同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?
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)
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