sql执行计划怎么看，dbvisualizer看sql执行计划

2023年02月08 04:15 • • 阅读 283

目录一、执行计划分析二、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的id1、id值相同,从上往下顺序执行。2、ID值不同,id值越大越优先查询3、id值有相同,又有不同。id值越大越优先；id值相

目录一、执行计划分析二、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的id1、id值相同，从上往下顺序执行。2、ID值不同，id值越大越优先查询3、id值有相同，又有不同。id值越大越优先；id值相同，从上往下顺序执行二、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的select_type三、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的table四、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的type1、type字段中的——system2、type字段中的——const3、type字段中的——eq_ref4、type字段中的——ref5、type字段中的——range6、type字段中的——index7、type字段中的——all四、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的possible_keys五、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的key六、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的key_len七、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的ref八、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的rows九、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的Extra1、Extra字段中——using filesort2、Extra字段中——using temporary3、Extra字段中——using index4、Extra字段中——using where十、优化案例，单表优化、两表优化、三表优化十一、避免索引失效的一些原则

前不久看了SQL优化的视频，学的时候醍醐灌顶，学完后发现就是在围绕着explain的各个字段讲解，先把学习的知识梳理一下，当然自己还是有很多不会的地方，后期不断完善。

SQL执行顺序先执行SQL语句中的from，在执行on.. join ..where ..group by ....having ...，最后执行select dinstinct ..order by limit ...

from .. on.. join ..where ..group by ....having ...select dinstinct ..order by limit ...

一、执行计划分析

通过explain可以知道mysql是如何处理语句的，并分析出查询或是表结构的性能瓶颈，其实就是在干查询优化器的事，通过expalin可以得到查询执行计划。

#语法：explain +SQL语句explainselect* from tb

各字段含义

id : 编号select_type ：查询类型table ：表type ：类型possible_keys ：预测用到的索引key ：实际使用的索引key_len ：实际使用索引的长度ref :表之间的引用rows ：通过索引查询到的数据量Extra :额外的信息

下面讲解explain中各字段的具体含义，我们只关注三种，分别是type，key，rows

二、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的id

explain中id是SQL执行顺序的标识，id的返回结果是数字，id 值越大优先级越高，越先被执行；id 相同，从上往下顺序执行。返回结果有三种情况。

目录1、id值相同，从上往下顺序执行。2、ID值不同，id值越大越优先查询3、id值有相同，又有不同。id值越大越优先；id值相同，dbvisualizer看sql执行计划，从上往下顺序执行，

1、id值相同，从上往下顺序执行。

案例如下

explain select t.* from teacher t，course c，teacherCard tc wheret.tid=c.tid and t.tcid = tc.tcid and (c.cid=2 or tc.tcid=3)

图1

在上图SQL逻辑中，id值相同都为1，从上往下顺序执行。先执行teacher表（t表），在执行teacherCard 表（tc表），最后执行course 表（c表）。

建表：create table course(cid int(3)，cname varchar(20)，tid int(3));create table teacher(tid int(3)，tname varchar(20)，tcid int(3));create table teacherCard(tcid int(3)，tcdesc varchar(200));插入数据insert into course values(1，&39;，1);insert into course values(2，&39;，1);insert into course values(3，&39;，2);insert into course values(4，&39;，3);insert into teacher values(1，&39;，1);insert into teacher values(2，&39;，2);insert into teacher values(3，&39;，3);insert into teacherCard values(1，&39;) ;insert into teacherCard values(2，&39;) ;insert into teacherCard values(3，&39;) ;

改变表中数据量会影响表的执行顺序

图1表中数据量：teacher表3条teacherCard 表3条course 表4条

改变teacher表数据条数，增加3条数据

insert into teacher values(4，&39;，4);insert into teacher values(5，&39;，5);insert into teacher values(6，&39;，6);

查看表的执行顺序

Mysql中查看执行计划的方式有两种 : 1. 使用desc 2.使用 explain 使用它俩的效果是一样的接下来要通过执行计划知道sql是怎么执行的执行计划中有几个重要的字段, 分别是 id, tab。

