mysql 索引详解 explain篇

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索引的最左前缀原则
联合索引：mysql可以将多个列按照顺序作为一个索引，这种索引叫做联合索引。
索引的最左匹配原则是：假如索引列分别为A，B，C，顺序也是A，B，C，那么：

查询的时候，如果查询【A】，【A，B】，【A，B，C】，可以使用索引查询。
如果查询的时候，查询【A，C】，由于中间缺失了B，那么C这个索引是用不到的，只能用到A索引。
如果查询的时候，查询【B】，【B，C】或【C】，由于缺失了最左前缀A，那么是用不到这个联合索引的，除非有其他索引。
如果查询的时候使用范围查询，并且是最左前缀，那么可以用到索引，但是范围后面的字段无法用到索引。

这个原则可以结合索引的原理来理解：Mysql索引是B+树这种复合结构，当索引是联合索引，比如【name,age,sex】时，B+树是按照从左到右的顺序建立索引树的。当（张三，20，M）这样的数据来检索时，B+树会优先根据name来确定下一步的搜索方向，如果name相同再比较name和sex，最后得到检索的数据。但当（20，M）这样的数据来的时候，mysql就不知道该查哪个节点，因为建立索引的时候，name就是第一个比较因子，必须先根据name去确定下一步去哪里搜索。当（张三，M）这样的数据来时，可以根据name是“张三”，来确定下一步的搜索，然后再去匹配性别是“M”的数据，因此只能用到联合索引中name这个索引。

前言MySQL是关系性数据库中的一种，查询功能强，数据一致性高，数据安全性高，支持二级索引。但性能方面稍逊于非关系性数据库，特别是百万级别以上的数据，很容易出现查询慢的现象。这时候需要分析查询慢的原因，一般情况下是程序员sql写的烂，或者是没有键索引，或者是索引失效等原因导致的。这时候MySQL 提供的 EXPLAIN 命令就尤其重要, 它可以对 SELECT 语句进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.而且就在查询语句前加上 Explain 就成:EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE id < 100;复制代码准备首先需要建立两个测试用表及数据:CREATE TABLE customer (
id BIGINT(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
age INT(11) unsigned DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY name_index (name)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4

INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('a', 1);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('b', 2);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('c', 3);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('d', 4);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('e', 5);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('f', 6);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('g', 7);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('h', 8);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('i', 9);复制代码CREATE TABLE orders (
id BIGINT(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
user_id BIGINT(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, product_name VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
productor VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (id),
KEY user_product_detail_index (user_id, product_name, productor)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4

INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');复制代码EXPLAIN 输出格式EXPLAIN 命令的输出内容大致如下:mysql> explain select * from customer where id = 1G
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: customer

partitions: NULL

     type: const

possible_keys: PRIMARY

      key: PRIMARY
  key_len: 8
      ref: const
     rows: 1
 filtered: 100.00
    Extra: NULL

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码各列的含义如下:id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.select_type: SELECT 查询的类型.table: 查询的是哪个表partitions: 匹配的分区type: join 类型possible_keys: 此次查询中可能选用的索引key: 此次查询中确切使用到的索引.ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比extra: 额外的信息接下来我们来重点看一下比较重要的几个字段.select_typeSIMPLE —— 简单的select 查询，查询中不包含子查询或者UNIONPRIMARY —— 查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为primaryUNION —— 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询DEPENDENT UNION —— UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询UNION RESULT —— 从UNION表获取结果的select结果DERIVED —— 在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生）MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。SUBQUERY —— 在select或where 列表中包含了子查询DEPENDENT SUBQUERY —— 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.最常见的查询类别应该是 SIMPLE 了, 比如当我们的查询没有子查询, 也没有 UNION 查询时, 那么通常就是 SIMPLE 类型, 例如:mysql> explain select * from customer where id = 2G
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: customer

partitions: NULL

     type: const

possible_keys: PRIMARY

      key: PRIMARY
  key_len: 8
      ref: const
     rows: 1
 filtered: 100.00
    Extra: NULL

