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我们一起聊聊 SQL 性能优化神器
发布时间：2025-11-05 06:00:03 来源：码上建站 作者：系统运维
对于互联网公司来说，聊聊随着用户量和数据量的化神不断增加，慢查询是聊聊无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询，化神意味着接口响应慢、聊聊接口超时等问题。化神如果是聊聊高并发的场景，可能会出现数据库连接被占满的化神情况，直接导致服务不可用。聊聊
慢查询的化神确会导致很多问题，我们要如何优化慢查询呢？聊聊
主要解决办法有：
监控sql执行情况，发邮件、化神短信报警，聊聊便于快速识别慢查询sql打开数据库慢查询日志功能简化业务逻辑代码重构、化神优化异步处理sql优化索引优化其他的聊聊办法先不说，后面有机会再单独介绍。今天我重点说说索引优化，因为它是解决慢查询sql问题最有效的手段。
如何查看某条sql的索引执行情况呢？
没错，在sql前面加上explain关键字，就能够看到它的执行计划，通过执行计划，b2b供应网我们可以清楚的看到表和索引执行的情况，索引有没有执行、索引执行顺序和索引的类型等。
索引优化的步骤是：
使用explain查看sql执行计划判断哪些索引使用不当优化sql，sql可能需要多次优化才能达到索引使用的最优值既然索引优化的第一步是使用explain，我们先全面的了解一下它。
explain介绍
先看看mysql的官方文档是怎么描述explain的：
图片
explain详解
explain的语法：
复制{EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} tbl_name [col_name | wild] {EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} [explain_type] {explainable_stmt | FORCONNECTION connection_id} explain_type: { EXTENDED | PARTITIONS | FORMAT = format_name } format_name: { TRADITIONAL | JSON } explainable_stmt: { SELECTstatement | DELETEstatement | INSERTstatement | REPLACEstatement | UPDATEstatement }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.用一条简单的sql看看使用explain关键字的效果：
复制explain select * from test1;1.执行结果：
从上图中看到执行结果中会显示12列信息，每列具体信息如下：
说白了，我们要搞懂这些列的具体含义才能正常判断索引的使用情况。
话不多说，直接开始介绍吧。
id列
该列的值是select查询中的序号，比如：1、2、3、4等，它决定了表的执行顺序。
某条sql的执行计划中一般会出现三种情况：
id相同id不同id相同和不同都有那么这三种情况表的执行顺序是怎么样的亿华云呢？
1.id相同执行sql如下：
复制explain select * from test1 t1 inner join test1 t2 on t1.id=t2.id1.结果：
图片
我们看到执行结果中的两条数据id都是1，是相同的。
这种情况表的执行顺序是怎么样的呢？
答案：从上到下执行，先执行表t1，再执行表t2。
执行的表要怎么看呢？
答案：看table字段，这个字段后面会详细解释。
2.id不同执行sql如下：
复制explain select * from test1 t1 where t1.id = (select id from test1 t2 where t2.id=2);1.结果：
图片
我们看到执行结果中两条数据的id不同，第一条数据是1，第二条数据是2。
这种情况表的执行顺序是怎么样的呢？
答案：序号大的先执行，这里会从下到上执行，先执行表t2，再执行表t1。
3.id相同和不同都有执行sql如下：
复制explain select t1.* from test1 t1 inner join (select max(id) mid from test1 group by id) t2 on t1.id=t2.mid1.2.3.4.结果：
图片
我们看到执行结果中三条数据，前面两条数据的的id相同，第三条数据的id跟前面的不同。
这种情况表的执行顺序又是怎么样的呢？
答案：先执行序号大的，先从下而上执行。遇到序号相同时，再从上而下执行。所以这个列子中表的顺序顺序是：test1、t1、
也许你会在这里心生疑问：<derived2> 是什么鬼？
它表示派生表，别急后面会讲的。
还有一个问题：id列的值允许为空吗？
答案在后面揭晓。
select_type列
该列表示select的类型。具体包含了如下11种类型：
图片
但是常用的其实就是下面几个：
类型
含义
SIMPLE
简单SELECT查询，不包含子查询和UNION
PRIMARY
复杂查询中的最外层查询，表示主要的查询
SUBQUERY
SELECT或WHERE列表中包含了子查询
DERIVED
FROM列表中包含的子查询，即衍生
UNION
UNION关键字之后的查询
UNION RESULT
从UNION后的表获取结果集
下面看看这些SELECT类型具体是怎么出现的：
SIMPLE执行sql如下： 复制explain select * from test1;1.结果：
图片
它只在简单SELECT查询中出现，不包含子查询和UNION，这种类型比较直观就不多说了。
PRIMARY和 SUBQUERY执行sql如下： 复制explain select * from test1 t1 where t1.id = (select id from test1 t2 where t2.id=2);1.结果：
图片
我们看到这条嵌套查询的sql中，最外层的t1表是PRIMARY类型，而最里面的子查询t2表是SUBQUERY类型。
DERIVED执行sql如下： 复制explain select t1.* from test1 t1 inner join (select max(id) mid from test1 group by id) t2 on t1.id=t2.mid1.2.3.4.结果：
图片
最后一条记录就是衍生表，它一般是FROM列表中包含的子查询，这里是sql中的分组子查询。
UNION 和 UNION RESULT执行sql如下： 复制explain select * from test1 union select* from test21.2.3.4.结果：
图片
test2表是UNION关键字之后的查询，所以被标记为UNION，test1是最主要的表，被标记为PRIMARY。而<union1,2>表示id=1和id=2的表union，其结果被标记为UNION RESULT。