图2

我们可以看见修改了表数据量之后，表的执行也改变了。先执行teacherCard 表（tc表），在执行course 表（c表），最后执行teacher表（t表）。

表的执行顺序因数量的个数改变而改变的原因笛卡儿积。数据量小对程序占用内存小，优先计算（数据小的表，优先查询）

2、ID值不同，id值越大越优先查询

案例如下

mysql> explain select tc.tcdesc from teacherCard tc where tc.tcid = -> (select t.tcid from teacher t wheret.tid =-> (select c.tid from course c where c.cname = &39;)-> );+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+|1 | PRIMARY | tc| ALL| NULL| NULL| NULL| NULL|3 | Using where ||2 | SUBQUERY| t | ALL| NULL| NULL| NULL| NULL|6 | Using where ||3 | SUBQUERY| c | ref| cname_index | cname_index | 23| const |1 | Using index condition |+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+

在上面逻辑中，id值不相同，id值越大越优先查询 (本质：在嵌套子查询时，先查内层再查外层)从id字段和table字段可以知道程序在底层先执行course 表（c表），在执行teacher表（t表），最后执行teacherCard 表（tc表）

3、id值有相同，又有不同。id值越大越优先；id值相同，从上往下顺序执行

案例如下

方法/步骤首先先建一个查询的窗口中，选中数据库，点击新建查询。弹出了一个新建查询的窗口的界面中，输入需要执行的sql的语句。sql输入完成之后，选中需要的执行的sql的语句。然后进行点击菜单中的查询的按钮选项。可以弹出。

mysql> explain select t.tname ，tc.tcdesc from teacher t，teacherCard tc where t.tcid= tc.tcid-> and t.tid = (select c.tid from course c where cname = &39;) ;+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra|+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+|1 | PRIMARY | tc| ALL| NULL| NULL| NULL| NULL|3 | NULL ||1 | PRIMARY | t | ALL| NULL| NULL| NULL| NULL|6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) ||2 | SUBQUERY| c | ref| cname_index | cname_index | 23| const |1 | Using index condition|+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+

在上面案例中，id值有相同，又有不同。先执行course 表（c表），在执行teacherCard 表（tc表），最后执行teacher表（t表）。

二、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的select_type

select_type是查询类型，常见的查询类型如下。

1、简单查询，查询SQL中不包含子查询或者UNION2、PRIMARY: 查询中若包含复杂的子查询，最外层的查询则标记为3、SUBQUERY : 包含子查询SQL中的子查询（非最外层）4、DERIVED : 衍生查询(使用到了临时表)。在from列表中包含子查询被标记为DRIVED衍生，MYSQL会递归执行这些子查询，把结果放到临时表中5、UNION: 若第二个SELECT出现在union之后，则被标记为UNION，若union包含在from子句的子查询中，外层select被标记为:derived6、UNION RESULT: 从union表获取结果的select

三、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的table

显示这一行的数据是关于哪张表的，有时不是真实的表名字，看到的是derivedx(x是个数字，我的理解是第几步执行的结果)

mysql> explain select cr.cname from->( select * from course where tid = 1 union select * from course where tid = 2 ) cr;+----+--------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------+| id | select_type| table| type | possible_keys | key| key_len | ref| rows | Extra |+----+--------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------+|1 | PRIMARY| <derived2> | ALL| NULL| NULL | NULL| NULL |8 | NULL||2 | DERIVED| course | ALL| NULL| NULL | NULL| NULL |4 | Using where ||3 | UNION| course | ALL| NULL| NULL | NULL| NULL |4 | Using where || NULL | UNION RESULT | <union2，3> | ALL| NULL| NULL | NULL| NULL | NULL | Using temporary |+----+--------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------+

四、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的type

表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”，sql查询优化中一个很重要的指标，结果值从好到坏依次是：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL一般来说，好的sql查询至少达到range级别，最好能达到ref

目录：1、type字段中的——system2、type字段中的——const3、type字段中的——eq_ref4、type字段中的——ref5、type字段中的——range6、type字段中的——index7、type字段中的——all

1、type字段中的——system

实现场景：当表里面只有一行数据的时候就会这样，而且不管有没有索引都一样，这是const连接类型的特殊情况。实现只有一条数据的系统表；或衍生表只有一条数据的主查询

2、type字段中的——const

实现场景：当查询只有唯一的一条记录被匹配，并且使用作为查询条件时， MySQL 会视查询出来的值为常数(可以为字符串或者数字），这种类型非常快。和system不同的地方是system是表里面只有一行数据，而const有多行数据，const是只有一行数据被匹配。

案例如下

create table test01(tid int(3)， tname varchar(20));插入数据insert into test01 values(1，&39;) ;insert into test01 values(2，&39;) ;增加索引alter table test01 add constraint tid_pk primary key(tid) ;

