mysql-执行计划

1. 执行计划表概述

id相同表示加载表的顺序是从上到下。
id不同id值越大,优先级越高,越先被执行。id有相同,也有不同,同时存在。
id相同的可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有的组中,id的值越大,优先级越高,越先执行。
ID为NULL、最后执行【一般出现在UNION场景】
在这里插入图片描述

1.1 Explain 执行计划表TYPE列

表的关联类型、比如索引扫描、全表扫描
TYPE列的枚举类型的效率:system > const > eq_ref > ref > rang > index > all
PS:如果你的SQL 查询范围 rang 的时候,已经是红线
交易型系统,到了ref就是红线。

1.2 TYPE列的枚举类型

system 表里只有一条匹配的数据 、代表系统表,一般不怎么出现
const 表里只有一条匹配的数据 、性能非常高。(主键索引和唯一键索引的常量等于查询)
eq_ref 最多只返回一条符合的记录,主键索引和唯一键索引所有关键字被连接使用
ref 普通索引的等值查询、唯一索引的部分前缀查询。可能找到多个符合条件的结果
rang 索引的范围查询、使用一个索引来检索给定的范围行
index 全索引扫描
all 全表扫描

1.3 Explain 执行计划表POSSIBLE_KEYS列

查询可能使用哪些索引
POSSIBLE_KEYS为NULL是如何处理
KEY 列有索引 实际使用的索引是以KEY列为准的 (可以不处理)
KEY 列为NULL
表的数据量很少、全表扫描 (可以不处理)
表的数据量很多、全表扫描(索引优化、SQL优化)

1.4 Explain 执行计划表KEY列

MySQL 查询实际使用的索引
如果MySQL没有使用索引,这一列为NULL。在实际的MySQL 生产调优过程中,尽量不要使用 force index	ignore index
原因1 :高耦合的编程方式、数据库索引出现变更会引发未知的错误。
原因2: 数据库表的数据是实时变化的,强制索引可能在数据量变更阶段出现非最优情况。
例:
1	-- 显示orders表所有的索引
2	show index from orders ;
3	-- force index 强制使用某个索引
4	explain select order_id from orders force index(xxx);
5	-- ignore index忽略某个索引
6	explain select order_id from orders ignore index(xxx);

1.5 Explain 执行计划表KEY-LEN列

MySQL 查询使用了索引的字节数。可以通过字节数判断使用了索引的那些列。
1	-- KEY-LEN = 16 代表16个字节
2	-- 8bit = 一个字节
3	-- 8个字节 = 64bit = 64位字符串类型
char(n) :n字节长度
varchar(n) :2字节字符的长度。UTF-8编码 3n+2整形
int 4字节
bigint 8字节
smallint 2字节
tinyint 1字节时间类型
date 3字节
datatime 8字节
timestamp 4字节
NULL 1字节

1.6 Explain 执行计划表REF列

该列显示哪些列将与列中命名的索引进行比较
查询索引对应的列。常见的值 NULL、表的列名。

1.7 rows

该列表示MySQL认为执行查询必须检查的行数

1.8 filtered

该列指示按表条件筛选的表行的估计百分比。最大值是100,这意味着没有对行进行过滤

1.9 Explain 执行计划表EXTRA列

这一列包含关于MySQL如何解析查询的附加信息。对于不同值的描述
1) Using Index
-- 使用了覆盖索引 【索引列包含了查询的所有字段】
-- 不需要回表2) Using Where 使用where条件过滤
-- 情况一 全表扫描 比如Where条件是非索引列
-- 情况二 Where条件是索引的前导列范围查询 + 一般返回的结果集非常大-3) Using Where Using Index
-- 不需要回表
-- 使用了覆盖索引 【索引列包含了查询的所有字段】
-- 情况一 Where条件是索引列之一,但是非索引的前导列
-- 情况二 Where条件是索引的前导列范围查询 + 一般返回的结果集非常大4)  -- Using Index Condition
-- 使用了索引查询、需要回表
-- 查询列无索引覆盖,Where条件是索引的前导列范围查询 数据量要少
-- 如果数据量多了,会退化为Using Where5)  -- Using Temporary 使用临时表来处理查询 【优化点 索引的优化】6)  Using filesort 使用外部索引对查询排序 【优化点 索引的优化】

