MySQL explain 和 profiling 詳解
mysql explain
MySQL 的 EXPLAIN 是一個用于查詢優化的工具，它可以顯示 MySQL 資料庫如何執行查詢，它回傳一組關于查詢執行計劃的資訊，包括用到的索引，表的連接順序以及 MySQL 使用的查詢型別，下面是 EXPLAIN 回傳的列及其含義：
id
id：查詢中每個 SELECT 子句或者操作的唯一識別符號，如果 id 相同，那么這些操作在同一個查詢中，
select_type
- select_type：查詢的型別，有以下幾種型別：
- SIMPLE：簡單 SELECT 查詢，不使用 UNION 或子查詢等，
- PRIMARY：最外層的查詢，即包含了子查詢的查詢，
- UNION：UNION 查詢的第二個或后續查詢陳述句，不包括第一個查詢陳述句，
- DEPENDENT UNION：UNION 查詢中的第二個或后續查詢陳述句，依賴于外部查詢的結果，
- UNION RESULT：UNION 的結果集，
- SUBQUERY：子查詢中的第一個 SELECT 陳述句，結果用于外部查詢，
- DEPENDENT SUBQUERY：子查詢中的第一個 SELECT 陳述句，依賴于外部查詢的結果，
- DERIVED：派生表的 SELECT，MySQL 會將其存盤在臨時表中，
- MATERIALIZED：派生表的 SELECT，MySQL 會將其存盤在臨時表中，
- UNCACHEABLE SUBQUERY：子查詢不可快取，
- table：顯示查詢的表名，
- partitions：匹配到查詢的磁區串列，
- type：表訪問的型別，性能從好到壞依次是：
- system：僅有一行記錄的表，
- const：基于索引進行的等值查詢，
- eq_ref：對于每個查詢，使用了索引查找符合條件的一行，
- ref：非唯一性索引查找，回傳匹配某個單獨值的所有行，
- range：使用索引查找一定范圍內的行，
- index：使用索引掃描全表，一般用于ORDER BY和GROUP BY操作，
- all：全表掃描，
- possible_keys：可能使用的索引串列，
- key：實際使用的索引名稱，
- key_len：使用索引的長度，
- ref：顯示索引的哪一列或常量與表列進行比較，
- rows：估算的行數，
- filtered：過濾器過濾的行數百分比，
- Extra：關于 MySQL 如何決議查詢的額外資訊，包括以下資訊：
- Using index：表示查詢中使用了覆寫索引，
- Using where：表示 MySQL 使用了 WHERE 子句來過濾資料，
- Using temporary：表示 MySQL 使用了臨時表來存盤結果集，通常是 GROUP BY 和 ORDER BY 操作的結果，
- Using filesort：表示 MySQL 使用了檔案排序來排序結果集，
- Using join buffer：表示
- Using join buffer：表示 MySQL 使用了 join buffer 來處理連接操作，
- Using sort_union：表示 MySQL 使用了 UNION 查詢中的排序優化，
- Using intersect：表示 MySQL 使用了 UNION 查詢中的交集優化，
- Using index condition：表示 MySQL 使用了索引中的條件進行過濾，這意味著 MySQL 能夠在索引中解決查詢條件，而無需查找表中的行，
- Using where with pushed condition：表示 MySQL 將過濾條件下推到了聯接前的表中，這可能會更有效地利用索引，
- Using index for group-by：表示 MySQL 使用了索引來處理 GROUP BY 操作，這通常是一種優化，
- Using filesort for group-by：表示 MySQL 使用了檔案排序來處理 GROUP BY 操作，這通常是不太理想的，
- Using temporary for filesort：表示 MySQL 使用了臨時表來處理 ORDER BY 或 GROUP BY 操作的結果，
- Using filesort for order by：表示 MySQL 使用了檔案排序來處理 ORDER BY 操作，這通常是不太理想的，
下面是一個使用 EXPLAIN 進行查詢優化的例子：
EXPLAIN SELECT *
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id
WHERE users.age > 18
ORDER BY orders.created_at DESC
LIMIT 10;
執行上面的陳述句后，會回傳類似如下的輸出：
sql
Copy code
+----+-------------+--------+------------+--------+---------------------+---------+---------+------------------------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------------+--------+---------------------+---------+---------+------------------------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | users | NULL | range | PRIMARY,age | age | 4 | NULL | 4 | 100.00 | Using where; Using index |
| 1 | SIMPLE | orders | NULL | ref | user_id,created_at | user_id | 4 | test_db.users.id | 199 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+--------+------------+--------+---------------------+---------+---------+------------------------+------+----------+--------------------------+
這個查詢通過 JOIN 將用戶表和訂單表連接起來，只回傳年齡大于 18 歲的用戶的前 10 個訂單，按照訂單創建時間倒序排序，通過分析輸出結果，我們可以看到 MySQL 使用了用戶表的 age 列上的索引來過濾資料，然后使用了訂單表的 user_id 列上的索引來查找訂單，這個查詢使用了索引優化的方法，可以更高效地執行，
MySQL profiling
# 查看是否開啟了 profiling
show variables like '%profiling%';
# 開啟 profiling
set profiling = 1;
# 執行查詢
select * from big_tables where id >= (
select id from big_tables limit 10000000, 1
) limit 0, 1;
# 查看所有查詢的性能資料
show profiles;
# 查看某條查詢的詳細性能資料
show profile for query 1;
# 查看 cpu, io, memory, block io 等性能資料
show profile cpu, io, memory, block io for query 1;
# 關閉 profiling
set profiling = 0;
使用示例:
mysql> # 查看所有查詢的性能資料