UNION 和 UNION RESULT一般会成对出现。
此外，回答上面的问题：id列的值允许为空吗？
如果仔细看上面那张图，会发现id列是可以允许为空的，并且是在SELECT类型为： UNION RESULT的时候。
table列
该列的值表示输出行所引用的表的名称，比如前面的：test1、test2等。
但也可以是以下值之一：
<unionM,N>：具有和id值的行的M并集N。<derivedN>：用于与该行的派生表结果id的值N。派生表可能来自（例如）FROM子句中的子查询 。<subqueryN>：子查询的结果，其id值为Npartitions列
该列的值表示查询将从中匹配记录的分区
type列
该列的值表示连接类型，是查看索引执行情况的一个重要指标。包含如下类型：
图片
执行结果从最好到最坏的的顺序是从上到下。
我们需要重点掌握的是下面几种类型：
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
在演示之前，先说明一下test2表中只有一条数据：
图片
并且code字段上面建了一个普通索引：
图片
下面逐一看看常见的几个连接类型是怎么出现的：
system这种类型要求数据库表中只有一条数据，是const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的。const通过一次索引就能找到数据，一般用于主键或唯一索引作为条件的查询sql中，执行sql如下： 复制explain select * from test2 where id=1;1.结果：
图片
结果：
图片
此时，有人可能感到不解，const和eq_ref都是对主键或唯一索引的扫描，有什么区别？
答：const只索引一次，而eq_ref主键和主键匹配，由于表中有多条数据，一般情况下要索引多次，才能全部匹配上。
ref常用于非主键和唯一索引扫描。执行sql如下： 复制explain select * from test2 where code = 001;1.结果：
图片
结果：
图片
结果：
图片
结果：
图片
possible_keys列
该列表示可能的索引选择。
请注意，此列完全独立于表的顺序，这就意味着possible_keys在实践中，某些键可能无法与生成的表顺序一起使用。
图片
如果此列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，您可以通过检查该WHERE 子句以检查它是否引用了某些适合索引的列，从而提高查询性能。
key列
该列表示实际用到的索引。
可能会出现possible_keys列为NULL，但是key不为NULL的情况。
演示之前，先看看test1表结构：
图片
test1表中数据：
图片
使用的索引：
图片
code和name字段使用了联合索引。
执行sql如下：
复制explain select code from test1;1.结果：
图片
这条sql预计没有使用索引，但是实际上使用了全索引扫描方式的索引。
key_len列
该列表示使用索引的长度。上面的key列可以看出有没有使用索引，key_len列则可以更进一步看出索引使用是否充分。不出意外的话，它是最重要的列。
图片
有个关键的问题浮出水面：key_len是如何计算的？
决定key_len值的三个因素：
1.字符集
2.长度
3.是否为空
常用的字符编码占用字节数量如下：
图片
目前我的数据库字符编码格式用的：UTF8占3个字节。
mysql常用字段占用字节数：
字段类型
占用字节数
char(n)
n
varchar(n)
n + 2
tinyint
1
smallint
2
int
4
bigint
8
date
3
timestamp
4
datetime
8
此外，如果字段类型允许为空则加1个字节。上图中的 184是怎么算的？184 = 30 * 3 + 2 + 30 * 3 + 2再把test1表的code字段类型改成char，并且改成允许为空：
图片
执行sql如下：
复制explain select code from test1;1.结果：
图片
怎么算的？
183 = 30 * 3 + 1 + 30 * 3 + 2
还有一个问题：为什么这列表示索引使用是否充分呢，还有使用不充分的情况？
执行sql如下：
复制explain select code from test1 where code=001;1.结果：
图片
上图中使用了联合索引：idx_code_name，如果索引全匹配key_len应该是183，但实际上却是92，这就说明没有使用所有的索引，索引使用不充分。
ref列
该列表示索引命中的列或者常量。
执行sql如下：
复制explain select * from test1 t1 inner join test1 t2 on t1.id=t2.id where t1.code=001;1.结果：
我们看到表t1命中的索引是const(常量)，而t2命中的索引是列sue库的t1表的id字段。
rows列
该列表示MySQL认为执行查询必须检查的行数。
图片
对于InnoDB表，此数字是估计值，可能并不总是准确的。
filtered列
该列表示按表条件过滤的表行的估计百分比。最大值为100，这表示未过滤行。值从100减小表示过滤量增加。
图片
rows显示了检查的估计行数，rows× filtered显示了与下表连接的行数。例如，如果 rows为1000且 filtered为50.00（50％），则与下表连接的行数为1000×50％= 500。
Extra列
该字段包含有关MySQL如何解析查询的其他信息，这列还是挺重要的，但是里面包含的值太多，就不一一介绍了，只列举几个常见的。
Impossible WHERE表示WHERE后面的条件一直都是false，执行sql如下： 复制explain select code from test1 where a = b;1.结果：
图片
结果：
图片
这里建立的是code和name的联合索引，顺序是code在前，name在后，这里直接按name降序，跟之前联合索引的顺序不一样。
Using index表示是否用了覆盖索引，说白了它表示是否所有获取的列都走了索引。
图片
结果：
图片
表示是否使用连接缓冲。来自较早联接的表被部分读取到联接缓冲区中，然后从缓冲区中使用它们的行来与当前表执行联接。
索引优化的过程
1.先用慢查询日志定位具体需要优化的sql
2.使用explain执行计划查看索引使用情况
3.重点关注：
key（查看有没有使用索引）
key_len（查看索引使用是否充分）
type（查看索引类型）
Extra（查看附加信息：排序、临时表、where条件为false等）
一般情况下根据这4列就能找到索引问题。
4.根据上1步找出的索引问题优化sql
5.再回到第2步
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