2. select_type

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html
在这里插入图片描述

3. mysql索引优化

3.1 全值匹配

1	-- 全值匹配 使用等于号
2	-- 希望全值匹配可以走索引 减少全表扫描
PS: show  index from index_name查看索引列

3.2 最左前缀匹配

在复合索引(多个列的索引),查询条件使用索引列从左到右的顺序进行查询。比如索引三列 (a , b , c )。
select * from t where a = ? -- 使用索引
select * from t where a = ? and b = ? -- 使用索引
select * from t where b = ? and a = ? -- 使用索引
select * from t where a = ? and b = ? and c = ? -- 使用索引
select * from t where b = ? and c = ? -- 不使用索引
select * from t where c = ? -- 不使用索引
最左前缀匹配的原因 ·(关键字)是按照创建索引的列的顺序排布的。

3.3 函数操作

查询条件列进行函数处理会导致索引的失效
查询条件的索引列禁止使用函数建议通过转化的方式来进行优化
比如 取整=1 的操作 可以化为	1<= 索引列 < 2字符串函数 列的截取、计算列的字符串长度取整、取模操作时间、日期格式转成字符串

3.4 覆盖索引

索引列包含了查询列称作覆盖索引。使用覆盖索引可以避免回表。第一 建议使用覆盖索引来优化查询
第二 不能为了覆盖索引而创建多列索引 【组合索引的列不要超过三列】
不要创建全表列的索引 , 全表列索引属于无效索引,和表几乎等价,浪费写入性能全表列索引等价于 select distinct * from orders;

3.5 不等于匹配

-- 不等于匹配效率很低,有可能退化为全表扫描
-- 避免使用不等于匹配
-- 业务系统需要考虑下

3.6 空匹配

-- key is null 不会使用索引
-- key is not null 不会使用索引
-- 建表的标准 所有的表字段非空
-- 避免使用空值匹配

3.7 LIKE匹配

1	-- 模糊匹配原则 左前缀使用索引(退化为索引的范围查询或全表扫描),其它的匹配方式索引失效(退化为全表扫描)
2	-- sql模糊匹配 符号$ * %

3.8 类型转换

1  --查询条件使用的类型和索引列原类型不一样,存在隐式类型转换。有可能导致索引失效。-- 优化原则
-- 要求条件查询列的类型和索引列的类型一致。
-- 如果不一致,不要转化索引列,而要将查询条件的类型转化为和索引列一致的类型

MySQL索引优化小结

索引列的数据长度越少越好
索引的数量不是越多越好(写入性能差)、越全越好(索引和表几乎等价)
条件查询推荐使用全值匹配
多列索引推荐使用最左前缀匹配
避免在索引列使用函数操作,会导致索引失效
建议指定查询列(优先使用覆盖索引),禁止使用 SELECT *
避免使用不等于匹配、避免使用or连接条件、避免在Where 条件中使用 NOT IN
避免使用NULL、NOT NULL 匹配、推荐所有的表列是非空的
LIKE 模糊匹配建议使用最左前缀匹配 (like 'ABC%')
推荐查询条件列的类型和索引列的类型一致,避免对索引列进行类型转换
排序的时候,优先使用索引列排序【索引列天然是排序的、排序遵循最左前缀匹配原则order by a】

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/128204.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MYSQL06高级_为什么使用索引、优缺点、索引的设计、方案、聚簇索引、联合索引、注意事项

文章目录 ①. 为什么使用索引②. 索引及其优缺点③. InnoDb - 索引的设计④. InnoDb中的索引方案⑤. 索引 - 聚簇索引⑥. 索引 - 二级索引⑦. B树索引的注意事项⑧. MyISAM中索引方案 ①. 为什么使用索引 ①. 索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比去图书馆…

WebGoat 靶场 JWT tokens 四 五 七关通关教程

文章目录 webGoat靶场第 四 关 修改投票数第五关第七关 你购买书&#xff0c;让Tom用户付钱 webGoat靶场 越权漏洞 将webgoat-server-8.1.0.jar复制到kali虚拟机中 sudo java -jar webgoat-server-8.1.0.jar --server.port8888解释&#xff1a; java&#xff1a;这是用于执行…

