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我的朋友

分类: LINUX

2009-07-20 16:12:56

 

    查询到效率低的 SQL 语句 后,可以通过 EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序,比如我们想计算 2006 年所有公司的销售额,需要关联 sales 表和 company 表,并且对 profit 字段做求和( sum )操作,相应 SQL 的执行计划如下:

mysql> explain select sum(profit) from sales a,company b where a.company_id = b.id and a.year = 2006\G;

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: a

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 12

Extra: Using where

*************************** 2. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: b

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 12

Extra: Using where

2 rows in set (0.00 sec)

每个列的解释如下:

  •  select_type :表示 SELECT 的 类型,常见的取值有 SIMPLE (简单表,即不使用表连接或者子查询)、 PRIMARY (主查询,即外层的查询)、 UNION ( UNION 中的第二个或者后面的查询语句)、 SUBQUERY (子查询中的第一个 SELECT )等。
  •  table :输出结果集的表。
  •  type :表示表的连接类型,性能由好到差的连接类型为 system (表中仅有一行,即常量表)、 const (单表中最多有一个匹配行,例如 primary key 或者 unique index )、 eq_ref (对于前面的每一行,在此表中只查询一条记录,简单来说,就是多表连接中使用 primary key 或者 unique index )、 ref (与 eq_ref 类似,区别在于不是使用 primary key 或者 unique index ,而是使用普通的索引)、 ref_or_null ( 与 ref 类似,区别在于条件中包含对 NULL 的查询 ) 、 index_merge ( 索引合并优化 ) 、 unique_subquery ( in 的后面是一个查询主键字段的子查询)、 index_subquery ( 与 unique_subquery 类似,区别在于 in 的后面是查询非唯一索引字段的子查询)、 range (单表中的范围查询)、 index (对于前面的每一行,都通过查询索引来得到数据)、 all (对于前面的每一行,都通过全表扫描来得到数据)。
  •  possible_keys :表示查询时,可能使用的索引。
  •  key :表示实际使用的索引。
  •  key_len :索引字段的长度。
  •  rows :扫描行的数量。
  •  Extra :执行情况的说明和描述。

在上面的例子中,已经可以确认是 对 a 表的全表扫描导致效率的不理想,那么 对 a 表的 year 字段创建索引,具体如下:

mysql> create index idx_sales_year on sales(year);

Query OK, 12 rows affected (0.01 sec)

Records: 12 Duplicates: 0 Warnings: 0

创建索引后,这条语句的执行计划如下:

mysql> explain select sum(profit) from sales a,company b where a.company_id = b.id and a.year = 2006\G;

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: a

type: ref

possible_keys: idx_sales_year

key: idx_sales_year

key_len: 4

ref: const

rows: 3

Extra:

*************************** 2. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: b

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 12

Extra: Using where

2 rows in set (0.00 sec)

    可以发现建立索引后对 a 表需要扫描的行数明显减少(从全表扫描减少到 3 行),可见索引的使用可以大大提高数据库的访问速度,尤其在表很庞大的时候这种优势更为明显,使用索引优化 sql 是优化问题 sql 的一种常用基本方法,在后面的章节中我们会具体介绍如何使索引来优化 sql 。
 
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给主人留下些什么吧!~~

chinaunix网友2010-05-10 15:07:20

545

chinaunix网友2010-05-10 15:06:01

151