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如何分析一条sql的性能？

SQL

这篇文章将给大家介绍如何使用 explain 来分析一条 sql  。

如何分析一条sql的性能？

文章插图
 
网上其实已经有非常多的文章都很详细的介绍了 explain 的使用，这篇文章将实例和原理结合起来，尽量让你有更好的理解，相信我，认真看完你应该会有特别的收获 。
explain 翻译过来就是解释的意思，在 MySQL 里被称作执行计划，即可以通过该命令看出 mysql 在经过优化器分析后决定要如何执行该条 sql。
说到优化器，再多说一句，mysql 内置了一个强大的优化器，优化器的主要任务就是把你写的 sql 再给优化一下，尽可能以更低成本去执行，比如扫描更少的行数，避免排序等 。执行一条sql语句都经历了什么？ 我在前面的文章中有介绍过优化器相关的 。
【如何分析一条sql的性能？】你可能会问，一般在什么时候会要用 explain 呢，大多数情况下都是从 mysql 的慢查询日志中揪出来一些查询效率比较慢的 sql 来使用 explain 分析，也有的是就是在对 mysql 进行优化的时候，比如添加索引，通过 explain 来分析添加的索引能否被命中，还有的就是在业务开发的时候，在满足需求的情况下，你可能需要通过 explain 来选择一个更高效的 sql 。
那么 explain 该怎么用呢，很简单，直接在 sql 前面加上 explain 就行了，如下所示 。
mysql> explain select * from t;+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+| 1 | SIMPLE | t | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100332 | NULL |+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+1 row in set (0.04 sec)
可以看到，explain 会返回约 10 个字段，不同版本返回的字段有些许差异，每个字段都代表着具体的意义，这篇文章我不打算把每个字段都详细的介绍一遍，东西比较多，怕你也不容易记住，不如先把几个重要的字段好好理解了 。
其中 type、key、rows、Extra 这几个字段我认为是比较重要的，我们接下来通过具体的实例来帮你更好的理解这几个字段的含义 。
首先有必要简单介绍下这几个字段的字面意思 。
type 表示 mysql 访问数据的方式，常见的有全表扫描（all）、遍历索引（index）、区间查询（range）、常量或等值查询（ref、eq_ref）、主键等值查询（const）、当表中只有一条记录时（system） 。下面是效率从最好到最差的一个排序 。
system > const > eq_ref > ref > range > index > all
key 表示查询过程实际会用到的索引名称 。
rows 表示查询过程中可能需要扫描的行数，这个数据不一定准确，是mysql 抽样统计的一个数据 。
Extra 表示一些额外的信息，通常会显示是否使用了索引，是否需要排序，是否会用到临时表等 。
好了，接下来正式开始实例分析 。
还是沿用前面文章中创建的存储引擎创建一个测试表，我们这里插入 10 w 条测试数据，表结构如下：
CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;然后看下面这条查询语句，注意这个表目前只有一个主键索引，还没有创建普通索引 。
mysql> explain select * from t;+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+| 1 | SIMPLE | t | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100332 | NULL |+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+1 row in set (0.04 sec)
其中 type 值为 ALL，表示全表扫描了，大家注意看到 rows 这个字段显示有 100332 条，实际上我们一共才 10w 条数据，所以这个字段只是 mysql 的一个预估，并不一定准确 。这种全表扫描的效率非常低，是需要重点被优化的 。
接下来我们分别给字段 a 和 b 添加普通索引，然后再看下添加索引后的几条 sql。
mysql> alter table t add index a_index(a);
Query OK, 0 rows affected (0.19 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> alter table t add index b_index(b);
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> show index from t;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+


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