数据库—如何利用explain分析SQL实行筹划

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EXPLAIN 是分析 SQL 查询性能的关键工具,能帮助你明确查询的实行筹划,并优化查询性能。以下是一份详细的数据库 EXPLAIN 利用教程,实用于常见的数据库系统(如 MySQL、PostgreSQL 等)

目录


  • 什么是 EXPLAIN?
  • 根本语法
  • EXPLAIN 输出列详解(以 MySQL 为例)
  • 关键字段剖析与优化思绪
  • 实战示例
  • PostgreSQL 的 EXPLAIN 差异
  • 常见题目与优化建议

1. 什么是 EXPLAIN?

EXPLAIN 是一个数据库下令,用于体现 SQL 查询的实行筹划(即数据库如何实行你的查询)。通太过析输出效果,你可以:


  • 确定查询是否利用了索引。
  • 发现全表扫描等低效操纵。
  • 优化 JOIN 顺序或子查询。
  • 估算查询的代价(如扫描的行数)。

2. 根本语法

MySQL

  1. EXPLAIN [FORMAT=JSON|TREE|TRADITIONAL] SELECT ...;
  2. -- 示例
  3. EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;
复制代码
PostgreSQL

  1. EXPLAIN [ANALYZE] [VERBOSE] SELECT ...;
  2. -- 示例
  3. EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30;
复制代码


  • ANALYZE:现实实行查询并体现详细统计信息。
  • VERBOSE:体现额外的信息(如列名)。

3. EXPLAIN 输出列详解(MySQL)

以下是一个典范的 EXPLAIN 输出效果及字段解释:
列名说明id查询的标识符(多表 JOIN 时,相同 id 表示同一实行层级)。select_type查询范例(如 SIMPLE, PRIMARY, SUBQUERY, DERIVED 等)。table访问的表名。partitions匹配的分区(如果表有分区)。type关键字段:访问范例(性能从优到差排序:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL)。possible_keys可能利用的索引。key现实利用的索引。key_len利用的索引长度(字节数)。ref与索引比较的列或常量。rows关键字段:预估需要扫描的行数。filtered过滤后剩余行的百分比(MySQL 特有)。Extra关键字段:附加信息(如 Using where, Using index, Using temporary 等)。
4. 关键字段剖析与优化思绪

type 列



  • const:通过主键或唯一索引查询,最多返回一行(最优)。
  • eq_ref:JOIN 时利用主键或唯一索引。
  • ref:利用非唯一索引查找。
  • range:索引范围扫描(如 BETWEEN, >)。
  • index:全索引扫描(比全表扫描稍好)。
  • ALL:全表扫描(需优化,思量添加索引)。
Extra 列



  • Using where:服务器在存储引擎检索后再次过滤。
  • Using index:查询仅通过索引完成(覆盖索引)。
  • Using temporary:利用了暂时表(常见于排序或分组)。
  • Using filesort:需要额外排序(思量添加索引优化排序)。
rows 列



  • 数值越小越好,表示预估扫描的行数。

5. 实战示例

示例表布局

  1. CREATE TABLE users (
  2.     id INT PRIMARY KEY,
  3.     name VARCHAR(50),
  4.     age INT,
  5.     INDEX idx_age (age)
  6. );
复制代码
查询 1:未利用索引

  1. EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice';
复制代码
输出分析:


  • type: ALL(全表扫描)
  • possible_keys: NULL(无可用索引)
  • 优化建议:为 name 列添加索引。
查询 2:利用索引

  1. EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age = 25;
复制代码
输出分析:


  • type: ref
  • key: idx_age
  • rows: 1(高效查询)

6. PostgreSQL 的 EXPLAIN 差异



  • 输出格式:更详细,包罗现实实行时间(需利用 EXPLAIN ANALYZE)。
  • 关键信息

    • Seq Scan:全表扫描。
    • Index Scan:索引扫描。
    • Hash Join / Nested Loop:JOIN 范例。

  • 示例:
    1. EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30;
    复制代码

7. 常见题目与优化建议

题目 1:全表扫描(type=ALL)



  • 优化方法:为 WHERE 条件或 JOIN 字段添加索引。
题目 2:暂时表(Using temporary)



  • 优化方法:优化 GROUP BY / ORDER BY 子句,确保利用索引。
题目 3:文件排序(Using filesort)



  • 优化方法:为 ORDER BY 字段添加索引。
题目 4:索引未见效



  • 可能缘故原由:数据范例不匹配、函数操纵(如 WHERE YEAR(date) = 2023)。
  • 优化方法:避免在索引列上利用函数。

总结

通过 EXPLAIN 分析 SQL 实行筹划,可以快速定位性能瓶颈。重点关注 type、rows 和 Extra 列,优先优化全表扫描、暂时表和文件排序等题目。差别数据库的 EXPLAIN 输出略有差异,但焦点思绪划一。

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