mysql教程栏目介绍执行计划explain与索引数据结构

准备工作

先建好数据库表，演示用的MySQL表，建表语句：

CREATE TABLE `emp` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT &＃39;主键&＃39;,  `empno` int(11) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;雇员工号&＃39;,  `ename` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;雇员姓名&＃39;,  `job` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;工作&＃39;,  `mgr` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;经理的工号&＃39;,  `hiredate` date DEFAULT NULL COMMENT &＃39;雇用日期&＃39;,  `sal` double DEFAULT NULL COMMENT &＃39;工资&＃39;,  `comm` double DEFAULT NULL COMMENT &＃39;津贴&＃39;,  `deptno` int(11) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;所属部门号&＃39;,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=&＃39;雇员表&＃39;;CREATE TABLE `dept` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT &＃39;主键&＃39;,  `deptno` int(11) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;部门号&＃39;,  `dname` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;部门名称&＃39;,  `loc` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;地址&＃39;,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=&＃39;部门表&＃39;;CREATE TABLE `salgrade` (  `id` int(11) NOT NULL COMMENT &＃39;主键&＃39;,  `grade` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;等级&＃39;,  `lowsal` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;最低工资&＃39;,  `hisal` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;最高工资&＃39;,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=&＃39;工资等级表&＃39;;CREATE TABLE `bonus` (  `id` int(11) NOT NULL COMMENT &＃39;主键&＃39;,  `ename` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;雇员姓名&＃39;,  `job` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT &＃39;工作&＃39;,  `sal` double DEFAULT NULL COMMENT &＃39;工资&＃39;,  `comm` double DEFAULT NULL COMMENT &＃39;津贴&＃39;,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=&＃39;奖金表&＃39;; 

后续执行计划，查询优化，索引优化等等知识的演练，基于以上几个表来操作。

MySQL执行计划

要进行SQL调优，你得知道要调优的SQL语句是怎么执行的，查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。

可以使用explain + SQL语句来模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理SQL语句的。

关于explain可以看看官网介绍。

explain的输出格式

mysql> explain select * from emp;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ 

字段id，select_type等字段的解释：

id

select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序。

id号分为三类：

• 如果id相同，那么执行顺序从上到下

mysql> explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.lowsal and sg.hisal;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                              |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | e     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | NULL                                               |
|  1 | SIMPLE      | d     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  1 | SIMPLE      | sg    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+ 

这个查询，用explain执行一下，id序号都是1，那么MySQL的执行顺序就是从上到下执行的。

• 如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

mysql> explain select * from emp e where e.deptno in (select d.deptno from dept d where d.dname = &＃39;SALEDept&＃39;);
+----+--------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+| id | select_type  | table       | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                              |
+----+--------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+|  1 | SIMPLE       |  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |   100.00 | NULL                                               |
|  1 | SIMPLE       | e           | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 |    50.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  2 | MATERIALIZED | d           | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | Using where                                        |
+----+--------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+ 

这个例子的执行顺序是先执行id为2的，然后执行id为1的。

• id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

还是上面那个例子，先执行id为2的，然后按顺序从上往下执行id为1的。

select_type

主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询。

• SIMPLE 简单的查询，不包含子查询和union

mysql> explain select * from emp;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    3 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+ 

• primary 查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary
• union 若第二个select出现在union之后，则被标记为union

mysql> explain select * from emp where deptno = 1001 union select * from emp where sal <5000;
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+| id | select_type  | table      | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+|  1 | PRIMARY      | emp        | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    25.00 | Using where     |
|  2 | UNION        | emp        | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    33.33 | Using where     |
| NULL | UNION RESULT |  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+ 

这条语句的select_type包含了primary和union

• dependent union 跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
• union result 从union表获取结果的select
• dependent subquery subquery的子查询要受到外部表查询的影响

mysql> explain select * from emp e where e.empno  in ( select empno from emp where deptno = 1001 union select empno from emp where sal <5000);
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+| id | select_type        | table      | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+|  1 | PRIMARY            | e          | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |   100.00 | Using where     |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | emp        | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    25.00 | Using where     |
|  3 | DEPENDENT UNION    | emp        | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    25.00 | Using where     |
| NULL | UNION RESULT       |  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+ 

这条SQL执行包含了PRIMARY、DEPENDENT SUBQUERY、DEPENDENT UNION和UNION RESULT

• subquery 在select或者where列表中包含子查询

举例：

mysql> explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | PRIMARY     | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    33.33 | Using where |
|  2 | SUBQUERY    | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |   100.00 | NULL        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 