3、type字段中的——eq_ref

唯一性索引：对于每个索引键的查询，返回匹配唯一行数据（有且只有1个，不能多、不能0），常见于唯一索引和主键索引。必须满足查询结果和表中数据是一致的。案例如下

create table teacher(tid int(3)，tname varchar(20)，tcid int(3));create table teacherCard(tcid int(3)，tcdesc varchar(200));insert into teacher values(1，&39;，1);insert into teacher values(2，&39;，2);insert into teacher values(3，&39;，3);insert into teacher values(4，&39;，4);insert into teacher values(5，&39;，5);insert into teacher values(6，&39;，6);insert into teacherCard values(1，&39;) ;insert into teacherCard values(2，&39;) ;insert into teacherCard values(3，&39;) ;建索引alter table teacherCard add constraint pk_tcid primary key(tcid);alter table teacher add constraint uk_tcid unique index(tcid) ;

2、teacher表和teacherCard 都有唯一索引tcid，查询teacherCard 表的tcid，type类型是ref mysql> explain select tc.tcid from teacher t，teacherCard tc where t.tcid = tc.tcid ;+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+--------------+------+-------------+| id | select_type | table | type| possible_keys | key | key_len | ref| rows | Extra |+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+--------------+------+-------------+|1 | SIMPLE| tc| index | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL |3 | Using index ||1 | SIMPLE| t | ref | uk_tcid | uk_tcid | 5 | test.tc.tcid |1 | Using index |+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+--------------+------+-------------+

为什么上面type类型不是eq_ref原因：teacher有6条数据，索引查到的数据只有3条，还有3条数据没查到，没查到的数据结果就是0。

上面查询如何达到eq_ref

#删除teacher表中的三条数据delete from teacher where tid>3;

删除数据后查看type类型

1、直接File->New->Explain Plan Window，在窗口中执行sql可以查看计划结果。其中，Cost表示cpu的消耗，单位为n%，Cardinality表示执行的行数，等价Rows。2、先执行 EXPLAIN PLAN FOR select * from tableA where paraA=。

mysql> explain select t.tcid from teacher t，teacherCard tc where t.tcid = tc.tcid ;+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------+------+--------------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra|+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------+------+--------------------------+|1 | SIMPLE| t | index| uk_tcid | uk_tcid | 5 | NULL|3 | Using where; Using index ||1 | SIMPLE| tc| eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test.t.tcid |1 | Using index|+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------+------+--------------------------+

以上SQL，用到的索引是 t.tcid，即teacher表中的tcid字段；如果teacher表的数据个数和连接查询teacherCard 表的数据个数一致（都是3条数据），则有可能满足eq_ref级别；否则无法满足。

4、type字段中的——ref

非唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配的所有行（0行，多行或者一行）

出现该连接类型的条件是：查找条件列使用了索引而且不为主键和unique。其实，意思就是虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，有重复。这样即使使用索引快速查找到了第一条数据，仍然不能停止，要进行目标值附近的小范围扫描。但它的好处是它并不需要扫全表，因为索引是有序的，即便有重复值，也是在一个非常小的范围内扫描。

准备数据： insert into teacher values(4，&39;，4) ; insert into teacherCard values(4，&39;);添加索引：alter table teacher add index index_name (tname) ;

5、type字段中的——range

range指的是有范围的索引扫描，where后面是一个范围查询(between ，> < >=，**特殊:in有时候会失效 **，从而转为无索引all)

6、type字段中的——index

查询全部索引中数据

7、type字段中的——all

查询全部表中的数据。这便是所谓的“全表扫描”，如果是展示一个数据表中的全部数据项，倒是觉得也没什么，如果是在一个查找数据项的sql中出现了all类型，那通常意味着你的sql语句处于一种最原生的状态，有很大的优化空间。

四、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的possible_keys

possible_keys可能用到的索引，是一种预测。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用，如果为空，说明没有可用的索引。

该查询中possible_keys 为null，说明没有索引。

五、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的key

实际使用到的索引

六、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的key_len

key_len 索引的长度，用于判断复合索引是否被完全使用

案例如下

#创建一张表create table test_kl(name char(20));创建索引alter table test_kl add index index_name(name) ;