React18学习

17、React_JSX的注意事项 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>JSX的注意</title><script src"./script/react.development.js"></script><script src"…

Mysql 8手动终止某个事务并释放其持有的锁

示范数据表 age具有index普通索引 在mysql数据库里的information_schema.INNODB_TRX表中存储有innodb的所有事务&#xff0c;我们可以查看该表来查看正在进行的事务 现在我开启一个事务&#xff0c;执行第1、2行SQL&#xff0c;启动事务并持有id3的行锁 刷新事务表可以看到…

大数据软件项目的数据清洗

大数据软件项目中的数据清洗是数据预处理过程中的重要环节&#xff0c;用于识别和纠正数据集中的错误、不一致性和不完整性。虽然没有专门的"数据清洗开发框架"&#xff0c;但有许多工具和库可用于数据清洗任务。以下是一些常见的数据清洗工具和库&#xff0c;可以与…

回顾Softing 2023工博之旅精彩瞬间

2023年9月23日&#xff0c;为期5天的第23届中国国际工业博览会&#xff08;CIIF&#xff09;于上海国家会展中心圆满落幕。Softing作为PROFIBUS创始人之一&#xff0c;德国工业4.0的领军企业之一&#xff0c;在本次展会上向大家呈现了众多工业自动化及IT网络方面的领先产品及方…

大话机器学习准确率(Accuracy)、精确率(Pecision)、召回率(Recall)以及TP、FP、TN、FN

话说三国时期&#xff0c;乱世出人才&#xff0c;当时刘备让张飞帮忙招兵买马&#xff0c;寻找人才。张飞发公告以后&#xff0c;有10人来面试&#xff0c;这10人分为两类&#xff0c;人才和庸才&#xff0c;各占百分之五十&#xff0c;张飞的主要作用就是从这10人中识别出人才…

秋招校招,什么是群面?

时间已经来到十月份&#xff0c;我们也迎来了秋季招聘的高峰期。一般来说&#xff0c;企业为了提高面试的速度&#xff0c;一般都会让我们进行群面。可是&#xff0c;很多人不懂得“群面”的意思&#xff0c;由此导致自己在面试环节丢分。今天&#xff0c;就跟着小编一起来了解…

vscode刷leetcode使用Cookie登录

1、安装插件 打开vscode&#xff0c;选择扩展&#xff0c;搜索leetcode&#xff0c;选择第一个&#xff0c;带有中文力扣字样&#xff0c;安装后重启 2、切换 选择这个小球&#xff0c;切换中文版本&#xff0c;切换后&#xff0c;会显示一个打勾 3、 选择小球旁边的有箭…

解析‘找不到msvcp140.dll无法继续执行代码’这个问题的解决方法

大家好&#xff01;今天我要和大家分享的主题是“msvcp140.dll丢失的解决方法”。我们都知道&#xff0c;在运行一些软件或游戏时&#xff0c;经常会遇到“msvcp140.dll丢失”的错误提示&#xff0c;这会让我们非常烦恼。那么&#xff0c;这个问题是什么原因引起的呢&#xff1…

bigemap在林业勘测规划设计行业的一些应用

选择Bigemap的原因&#xff1a; 主要注重影像的时效性&#xff0c;软件的影像时效性比其他的更新快&#xff0c;更清晰。 使用场景&#xff1a; 1.林业督查&#xff0c;主要是根据国家下发的图斑&#xff0c;结合测绘局的影像以及bigemap的较新影像对比去年和今年的林地变化。…

Git/GitHub/Idea的搭配使用

目录 1. Git 下载安装1.1. 下载安装1.2. 配置 GitHub 秘钥 2. Idea 配置 Git3. Idea 配置 GitHub3.1. 获取 GitHub Token3.2. Idea 根据 Token 登录 GitHub3.3. Idea 提交代码到远程仓库3.3.1. 配置本地仓库3.3.2. GitHub 创建远程仓库1. 创建单层目录2. 创建多层目录3. 删除目…