show profiles;
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 1 | 0.00568250 | show variables like '%profiling%' |
| 2 | 1.41488150 | select * from big_tables where id >= (
select id from big_tables limit 10000000, 1
) limit 0, 1 |
| 3 | 0.00040300 | purge profiles |
| 4 | 0.00016575 | # 清理所有profiling 資料
FLUSH STATEMENT ANALYSIS |
| 5 | 0.00014875 | FLUSH STATEMENT ANALYSIS |
| 6 | 1.41070725 | select * from big_tables where id >= (
select id from big_tables limit 10000000, 1
) limit 0, 1 |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
6 rows in set (0.10 sec)
mysql> # 查看某條查詢的詳細性能資料
show profile for query 6;
+--------------------------------+----------+
| Status | Duration |
+--------------------------------+----------+
| starting | 0.000098 |
| Executing hook on transaction | 0.000034 |
| starting | 0.000030 |
| checking permissions | 0.000009 |
| checking permissions | 0.000005 |
| Opening tables | 0.000059 |
| init | 0.000027 |
| System lock | 0.000015 |
| optimizing | 0.000010 |
| statistics | 0.000024 |
| optimizing | 0.000004 |
| statistics | 0.000008 |
| preparing | 0.000016 |
| executing | 1.410089 |
| preparing | 0.000041 |
| executing | 0.000037 |
| end | 0.000006 |
| query end | 0.000042 |
| waiting for handler commit | 0.000016 |
| closing tables | 0.000014 |
| freeing items | 0.000110 |
| cleaning up | 0.000019 |
+--------------------------------+----------+
mysql> # 查看 cpu, io, memory, block io 等性能資料
show profile cpu, block io for query 6;
+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| starting | 0.000098 | 0.000072 | 0.000025 | 0 | 0 |
| Executing hook on transaction | 0.000034 | 0.000026 | 0.000009 | 0 | 0 |
| starting | 0.000030 | 0.000022 | 0.000007 | 0 | 0 |
| checking permissions | 0.000009 | 0.000006 | 0.000002 | 0 | 0 |
| checking permissions | 0.000005 | 0.000004 | 0.000002 | 0 | 0 |
| Opening tables | 0.000059 | 0.000044 | 0.000015 | 0 | 0 |
| init | 0.000027 | 0.000020 | 0.000007 | 0 | 0 |
| System lock | 0.000015 | 0.000010 | 0.000003 | 0 | 0 |
| optimizing | 0.000010 | 0.000008 | 0.000003 | 0 | 0 |
| statistics | 0.000024 | 0.000018 | 0.000006 | 0 | 0 |
| optimizing | 0.000004 | 0.000002 | 0.000001 | 0 | 0 |
| statistics | 0.000008 | 0.000006 | 0.000002 | 0 | 0 |
| preparing | 0.000016 | 0.000012 | 0.000004 | 0 | 0 |
| executing | 1.410089 | 1.412984 | 0.000000 | 0 | 0 |
| preparing | 0.000041 | 0.000038 | 0.000000 | 0 | 0 |
| executing | 0.000037 | 0.000037 | 0.000000 | 0 | 0 |
| end | 0.000006 | 0.000005 | 0.000000 | 0 | 0 |
| query end | 0.000042 | 0.000042 | 0.000000 | 0 | 0 |
| waiting for handler commit | 0.000016 | 0.000016 | 0.000000 | 0 | 0 |
| closing tables | 0.000014 | 0.000014 | 0.000000 | 0 | 0 |
| freeing items | 0.000110 | 0.000109 | 0.000000 | 0 | 0 |
| cleaning up | 0.000019 | 0.000019 | 0.000000 | 0 | 0 |
+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
22 rows in set (0.17 sec)
拓展: profiling 資料的條數
一般 profiling 只保留最近 15 條查詢的性能資料, 如果需要保留更多的資料, 可以修改 profiling_history_size 變數:
mysql> show variables like '%profiling%';
+------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------------+-------+
| have_profiling | YES |
| profiling | ON |
| profiling_history_size | 15 |
+------------------------+-------+
3 rows in set (0.10 sec)
mysql> set global profiling_history_size=20;
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