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码如果我们使用了 UNION 查询, 那么 EXPLAIN 输出 的结果类似如下:mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM customer WHERE id IN (1, 2, 3))

-> UNION
-> (SELECT * FROM customer WHERE id IN (3, 4, 5));
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1PRIMARYcustomerNULLrangePRIMARYPRIMARY8NULL3100.00Using where
2UNIONcustomerNULLrangePRIMARYPRIMARY8NULL3100.00Using where
NULLUNION RESULT<union1,2>NULLALLNULLNULLNULLNULLNULLNULLUsing temporary

3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码table表示查询涉及的表或衍生表typetype 字段比较重要, 它提供了判断查询是否高效的重要依据依据. 通过 type 字段, 我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描 等.type 常用类型type 常用的取值有:system: 表中只有一条数据. 这个类型是特殊的 const 类型.const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可.例如下面的这个查询, 它使用了主键索引, 因此 type 就是 const 类型的.mysql> explain select * from customer where id = 2G
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: customer

partitions: NULL

     type: const

possible_keys: PRIMARY

      key: PRIMARY
  key_len: 8
      ref: const
     rows: 1
 filtered: 100.00
    Extra: NULL

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较操作通常是 =, 查询效率较高. 例如:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer, order_info WHERE customer.id = order_info.user_idG
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: order_info

partitions: NULL

     type: index

possible_keys: user_product_detail_index

      key: user_product_detail_index
  key_len: 314
      ref: NULL
     rows: 9
 filtered: 100.00
    Extra: Using where; Using index

2. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: customer

partitions: NULL

     type: eq_ref

possible_keys: PRIMARY

      key: PRIMARY
  key_len: 8
      ref: test.order_info.user_id
     rows: 1
 filtered: 100.00
    Extra: NULL

2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了 最左前缀 规则索引的查询.例如下面这个例子中, 就使用到了 ref 类型的查询:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer, order_info WHERE customer.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5G
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: customer

partitions: NULL

     type: const

possible_keys: PRIMARY

      key: PRIMARY
  key_len: 8
      ref: const
     rows: 1
 filtered: 100.00
    Extra: NULL

2. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: order_info

partitions: NULL

     type: ref

possible_keys: user_product_detail_index

      key: user_product_detail_index
  key_len: 9
      ref: const
     rows: 1
 filtered: 100.00
    Extra: Using index

2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)复制代码range: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.当 type 是 range 时, 那么 EXPLAIN 输出的 ref 字段为 NULL, 并且 key_len 字段是此次查询中使用到的索引的最长的那个.例如下面的例子就是一个范围查询:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE id BETWEEN 2 AND 8 G
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: customer

partitions: NULL

     type: range

possible_keys: PRIMARY

      key: PRIMARY
  key_len: 8
      ref: NULL
     rows: 7
 filtered: 100.00
    Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码index: 表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据.index 类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据. 当是这种情况时, Extra 字段 会显示 Using index.例如:mysql> EXPLAIN SELECT name FROM customer G
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: customer

partitions: NULL

     type: index

possible_keys: NULL

      key: name_index
  key_len: 152
      ref: NULL
     rows: 10
 filtered: 100.00
    Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码上面的例子中, 我们查询的 name 字段恰好是一个索引, 因此我们直接从索引中获取数据就可以满足查询的需求了, 而不需要查询表中的数据. 因此这样的情况下, type 的值是 index, 并且 Extra 的值是 Using index.ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一. 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.下面是一个全表扫描的例子, 可以看到, 在全表扫描时, possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示没有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整个查询效率是十分低下的.mysql> EXPLAIN SELECT age FROM customer WHERE age = 20 G 1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: customer