查看执行计划

在utf8：1个字符站3个字节如果索引字段可以为Null，则会使用1个字节用于标识。20*1=20 + 1(null) +2(用2个字节标识可变长度，字段类型是可变长度) =23

utf8:1个字符3个字节gbk:1个字符2个字节latin:1个字符1个字节

复合索引案例如下

alter table test_k2 add column name1 varchar(20) ;--name1可以为nulldrop index index_name on test_k2 ;增加一个复合索引 alter table test_k2 add index name_name1_index (name，name1) ;

七、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的ref

注意与type中的ref值区分，显示索引的哪一列被使用了。返回两种结果，const（是常量则该字段结果是const），或者使用了那个字段。

alter table courseadd index tid_index (tid) ;

mysql> explain select * from course c，teacher t where c.tid = t.tidand t.tname =&39; ;+----+-------------+-------+------+----------------------+------------+---------+------------+------+------------------------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys| key| key_len | ref| rows | Extra|+----+-------------+-------+------+----------------------+------------+---------+------------+------+------------------------------------+|1 | SIMPLE| t | ref| index_name，tid_index | index_name | 23| const|1 | Using index condition; Using where ||1 | SIMPLE| c | ref| tid_index| tid_index| 5 | test.t.tid |1 | NULL |+----+-------------+-------+------+----------------------+------------+---------+------------+------+------------------------------------+

八、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的rows

被索引优化查询的数据个数 (实际通过索引而查询到的数据个数)explain select * from course c，teacher t where c.tid = t.tidand t.tname = &39; ;

九、SQL执行计划中的参数讲解——explain中的Extra

Extra其他信息，出现Using filesort、Using temporary 意味着不能使用索引，效率会受到重大影响。应尽可能对此进行优化

1、Extra字段中——using filesort

性能消耗大；需要“额外”的一次排序（或者是额外得一次查询），常见于 order by 语句中。排序：排序得前提是先查询，在排序。比如需要对10个人根据年龄排序，所以排序之前需要先排序

案例如下

create table test02(a1 char(3)， a2 char(3)， a3 char(3)， index idx_a1(a1)， index idx_a2(a2)， index idx_a3(a3));

Extra字段中出现了Using filesort。

小结：对于单索引，如果排序和查找是同一个字段，则不会出现using filesort；如果排序和查找不是同一个字段，则会出现using filesort；如何避免： where哪些字段，就order by那些字段2

复合索引——分析Extra字段复合索引，不能跨列（最佳左前缀）

drop index idx_a1 on test02;drop index idx_a2 on test02;drop index idx_a3 on test02;alter table test02 add index idx_a1_a2_a3 (a1，a2，a3) ;

test02 有复合索引idx_a1_a2_a3 (a1，a2，a3) ，where条件是a1，排序是a3。跨列了，所以出现了Using filesort。

Extra字段存在Using filesort

Extra字段无Using filesort

小结：避免where和order by 按照复合索引的顺序使用，不要跨列或无序使用。

2、Extra字段中——using temporary

出现了Using temporary，根据a2分组，但是没查询a2.

3、Extra字段中——using index

出现using index性能会提升，即索引覆盖（覆盖索引）。索引覆盖该SQL不读取原文件，只从索引文件中获取数据（不需要回表查询），只要使用到的列全部都在索引中，就是索引覆盖using index。

案例如下

4、Extra字段中——using where

using where 回表查询，需要在索引中查，有需要在原表中查就会出现using where

5、Extra字段中——impossible where

where子句永远为false，会出现impossible where

案例如下：

a1不会出现即等于x，又等于y

十、优化案例，单表优化、两表优化、三表优化

1、单表优化

小结：a.最佳做前缀，保持索引的定义和使用的顺序一致性b.索引需要逐步优化c.将含In的范围查询放到where条件的最后，防止失效。

2、两表优化

1、索引往哪张表加？小表驱动大表2、索引建立经常使用的字段上一般情况对于左外连接，给左表加索引；右外连接，给右表加索引3、join时，为什么需要用小表驱动大表？原因是join时是双层循环，一般建议将数据小的循环放外层；数据大的循环放内存。在编程语言中，外层越小，内存越大，性能越高（小表在左，外层循环少，依赖的原则是程序优化）

