《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等不一样的值究竟是什么含义。

今天花1分钟简单说下,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,《类型转换带来的大坑》中,也提到不正确的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。

架构师之路-分享技术思路

相关推荐:

《缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!!!》

《写缓冲(change buffer),这次彻底懂了!!!》

《两类非常隐蔽的全表扫描 | 1分钟系列》

《MyISAM与InnoDB的索引差异 | 1分钟系列》

《数据库允许null,悲剧的开始 | 1分钟系列》

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)相关推荐

  1. 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 ...

  2. sql int转换为varchar_常见SQL优化实践

    (1)负向条件查询不能使用索引select * from user where status!=0 ,not in/not exists都不是好习惯可以优化为in查询:select * from us ...

  3. sql 计算单行数据字段空值比例_如何利用工具,迅猛定位低效SQL? | 1分钟系列...

    <两个工具分析SQL死锁> <SQL空值带来的大坑> 两个案例分析,展现了MySQL性能分析工具explain的强大. <同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?&g ...

  4. mysql的sql优化工具下载_MySQL SQL查询优化工具EverSQL

    概述 一般来说,SQL查询优化器分析给定查询的许多选项,预估每个选项的成本,最后选择成本最低的选项.如果查询优化器选择了错误的计划,则性能差异可能从几毫秒到几分钟.幸运的是,现在有许多第三方SQL查询 ...

  5. 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 ...

  6. 金仓数据库 KingbaseES SQL 语言参考手册 (13. SQL语句:ALTER SYNONYM 到 COMMENT)

    13. SQL语句:ALTER SYNONYM 到 COMMENT 本章包含以下SQL语句: ALTER SYNONYM ALTER SYSTEM ALTER TABLE ALTER TABLESPA ...

  7. 金仓数据库 KingbaseES SQL 语言参考手册 (16. SQL语句: CREATE SEQUENCE 到 DELETE)

    16. SQL语句: CREATE SEQUENCE 到 DELETE 本章包含以下SQL语句: CREATE SEQUENCE CREATE SERVER CREATE STATISTICS CRE ...

  8. 学习SQL应知道的动态SQL语句基本语法

    学习SQL应知道的动态SQL语句基本语法 1 .普通SQL语句可以用Exec执行 9Kp=A   ' CdaFr1   eg: Select * from tableName Wsc+A:<&q ...

  9. 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 ...

最新文章

  1. LintCode: Single Number II
  2. 既生瑜何生亮 access_token VS refresh_token
  3. c语言程序设计常用语句格式,全国计算机考试二级C语言程序设计要求
  4. 芯片业巨震!英特尔拟90亿美元卖掉NAND闪存业务
  5. spss连接mysql_spssstatistics19.0配置odbc连接远程oracle数据库
  6. opencv 图像边缘检测 Canny边缘检测算法使用
  7. 物联网数据的采集与处理
  8. sketchup草图家具拆单软件 衣柜橱柜拆单 SU 全屋定制拆单 有屋软件 下料机
  9. ArcGIS软件操作问题及解决方法总结
  10. 也致第一次安装Rime的你
  11. 计算机上数字代表那个音符,音乐简谱中数字上的点表示什么,别说你不知道哦 ^-^...
  12. 陈莉君教授: 回望踏入Linux内核之旅
  13. 直流充电桩和交流充电桩有什么区别?
  14. TimeShift QQ群组-欢迎各界友人加入喽
  15. java freemarker转PDF和Word
  16. ansys添加力矩_Ansys加力矩.doc
  17. 【自然语言处理基础技能(NLP)】jieba中文文本处理
  18. Android让APP运行在新环境上,Android Studio环境在真手机运行app项目教程
  19. 上饶县计算机等级考试,2020年3月江西省上饶市计算机等级考试报名时间
  20. 计算机与艺术传媒用英语怎么说,经济学人:艺术评论和计算机 数字图画

热门文章

  1. 530并行日:用超算更省心
  2. 华为:跨过时艰,向未来
  3. 在Kubernetes上部署一个简单的、类PaaS的平台,原来这么容易!
  4. Storm精华问答 | task与executor有什么关系?
  5. 趣挨踢 | 30 个让程序员崩溃的瞬间,笑死我了!
  6. mapreduce复制连接的代码_我的 Hive 为什么跑不起来/跑得慢?看看是不是少了这几行代码?...
  7. 解决 mysql>com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (12073681 > 4194304)
  8. Jmeter 生成HTML性能测试报告
  9. flowable实战(八)flowable核心数据库表详细表字段说明
  10. ECMAScript 2015~2020 语法全解析