partitions: NULL

     type: ALL

possible_keys: NULL

      key: NULL
  key_len: NULL
      ref: NULL
     rows: 10
 filtered: 10.00
    Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码type 类型的性能比较通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < systemALL 类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的.而 index 类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了.对程序员来说，若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。ALL：（full table scan）全表扫描无疑是最差，若是百万千万级数据量，全表扫描会非常慢。index：（full index scan）全索引文件扫描比all好很多，毕竟从索引树中找数据，比从全表中找数据要快。range：只检索给定范围的行，使用索引来匹配行。范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事，匹配的结果是多个并非唯一值。eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO，匹配的结果只可能是一条记录，const：表示通过索引一次就可以找到，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快，若将主键至于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。system：表只有一条记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，了解即可possible_keyspossible_keys 表示 MySQL 在查询时, 能够使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys 中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查询时具体使用了哪些索引, 由 key 字段决定.key此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引.key_len表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组合索引是否完全被使用, 或只有最左部分字段被使用到.key_len 的计算规则如下:字符串char(n): n 字节长度varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3 n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4 n + 2 字节.数值类型:TINYINT: 1字节SMALLINT: 2字节MEDIUMINT: 3字节INT: 4字节BIGINT: 8字节时间类型DATE: 3字节TIMESTAMP: 4字节DATETIME: 8字节字段属性: NULL 属性 占用一个字节. 如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性.我们来举两个简单的栗子:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' G
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: order_info

partitions: NULL

     type: range

possible_keys: user_product_detail_index

      key: user_product_detail_index
  key_len: 9
      ref: NULL
     rows: 5
 filtered: 11.11
    Extra: Using where; Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码上面的例子是从表 order_info 中查询指定的内容, 而我们从此表的建表语句中可以知道, 表 order_info 有一个联合索引:KEY user_product_detail_index (user_id, product_name, productor)复制代码不过此查询语句 WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' 中, 因为先进行 user_id 的范围查询, 而根据 最左前缀匹配 原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配, 因此实际上我们使用到的索引的字段只有 user_id, 因此在 EXPLAIN 中, 显示的 key_len 为 9. 因为 user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字节, 而 NULL 属性占用一个字节, 因此总共是 9 个字节. 若我们将user_id 字段改为 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0', 则 key_length 应该是8.上面因为 最左前缀匹配 原则, 我们的查询仅仅使用到了联合索引的 user_id 字段, 因此效率不算高.接下来我们来看一下下一个例子:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' G;
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: order_info

partitions: NULL

     type: ref

possible_keys: user_product_detail_index

      key: user_product_detail_index
  key_len: 161
      ref: const,const
     rows: 2
 filtered: 100.00
    Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码这次的查询中, 我们没有使用到范围查询, key_len 的值为 161. 为什么呢? 因为我们的查询条件 WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' 中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此 keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 3 + 2 = 161rowsrows 也是一个重要的字段. MySQL 查询优化器根据统计信息, 估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数.这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.ExtraEXplain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:Using filesort当 Extra 中有 Using filesort 时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有 Using filesort, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.例如下面的例子:mysql> EXPLAIN SELECT FROM order_info ORDER BY product_name G
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: order_info

partitions: NULL

     type: index

possible_keys: NULL

      key: user_product_detail_index
  key_len: 253
      ref: NULL
     rows: 9
 filtered: 100.00
    Extra: Using index; Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码我们的索引是KEY user_product_detail_index (user_id, product_name, productor)复制代码但是上面的查询中根据 product_name 来排序, 因此不能使用索引进行优化, 进而会产生 Using filesort.如果我们将排序依据改为 ORDER BY user_id, product_name, 那么就不会出现 Using filesort 了. 例如:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name G
1. row **

       id: 1

select_type: SIMPLE

    table: order_info

partitions: NULL

     type: index

possible_keys: NULL

      key: user_product_detail_index
  key_len: 253
      ref: NULL
     rows: 9
 filtered: 100.00
    Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码Using index"覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错Using temporary查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.

作者：锐玩道
链接：https://juejin.im/post/5dc2d4c5e51d4529f73e3354
来源：掘金
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