墨墨导读:本文和大家说明常见的type结果及代表的含义,并且通过同一个SQL语句的性能差异,说明建对索引多么重要。

explain结果中的type字段代表什么意思?

MySQL的官网解释非常简洁,只用了3个单词:连接类型(the join type)。它描述了找到所需数据使用的扫描方式。

最为常见的扫描方式有:

  • system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO;

  • const:常量连接;

  • eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique not null)等值扫描;

  • ref:非主键非唯一索引等值扫描;

  • range:范围扫描;

  • index:索引树扫描;

  • ALL:全表扫描(full table scan);

画外音:这些是最常见的,大家去explain自己工作中的SQL语句,95%都是上面这些类型。

上面各类扫描方式由快到慢:

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

下面一一举例说明。

一、system


explain select * from mysql.time_zone;

上例中,从系统库mysql的系统表time_zone里查询数据,扫码类型为system,这些数据已经加载到内存里,不需要进行磁盘IO。

这类扫描是速度最快的。

explain select * from (select * from user where id=1) tmp;

再举一个例子,内层嵌套(const)返回了一个临时表,外层嵌套从临时表查询,其扫描类型也是system,也不需要走磁盘IO,速度超快。

二、const


数据准备:

create table user (
id int primary key,
name varchar(20)
)engine=innodb;    insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');

const扫描的条件为:

(1)命中主键(primary key)或者唯一(unique)索引;

(2)被连接的部分是一个常量(const)值;

explain select * from user where id=1;

如上例,id是PK,连接部分是常量1。

画外音:别搞什么类型转换的幺蛾子。

这类扫描效率极高,返回数据量少,速度非常快。

三、eq_ref


数据准备:

create table user (
id int primary key,
name varchar(20)
)engine=innodb;    insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');    create table user_ex (
id int primary key,
age int
)engine=innodb;    insert into user_ex values(1,18);
insert into user_ex values(2,20);
insert into user_ex values(3,30);
insert into user_ex values(4,40);
insert into user_ex values(5,50);

eq_ref扫描的条件为,对于前表的每一行(row),后表只有一行被扫描。

再细化一点:

(1)join查询;

(2)命中主键(primary key)或者非空唯一(unique not null)索引;

(3)等值连接;

explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

如上例,id是主键,该join查询为eq_ref扫描。

这类扫描的速度也异常之快。

四、ref


数据准备:

create table user (
id int,
name varchar(20) ,
index(id)
)engine=innodb;    insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');    create table user_ex (
id int,
age int,
index(id)
)engine=innodb;    insert into user_ex values(1,18);
insert into user_ex values(2,20);
insert into user_ex values(3,30);
insert into user_ex values(4,40);
insert into user_ex values(5,50);

如果把上例eq_ref案例中的主键索引,改为普通非唯一(non unique)索引。

explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

就由eq_ref降级为了ref,此时对于前表的每一行(row),后表可能有多于一行的数据被扫描。

explain select * from user where id=1;

当id改为普通非唯一索引后,常量的连接查询,也由const降级为了ref,因为也可能有多于一行的数据被扫描。

ref扫描,可能出现在join里,也可能出现在单表普通索引里,每一次匹配可能有多行数据返回,虽然它比eq_ref要慢,但它仍然是一个很快的join类型。

五、range


数据准备:

create table user (
id int primary key,
name varchar(20)
)engine=innodb;    insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');
insert into user values(4,'wangwu');
insert into user values(5,'zhaoliu');

range扫描就比较好理解了,它是索引上的范围查询,它会在索引上扫码特定范围内的值。

explain select * from user where id between 1 and 4;
explain select * from user where idin(1,2,3);
explain select * from user where id>3;

像上例中的between,in,>都是典型的范围(range)查询。

画外音:必须是索引,否则不能批量"跳过"。

六、index


index类型,需要扫描索引上的全部数据。

explain count (*) from user;

