Mysql之执行计划

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1.explain分析sql语句

  例如：

EXPLAIN SELECT * FROM blog_info bi INNER JOIN  uam_view_unit_account uua
            ON bi.account_instance_id = uua.account_instance_id
         WHERE bi.is_comment = 0 OR (bi.is_comment = 1 AND bi.is_forward = 1)
         ORDER BY bi.`publish_time`

返回结果：

而今天检查的不是这条sql，远比这条复杂，不过也能反映情况了。

（1）使用视图导致sql在执行过程中需要用中间表，就是Using temporary。 因为视图无法使用索引，这也导致性能会比较低效。

（2）当有order by出现时，而且排序字段没有添加索引，那就会导致Using filesort，导致磁盘的文件排序。

（3）而因为uam_view_unit_account 这个视图是union4张表得出的（UNION RESULT），这里面rows和type都无法提高性能。

2.属性解析

只记几个重要的属性：


Select_type：所使用的查询类型，主要有以下这几种查询类型。
DEPENDENT SUBQUERY：子查询内层的第一个SELECT，依赖于外部查询的结果集。
DEPENDENT UNION：子查询中的UNION，且为UNION中从第二个SELECT开始的后面所有SELECT，同样依赖于外部查询的结果集。
PRIMARY：子查询中的最外层查询，注意并不是主键查询。
SIMPLE：除子查询或UNION之外的其他查询。
SUBQUERY：子查询内层查询的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询结果集。
UNCACHEABLE SUBQUERY：结果集无法缓存的子查询。
UNION：UNION语句中第二个SELECT开始后面的所有SELECT，第一个SELECT为PRIMARY。
UNION RESULT：UNION 中的合并结果。




Type：告诉我们对表使用的访问方式，主要包含如下集中类型。
all：全表扫描。
const：读常量，最多只会有一条记录匹配，由于是常量，实际上只须要读一次。
eq_ref：最多只会有一条匹配结果，一般是通过主键或唯一键索引来访问。
fulltext：进行全文索引检索。
index：全索引扫描。
index_merge：查询中同时使用两个（或更多）索引，然后对索引结果进行合并（merge），再读取表数据。
index_subquery：子查询中的返回结果字段组合是一个索引（或索引组合），但不是一个主键或唯一索引。
rang：索引范围扫描。
ref：Join语句中被驱动表索引引用的查询。
ref_or_null：与ref的唯一区别就是在使用索引引用的查询之外再增加一个空值的查询。
system：系统表，表中只有一行数据；
unique_subquery：子查询中的返回结果字段组合是主键或唯一约束。



（1）type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref，否则就可能会出现性能问题。


Extra：查询中每一步实现的额外细节信息，主要会是以下内容。
Distinct：查找distinct 值，当mysql找到了第一条匹配的结果时，将停止该值的查询，转为后面其他值查询。
Full scan on NULL key：子查询中的一种优化方式，主要在遇到无法通过索引访问null值的使用。
Range checked for each record (index map: N)：通过 MySQL 官方手册的描述，当 MySQL Query Optimizer 没有发现好的可以使用的索引时，如果发现前面表的列值已知，部分索引可以使用。对前面表的每个行组合，MySQL检查是否可以使用range或 index_merge访问方法来索取行。
SELECT tables optimized away：当我们使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段时，MySQL Query Optimizer 会通过索引直接一次定位到所需的数据行完成整个查询。当然，前提是在 Query 中不能有 GROUP BY 操作。如使用MIN()或MAX()的时候。
Using filesort：当Query 中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。
Using index：所需数据只需在 Index 即可全部获得，不须要再到表中取数据。
Using index for group-by：数据访问和 Using index 一样，所需数据只须要读取索引，当Query 中使用GROUP BY或DISTINCT 子句时，如果分组字段也在索引中，Extra中的信息就会是 Using index for group-by。
Using temporary：当 MySQL 在某些操作中必须使用临时表时，在 Extra 信息中就会出现Using temporary 。主要常见于 GROUP BY 和 ORDER BY 等操作中。
Using where：如果不读取表的所有数据，或不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据，则会出现 Using where 信息。
Using where with pushed condition：这是一个仅仅在 NDBCluster存储引擎中才会出现的信息，而且还须要通过打开 Condition Pushdown 优化功能才可能被使用。控制参数为
engine_condition_pushdown 。
Impossible WHERE noticed after reading const tables：MySQL Query Optimizer 通过收集到的统计信息判断出不可能存在结果。
No tables：Query 语句中使用 FROM DUAL或不包含任何 FROM子句。
Not exists：在某些左连接中，MySQL Query Optimizer通过改变原有 Query 的组成而使用的优化方法，可以部分减少数据访问次数。



（1）要让查询尽可能的快，就应该注意 extra 字段的值为usingfilesort 和 using temporary 的情况。

3.小总结

（1）如果发现某条sql执行非常慢，那就需要将直接sql在数据库里进行explain分析。

（2）查看explain的表格，重点查看里面的type、rows、extra三个属性。

     1.type为ALL或index；

     2.extra有Using filesort或Using temporary；

     3.rows的数值跟其表的数据条数差不多；

     这个时候代表这条sql急需优化了。

（3）根据分析提示建相关的索引，甚至是修改sql写法，以便提高效率。