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索引分析与优化

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EXPLAIN

MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令，它可以对 SELECT 语句进行分析，并输出 SELECT 执行的详细信息，供开发人员有针对性的优化。例如：

EXPLAIN SELECT * from user WHERE id < 3;

EXPLAIN 命令的输出内容大致如下：

1. select_type:表示查询的类型。常用的值如下：

  • SIMPLE ： 表示查询语句不包含子查询或union
  • PRIMARY：表示此查询是最外层的查询
  • UNION：表示此查询是UNION的第二个或后续的查询
  • DEPENDENT UNION：UNION中的第二个或后续的查询语句，使用了外面查询结果
  • UNION RESULT：UNION的结果
  • SUBQUERY：SELECT子查询语句
  • DEPENDENT SUBQUERY：SELECT子查询语句依赖外层查询的结果。

最常见的查询类型是SIMPLE，表示我们的查询没有子查询也没用到UNION查询。

2.type表示存储引擎查询数据时采用的方式。比较重要的一个属性，通过它可以判断出查询是全表扫描还是基于索引的部分扫描。常用属性值如下，从上至下效率依次增强。

  • ALL：表示全表扫描，性能最差。
  • index：表示基于索引的全表扫描，先扫描索引再扫描全表数据。
  • range：表示使用索引范围查询。使用>、>=、<、<=、in等等。
  • ref：表示使用非唯一索引进行单值查询。
  • eq_ref：一般情况下出现在多表join查询，表示前面表的每一个记录，都只能匹配后面表的一行结果。
  • const：表示使用主键或唯一索引做等值查询，常量查询。
  • NULL：表示不用访问表，速度最快。

3. possible_keys表示查询时能够使用到的索引。注意并不一定会真正使用，显示的是索引名称。

4. key表示查询时真正使用到的索引，显示的是索引名称。

5. rowsMySQL查询优化器会根据统计信息，估算SQL要查询到结果需要扫描多少行记录。原则上rows是越少效率越高，可以直观的了解到SQL效率高低。

6. key_len表示查询使用了索引的字节数量。可以判断是否全部使用了组合索引。key_len的计算规则如下：

  • 字符串类型字符串长度跟字符集有关：latin1=1、gbk=2、utf8=3、utf8mb4=4char(n)：n*字符集长度varchar(n)：n * 字符集长度 + 2字节
  • 数值类型TINYINT：1个字节SMALLINT：2个字节MEDIUMINT：3个字节INT、FLOAT：4个字节BIGINT、DOUBLE：8个字节
  • 时间类型DATE：3个字节TIMESTAMP：4个字节DATETIME：8个字节
  • 字段属性NULL属性占用1个字节，如果一个字段设置了NOT NULL，则没有此项。

7. ExtraExtra表示很多额外的信息，各种操作会在Extra提示相关信息，常见几种如下：

  • Using where表示查询需要通过索引回表查询数据。
  • Using index表示查询需要通过索引，索引就可以满足所需数据。
  • Using filesort表示查询出来的结果需要额外排序，数据量小在内存，大的话在磁盘，因此有Using filesort建议优化。
  • Using temprorary查询使用到了临时表，一般出现于去重、分组等操作。

回表查询

InnoDB索引有聚簇索引和辅助索引。聚簇索引的叶子节点存储行记录，InnoDB必须要有，且只有一个。辅助索引的叶子节点存储的是主键值和索引字段值，通过辅助索引无法直接定位行记录，通常情况下，需要扫码两遍索引树。先通过辅助索引定位主键值，然后再通过聚簇索引定位行记录，这就叫做回表查询，它的性能比扫一遍索引树低。总结：通过索引查询主键值，然后再去聚簇索引查询记录信息

覆盖索引

在MySQL官网，类似的说法出现在explain查询计划优化章节，即explain的输出结果Extra字段为Usingindex时，能够触发索引覆盖。

只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快，这就叫做索引覆盖。实现索引覆盖最常见的方法就是：将被查询的字段，建立到组合索引。

最左前缀原则

「组合索引使用时遵循最左前缀原则，最左前缀顾名思义，就是最左优先，即查询中使用到最左边的列， 那么查询就会使用到索引，如果从索引的第二列开始查找，索引将失效」。

索引与排序

MySQL查询支持filesort和index两种方式的排序，

  • filesort是先把结果查出，然后在缓存或磁盘进行排序操作，效率较低。
  • index是指利用索引自动实现排序，不需另做排序操作，效率会比较高。

排序方式的选择

使用index排序的场景

ORDER BY 子句索引列组合满足索引最左前列

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explain select id from user order by id; //对应(id)、(id,name)索引有效

WHERE子句+ORDER BY子句索引列组合满足索引最左前缀

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2
#对应(age,name)组合索引
explain select id from user where age=18 order by name;
使用filesort方式的排序的场景

对索引列同时使用了ASC和DESC

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2
#对应(age,name)组合索引
explain select id from user order by age asc,name desc;

WHERE子句和ORDER BY子句满足最左前缀，但where子句使用了范围查询（例如>、<、in 等）

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2
#对应(age,name)组合索引
explain select id from user where age>10 order by name;

ORDER BY或者WHERE+ORDER BY索引列没有满足索引最左前缀

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2
#对应(age,name)组合索引
explain select id from user order by name;

使用了不同的索引，MySQL每次只采用一个索引，ORDER BY涉及了两个索引

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2
#对应(name)、(age)两个索引
explain select id from user order by name,age;

WHERE子句与ORDER BY子句，使用了不同的索引

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2
#对应(name)、(age)索引
explain select id from user where name='tom' order by age;

WHERE子句或者ORDER BY子句中索引列使用了表达式，包括函数表达式

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2
#对应(age)索引
explain select id from user order by abs(age);

filesort排序

filesort有两种排序算法：双路排序和单路排序。

双路排序

需要两次磁盘扫描读取，最终得到用户数据。第一次将排序字段读取出来，然后排序；第二次去读取其他字段数据。

单路排序

从磁盘查询所需的所有列数据，然后在内存排序将结果返回。

如果查询数据超出缓存sort_buffer，会导致多次磁盘读取操作，并创建临时表，最后产生了多次IO，反而会增加负担。

解决方案：少使用select *；增加sort_buffer_size容量和max_length_for_sort_data容量。