3、三张表优化A B C

a.小表驱动大表b.索引建立在经常查询的字段上--where 字段加索引，和常用字段加索引

十一、避免索引失效的一些原则

使用数据如下

create table book(bid int(4) primary key， name varchar(20) not null， authorid int(4) not null， publicid int(4) not null， typeid int(4) not null );insert into book values(1，&39;，1，1，2) ;insert into book values(2，&39;，2，1，2) ;insert into book values(3，&39;，3，2，1) ;insert into book values(4，&39;，4，2，3) ; alter table book add index idx_bta (bid，typeid，authorid);

1、复合索引a.复合索引，不要跨列或无序使用（最佳左前缀）(a，b，c)b.复合索引，尽量使用全索引匹配(a，b，c)2、不要在索引上进行任何操作（计算、函数、类型转换），否则索引失效

3、复合索引不能使用不等于（!= <>）或is null (is not null)复合索引不能使用不等于（!= <>）或is null (is not null)，否则自身以及右侧所有全部失效。复合索引中如果有>，则自身和右侧索引全部失效。

案例如下

SQL优化，是一种概率层面的优化。至于是否实际使用了我们的优化，需要通过explain进行推测。

体验概率情况(< > =)原因是服务层中有SQL优化器，可能会影响我们的优化。

drop index idx_typeid on book;drop index idx_authroid on book;alter table book add index idx_book_at (authorid，typeid);explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2 ;--复合索引at全部使用explain select * from book where authorid > 1 and typeid =2 ; --复合索引中如果有>，则自身和右侧索引全部失效。explain select * from book where authorid = 1 and typeid >2 ;--复合索引at全部使用

明显的概率问题

explain select * from book where authorid < 1 and typeid =2 ;--复合索引at只用到了1个索引explain select * from book where authorid < 4 and typeid =2 ;--复合索引全部失效

我们学习索引优化，是一个大部分情况适用的结论，但由于SQL优化器等原因该结论不是100%正确。一般而言，范围查询（> < in），之后的索引失效。

4、 like尽量以“常量”开头，不要以&39;开头，否则索引失效如下

select * from xx where name like &39; ; --name索引失效explain select * from teacherwhere tname like &39;; --tname索引失效explain select * from teacherwhere tname like &39;;explain select tname from teacherwhere tname like &39;;

如果必须使用like &39;进行模糊查询，可以使用索引覆盖挽救一部分。

5、尽量不要使用类型转换（显示、隐式），否则索引失效

explain select * from teacher where tname = &39; ;explain select * from teacher where tname = 123 ;//程序底层将 123 -> &39;，即进行了类型转换，因此索引失效

6、尽量不要使用or，否则索引失效

你好，有以下两个方法进行查看。方法1:根据sql_id查询sql的执行计划setlines2000setpages2000select*fromtable(dbms_xplan.display_cursor(‘fp3p7b9kk02xg’,‘0’));方法2:根据sql语句查询执行计划setautotracetracesetlines。

7、一些其他的优化方法

（1）exist和in

select ..from table where exist (子查询) ;select ..from table where 字段 in(子查询) ;

如果主查询的数据集大，则使用In ，效率高。如果子查询的数据集大，则使用exist，效率高。

（2）order by 优化using filesort 有两种算法：双路排序、单路排序（根据IO的次数）MySQL4.1之前默认使用双路排序；双路：扫描2次磁盘（1：从磁盘读取排序字段，对排序字段进行排序（在buffer中进行的排序） 2：扫描其他字段）--IO较消耗性能

MySQL4.1之后默认使用单路排序：只读取一次（全部字段），在buffer中进行排序。但种单路排序会有一定的隐患（不一定真的是“单路|1次IO”，有可能多次IO）。原因：如果数据量特别大，则无法将所有字段的数据一次性读取完毕，因此会进行“分片读取、多次读取”。注意：单路排序比双路排序会占用更多的buffer。单路排序在使用时，如果数据大，可以考虑调大buffer的容量大小： set max_length_for_sort_data = 1024 单位byte

如果max_length_for_sort_data值太低，则mysql会自动从单路->双路（太低：需要排序的列的总大小超过max_length_for_sort_data定义的字节数）

提高order by查询的策略a.选择使用单路、双路；调整buffer的容量大小；b.避免select * ...c.复合索引不要跨列使用，避免using filesortd.保证全部的排序字段排序的一致性（都是升序或降序）

后记

最后SQL优化简单记录了，SQL优化也暂时学习到这，后期学习中会继续完善。文章写得不好，但是总比自己不梳理好。

如果本文对你有帮助，别忘记给我个3连，点赞，转发，评论。

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