如上例,id是主键,该count查询需要通过扫描索引上的全部数据来计数。

画外音:此表为InnoDB引擎。

它仅比全表扫描快一点。

七、ALL


数据准备:

create table user (
id int,
name varchar(20)
)engine=innodb;    insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');    create table user_ex (
id int,
age int
)engine=innodb;    insert into user_ex values(1,18);
insert into user_ex values(2,20);
insert into user_ex values(3,30);
insert into user_ex values(4,40);
insert into user_ex values(5,50);

explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

如果id上不建索引,对于前表的每一行(row),后表都要被全表扫描。

今天这篇文章中,这个相同的join语句出现了三次:

(1)扫描类型为eq_ref,此时id为主键;

(2)扫描类型为ref,此时id为非唯一普通索引;

(3)扫描类型为ALL,全表扫描,此时id上无索引;

有此可见,建立正确的索引,对数据库性能的提升是多么重要。

另外,不正确的SQL语句,可能导致全表扫描。

全表扫描代价极大,性能很低,是应当极力避免的,通过explain分析SQL语句,非常有必要。

总结


(1)explain结果中的type字段,表示(广义)连接类型,它描述了找到所需数据使用的扫描方式;

(2)常见的扫描类型有:

system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL

其扫描速度由快到慢;

(3)各类扫描类型的要点是:

  • system最快:不进行磁盘IO

  • const:PK或者unique上的等值查询

  • eq_ref:PK或者unique上的join查询,等值匹配,对于前表的每一行(row),后表只有一行命中

  • ref:非唯一索引,等值匹配,可能有多行命中

  • range:索引上的范围扫描,例如:between/in/>

  • index:索引上的全集扫描,例如:InnoDB的count

  • ALL最慢:全表扫描(full table scan)

(4)建立正确的索引(index),非常重要;

(5)使用explain了解并优化执行计划,非常重要;

思路比结论重要,希望大家有收获。


画外音:本文测试于MySQL5.6。

出处:架构师之路(ID:road5858)



扩展阅读


  1. 1000+Redis实例,100+集群,Redis 在海量数据和高并发下的优化实践

  2. 对话李飞飞:云数据库战争已经进入下半场

  3. 有赞百亿级日志系统架构设计

  4. 不用Oracle?基于MySQL数据库下亿级数据的分库分表

  5. 详述一次大量删除导致MySQL慢查的过程

  6. 史上最全PostgreSQL体系结构

  7. 支撑百万并发的数据库架构如何设计?

  8. 有赞百亿级日志系统架构设计

资源下载

关注公众号:数据和云(OraNews)回复关键字获取

help,30万+下载的完整菜单栏

2019DTCC,数据库大会PPT

2018DTCC , 数据库大会PPT

2018DTC,2018 DTC 大会 PPT

ENMOBK,《Oracle性能优化与诊断案例》

DBALIFE,“DBA 的一天”海报

DBA04,DBA 手记4 电子书

122ARCH,Oracle 12.2体系结构图

2018OOW,Oracle OpenWorld 资料

产品推荐

云和恩墨Bethune Pro2 企业版,集监控、巡检、安全于一身,你的专属数据库实时监控和智能巡检平台,漂亮的不像实力派,你值得拥有!

云和恩墨zData一体机现已发布超融合版本和精简版,支持各种简化场景部署,零数据丢失备份一体机ZDBM也已发布,欢迎关注。

云和恩墨大讲堂 | 一个分享交流的地方

长按,识别二维码,加入万人交流社群

请备注:云和恩墨大讲堂

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?相关推荐

  1. sql in转换为join_同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

    <数据库允许空值,往往是悲剧的开始>一文通过explain来分析SQL的执行计划,来分析null对索引命中情况的影响,有不少朋友留言,问explain结果中的type字段,ref,ALL等 ...

