的 rows 應該是 20。因為這 20 條記錄 mysql 引擎必須逐行檢查是否滿足 where 條件。

“MySQL的性能優化方法”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！