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MySQL EXPLAIN和Profiling的使用

原文 http://blog.csdn.net/u013952133/article/details/79180648

2018-01-28 02:01:12阅读(237)

EXPLAIN 命令来告诉我们他将使用一个什么样的执行计划来优化我们的 Query。

example:

MySQL> EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE emp_no IN (100200, 200600);
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table     | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | employees | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |    2 |      100 | Using where |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
◆ ID:Query Optimizer 所选定的执行计划中查询的序列号;


◆ Select_type:所使用的查询类型,主要有以下这几种查询类型
◇ DEPENDENT SUBQUERY:子查询中内层的第一个 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:除子查询或者 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 开始的后面所有 SELECT,第一个 SELECT 为 PRIMARY
◇ UNION RESULT:UNION 中的合并结果;


◆ Table:显示这一步所访问的数据库中的表的名称;


◆ Type:告诉我们对表所使用的访问方式,主要包含如下集中类型;
◇ all:全表扫描
◇ const:读常量,且最多只会有一条记录匹配,由于是常量,所以实际上只需要读一次;
◇ eq_ref:最多只会有一条匹配结果,一般是通过主键或者唯一键索引来访问;
◇ fulltext:
◇ 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 merge 之后再读取表数据;
◇ 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),但不是一个主键或者唯一索引;
◇ rang:索引范围扫描;
◇ ref:Join 语句中被驱动表索引引用查询;
◇ ref_or_null:与 ref 的唯一区别就是在使用索引引用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者唯一约束;


◆ Possible_keys:该查询可以利用的索引. 如果没有任何索引可以使用,就会显示成 null,这一项内容对于优化时候索引的调整非常重要;
◆ Key:MySQL Query Optimizer 从 possible_keys 中所选择使用的索引;
◆ Key_len:被选中使用索引的索引键长度;
◆ Ref:列出是通过常量(const),还是某个表的某个字段(如果是 join)来过滤(通过 key)的;
◆ Rows:MySQL Query Optimizer 通过系统收集到的统计信息估算出来的结果集记录条数;
◆ Extra:查询中每一步实现的额外细节信息,主要可能会是以下内容:
◇ Distinct:查找 distinct 值,所以当 mysql 找到了第一条匹配的结果后,将停止该值的查询而转为后面其他值的查询;
◇ 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值的使用使用;
◇ 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 或者不包含任何 FROM 子句;
◇ Not exists:在某些左连接中 MySQL Query Optimizer 所通过改变原有 Query 的组成而使用的优化方法,可以部分减少数据访问次数;
◇ 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的时候,如果发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。对前面的表的每个行组合,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的时候,MySQL Query Optimizer 会通过索引而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()或者MAX()的时候;
◇ Using filesort:当我们的 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:所需要的数据只需要在 Index 即可全部获得而不需要再到表中取数据;
◇ Using index for group-by:数据访问和 Using index 一样,所需数据只需要读取索引即可,而当 Query 中使用了 GROUP BY 或者 DISTINCT 子句的时候,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的时候,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:如果我们不是读取表的所有数据,或者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,而且还需要通过打开Condition Pushdown 优化功能才可能会被使用。控制参数为 engine_condition_pushdown 。


MySQL 的 Query Profiler 是一个使用非常方便的 Query 诊断分析工具,通过该工具可以获取一条Query 在整个执行过程中多种资源的消耗情况,如 CPU,IO,IPC,SWAP 等,以及发生的 PAGE FAULTS,CONTEXT SWITCHE 等等,同时还能得到该 Query 执行过程中 MySQL 所调用的各个函数在源文件中的位置。下面我们看看 Query Profiler 的具体用法。

开启 Profiling 参数

mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected
执行SQL语句后,获取系统中保存的所有 Query 的 profile 概要信息。

mysql> show profiles;
+----------+------------+-------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                                                             |
+----------+------------+-------------------------------------------------------------------+
|        1 |  0.0337155 | SELECT * FROM employees WHERE emp_no IN (100200, 200600, 1000200) |
|        2 | 0.44736675 | SELECT * FROM employees WHERE last_name like '%rick'              |
+----------+------------+-------------------------------------------------------------------+
2 rows in set
针对单个 Query 获取详细的 profile 信息。

mysql> show profile cpu, block io for query 2;
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| Status               | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| starting             | 8.3E-5   | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| checking permissions | 9E-6     | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| Opening tables       | 2E-5     | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| init                 | 3.1E-5   | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| System lock          | 8E-6     | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| optimizing           | 8E-6     | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| statistics           | 2.1E-5   | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| preparing            | 1.3E-5   | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| executing            | 8.9E-5   | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| Sending data         | 0.446842 | 0.203125 | 0.015625   | NULL         | NULL          |
| end                  | 0.000104 | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| query end            | 1E-5     | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| closing tables       | 8E-6     | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| freeing items        | 0.000108 | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
| cleaning up          | 1.5E-5   | 0        | 0          | NULL         | NULL          |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
15 rows in set







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