  2. 转在同一个sql语句中如何写不同条件的count数量

    今天在做Portal中的Dashboard展现的时候,需要对多个统计字段做展现,根据我现在的掌握水平,我只能在sql调用构建器中实现一种sql语 句返回的resultSet做展现.没有办法,只能从数据 ...

  3. 教你如何定位及优化SQL语句的性能问题

    转载自   教你如何定位及优化SQL语句的性能问题 在现如今的软件开发中,关系型数据库是做数据存储最重要的工具.无论是Oracale还是Mysql,都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的,这种交互 ...

  4. 爆肝,52条SQL语句,性能优化,干货必收藏 !

    作者 | SimpleWu 来源 | cnblogs.com/SimpleWu/p/9929043.html SQL语句性能优化 1, 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 ...

  5. mysql 语句性能分析_mysql的sql语句的性能诊断分析

    1> explain SQL,类似于Oracle中explain语句 例如:explain select * from nad_aditem; 2> select benchmark(co ...

  6. 定位及优化SQL语句的性能问题

    一.EXPLAIN 做MySQL优化,我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划. 下面来个简单的示例,标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据 type列,连接类型.一个好的sql语句至少 ...

  7. 提高SQL语句的性能

    一.FROM子句中的表 FROM子表的安排或次序对性能有很大的影响,把较小的表放在前面,把较大的表放在后面,可以得到更高的效率. 二.WHERE子句中的次序 一般来自基表的字段放在结合操作的右侧,要被 ...

  8. SQL语句导致性能问题

    前阵子,突然收到服务器的报警信息,于是上服务器找问题,我擦,top看到mysql占的%cpu高得把我吓尿了 从以上的信息看,相信大家已经可以定位到底是那个程序导致服务器CPU负载过高了,但我们要做的是 ...

  9. Tableau导出sql语句和性能监控

    1. 帮助-设置和性能-启动性能记录 2. alt+F5刷新 3. 帮助-设置和性能-停止性能记录 弹出窗口 4. 点击柱体可查看对应sql语句 5. 右键点击柱体查看数据-完整数据-全部导出 可导出 ...

最新文章

  1. 机器学习:结点的实现,决策树代码实现(二)
  2. 分布式Redis的分布式锁 Redlock
  3. Sentinel(二十二)之使用Nacos存储规则
  4. 记一次曲折的jsp手工半盲注入
  5. 每日一题——Leetcode203 移除链表元素
  6. 清空文件夹里面的所有文件和文件夹
  7. Deepin-安装QQ音乐(Windows程序)
  8. 知识图谱|各生命周期主流算法 实践
  9. VS2013下使用QT和MFC的错误解决方案
  10. java 读取mysql数据_使用java从mysql数据库读取数据
  11. linux exec操作文件描述符
  12. doc 问卷调查模板表_问卷调查表.doc
  13. 弹窗动画PopupWindow
  14. win7用html做桌面,win7系统怎么制作主题桌面,win7系统制作主题桌面方法
  15. 《庄子·外篇·天运第十四》
  16. 几本经典的云计算方面的书籍下载-电子书下载
  17. mvcmvpmvvm
  18. dns服务器配置(本地dns,自己当服务器,自己测试自己)
  19. GitHub Desktop 上实现项目的回滚操作,详细介绍
  20. CUMT2021一道SSRF

热门文章

  1. linux对磁盘进行分区_如何在Linux中对磁盘进行分区
  2. 智慧社区互动教室_利用研究与社区互动
  3. Gnome即将满18岁,适用于Docker,Kali Linux 2.0的新工具以及更多新闻
  4. (14)css—伪类选择器
  5. 教程 | Hadoop集群搭建和简单应用
  6. 给网页穿上Word马甲
  7. 长微博android,Android 上最强大的长微博工具:BlackLight 长微博
  8. java中常见的编译错误的是_编译时JAVA最常见的错误有哪些
  9. 马尔科夫决策过程(MDP)
  10. 怎样使用计算机网络,教大家怎样用电脑发出wifi信号,让手机共享!