• DERIVED from子句中出现的子查询，也叫做派生表
• MATERIALIZED Materialized subquery？
• UNCACHEABLE SUBQUERY 表示使用子查询的结果不能被缓存

例如：

mysql> explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size);
+----+----------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type          | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+----------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | PRIMARY              | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |   100.00 | Using where |
|  2 | UNCACHEABLE SUBQUERY | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    25.00 | Using where |
+----+----------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 

• uncacheable union 表示union的查询结果不能被缓存

table

对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者union合并结果集。

1. 如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，当然也可以是表的别名
2. 表名是derivedN的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表
3. 当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参与union的id

type

type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想到的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下。

访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref

• all 全表扫描，一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化

通常，可以通过添加索引来避免ALL

• index 全索引扫描这个比all的效率要好，主要有两种情况：
  • 一种是当前的查询时覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取
  • 一是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序
• range 表示利用索引查询的时候限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了index的全索引扫描，适用的操作符： =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, BETWEEN, LIKE, or IN()

官网上举例如下：

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column = 10;

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column BETWEEN 10 and 20;

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column IN (10,20,30);

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_part1 = 10 AND key_part2 IN (10,20,30);

• index_subquery 利用索引来关联子查询，不再扫描全表

value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)

• unique_subquery 该连接类型类似与index_subquery，使用的是唯一索引

value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)

• index_merge 在查询过程中需要多个索引组合使用
• ref_or_null 对于某个字段既需要关联条件，也需要null值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式

SELECT * FROM ref_table

WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;

• fulltext 使用FULLTEXT索引执行join
• ref 使用了非唯一性索引进行数据的查找

SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr;

SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column;

SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;

• eq_ref 使用唯一性索引进行数据查找

SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column;

SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;

• const 这个表至多有一个匹配行

SELECT * FROM tbl_name WHERE primary_key=1;

SELECT * FROM tbl_name WHERE primary_key_part1=1 AND primary_key_part2=2;

例如：

mysql> explain select * from emp where id = 1;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ 

• system 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现

possible_keys

显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

注意：

在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。

因此可以对 B+Tree 进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。

由于B+树叶子结点只存放data，根节点只存放key，那么我们计算一下，即使只有3层B+树，也能制成千万级别的数据。

你得知道的技（zhuang）术（b）名词

假设有这样一个表如下，其中id是主键：

mysql> select * from stu;
+------+---------+------+| id   | name    | age  |
+------+---------+------+|    1 | Jack Ma |   18 |
|    2 | Pony    |   19 |
+------+---------+------+ 

回表

我们对普通列建普通索引，这时候我们来查：

select * from stu where name=&＃39;Pony&＃39;; 

由于name建了索引，查询时先找name的B+树，找到主键id后，再找主键id的B+树，从而找到整行记录。

这个最终会回到主键上来查找B+树，这个就是回表。

覆盖索引

如果是这个查询：

mysql> select id from stu where name=&＃39;Pony&＃39;; 

就没有回表了，因为直接找到主键id，返回就完了，不需要再找其他的了。

没有回表就叫覆盖索引。

最左匹配

再来以name和age两个字段建组合索引(name, age)，然后有这样一个查询：

select * from stu where name=? and age=? 

这时按照组合索引(name, age)查询，先匹配name，再匹配age，如果查询变成这样：

select * from stu where age=? 

直接不按name查了，此时索引不会生效，也就是不会按照索引查询---这就是最左匹配原则。

加入我就要按age查，还要有索引来优化呢？可以这样做：

• （推荐）把组合索引(name, age)换个顺序，建(age, name)索引
• 或者直接把age字段单独建个索引

索引下推

可能也叫谓词下推。。。

select t1.name,t2.name from t1 join t2 on t1.id=t2.id 

t1有10条记录，t2有20条记录。

我们猜想一下，这个要么按这个方式执行：

先t1,t2按id合并（合并后20条），然后再查t1.name,t2.name

或者：

先把t1.name,t2.name找出来，再按照id关联

如果不使用索引条件下推优化的话，MySQL只能根据索引查询出t1,t2合并后的所有行，然后再依次比较是否符合全部条件。

当使用了索引条件下推优化技术后，可以通过索引中存储的数据判断当前索引对应的数据是否符合条件，只有符合条件的数据才将整行数据查询出来。

小结

1. Explain 为了知道优化SQL语句的执行，需要查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。
2. 索引优点及用处。
3. 索引采用的数据结构是B+树。
4. 回表，覆盖索引，最左匹配和索引下推。

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