说明
解读执行计划l对于我们日常工作中慢sql的分析和调优有很大帮助,同时在解读的过程中也能知道如何规避慢sql
建议需要了解join匹配原理的知识:https://www.cnblogs.com/LQBlog/p/10711743.html
mysql执行计划表结构
各个字段详解
测试表结构说明
sl_sales_bill_copy1 订单抬头表
sl_sales_bill_copy1订单行项目表
order_status 订单状态变动表
id
执行顺序 值越大的优先执行 如果相同则根据顺序来定
#查出订单状态存在1010的订单的所有行项目信息
EXPLAIN select * from sl_sales_bill_copy1 lb
join sl_sales_bill_head_copy1 lh on lh.SALES_BILL_NO = lb.SALES_BILL_NO
where lb.SALES_BILL_NO in(select ls.SALES_BILL_NO from order_status ls where ls.status_code=1010) 
个人理解:先查询ls保存为临时表 然后通过lb为驱动表关联查询非驱动表lh 得出 subquery2临时表 然后作为驱动表 去非驱动表ls查询数据
select_type
查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等复杂的查询
1、SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者union
2、PRIMARY：查询中包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为primary
3、SUBQUERY：在select 或 where列表中包含了子查询
4、DERIVED：在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生），mysql或递归执行这些子查询，把结果放在零时表里
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将被标记为derived
6、UNION RESULT：从union表获取结果的select
type
查询的指标 结果从优劣从优到劣排序为
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
system:
const的特例平时无法重现 可以忽略
const:
表示通过扫描索引 扫描一行就找到了数据 const用于比较primary key 或者 unique索引。因为只需匹配一行数据，所有很快。如果将主键置于where列表中，mysql就能将该查询转换为一个const
eq_ref
非驱动表关联字段为主键或者唯一索引查找时
lb.id为主键索引
如果where条件中查询非驱动表为非唯一索引或者主键索引则会降为ref
ref
非驱动表关联字段为非唯一索引
lh.SALES_BILL_NO为非唯一索引
range
表示范围查询 常见于between 和>, >=,<, <= 前提是字段有建立btree索引
count未建立索引执行计划
count建立索引后
index
与ALL类似 只是index全表扫描扫描的是索引页而不是数据行
因为我们id做了索引 所以只需要去索引页里面取出所有id数据就好了
ALL
全表扫描
possible_keys
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行，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
key
实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引
key_len
表示索引中使用的字节数，查询中使用的索引的长度（最大可能长度），并非实际使用长度，理论上长度越短越好。key_len是根据表定义计算而得的，不是通过表内检索出的
ref
显示索引的那一列被使用了，如果可能，是一个常量const。
rows
根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
Extra
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息
Using index
表示使用了覆盖索引,覆盖索引:表示索引包含了返回和查询的所有列 而不需要读取文件
如果查询和返回返回非索引字段
Using where
Using where的作用只是提醒我们MySQL将用where子句来过滤结果集
Using temporary
表示mysql需要临时表转存数据 常见于 group by使用非索引字段
表示使用了非索引字段排序
Using filesort
如何查找mysql中的慢sql
1.查看mysql是否开启mansql记录日志
show variables like 'slow_query_log';
2.慢sql记录时间
show variables like 'long_query_time';
3.设置记录mysql为打开状态
set global slow_query_log='ON';OFF为关闭
设置超过一秒的sql都将记录
set global long_query_time=1
设置记录文件
set global slow_query_log_file='/var/lib/mysql/test_1116.log';
查看记录文件
show variables like 'slow_query_log_file';
实际优化例子
需求
sl_sales_bill 订单抬头表
sl_sales_bill_head 订单行项目表
order_status 订单状态变动表(最新的为当前订单状态)
需求:查找开单未出库的指定产品的下单数量 订单状态为'1010', '1020', '1030', '1040', '1050'
3种查询重复数据取最新的一条的方式
方式1
EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM order_status os ORDER BY os.CREATED_DATE DESC) tab GROUP BY tab.SALES_BILL_NO 先不说这种方式性能如何 我当前版本sql必须在内部加limit 过滤一批数据才支持 个人觉得这种方式应该适合在一个表里面找一批数据的重复数据取最新 同时这一批数据知道条数 同时数量较小
SELECT * FROM (SELECT * FROM order_status os ORDER BY os.CREATED_DATE DESC limit 1,10000) tab where tab.SALES_BILL_NO='HP20190413002350' GROUP BY tab.SALES_BILL_NO 方式2
select o.* from(select SALES_BILL_NO,max(CREATED_DATE) CREATED_DATE from order_status os
where os.REGION_CODE='CB407'
group by SALES_BILL_NO)tab
join order_status o on o.SALES_BILL_NO=tab.SALES_BILL_NO and o.CREATED_DATE=tab.CREATED_DATE 要求日期同一批次数据 日期不能相同 最好是精确到毫秒6位 比如一个订单的订单状态变更记录的创建日期必须不等
方式3
select * from order_status o where not EXISTS (select os.id from order_status os where os.SALES_BILL_NO=o.SALES_BILL_NO and os.CREATED_DATE>o.CREATED_DATE) 通过not exists
现象有索引
orderStatus
sl_sales_bill_head
优化前sql
EXPLAIN select b.CHARACTER_ID,s.FACTORY_ID,sum(b.COUNT) as sum_count from sl_sales_bill b
join sl_sales_bill_head s on b.SALES_BILL_NO=s.SALES_BILL_NO
join (select o.* from(select SALES_BILL_NO,max(CREATED_DATE) CREATED_DATE from order_status os
where os.REGION_CODE='CB407'
group by SALES_BILL_NO)tab
join order_status o on o.SALES_BILL_NO=tab.SALES_BILL_NO and o.CREATED_DATE=tab.CREATED_DATE
) o on o.SALES_BILL_NO=s.SALES_BILL_NO
where b.CHARACTER_ID in('754') and s.REGION_CODE='CB407' and (b.DEL_FLAG='0' or b.DEL_FLAG is null or b.DEL_FLAG='') and o.STATUS_CODE in('1010', '1020', '1030', '1040', '1050')
group by CHARACTER_ID,s.FACTORY_ID 通过type指标可以发现 伴随数据量的增大 性能会越来越慢
通过上面指标发现会随着order_sataus表数据增大 sql性能会越慢 (依据是join匹配原理)
优化后
采用方式3
EXPLAIN select b.CHARACTER_ID,s.FACTORY_ID,sum(b.COUNT) as sum_count from sl_sales_bill b
join sl_sales_bill_head s on b.SALES_BILL_NO=s.SALES_BILL_NO
join order_status o on o.SALES_BILL_NO=s.SALES_BILL_NO
where b.CHARACTER_ID in('754') and o.STATUS_CODE in('1010', '1020', '1030', '1040', '1050')
and s.REGION_CODE='CB407'
and (b.DEL_FLAG='0' or b.DEL_FLAG is null or b.DEL_FLAG='')
and not EXISTS (select os.id from order_status os where os.SALES_BILL_NO=o.SALES_BILL_NO and os.CREATED_DATE>o.CREATED_DATE)
group by CHARACTER_ID,s.FACTORY_ID 可以发现性能大大的提高了
转载于:https://www.cnblogs.com/LQBlog/p/10723158.html