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同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

《数据库允许空值,往往是悲剧的开始》一文通过explain来分析SQL的执行计划,来分析null对索引命中情况的影响,有不少朋友留言,问explain结果中的type字段,ref,ALL等不一样的值究竟是什么含义。

今天花1分钟简单说下,常见的type结果及代表的含义,并且通过同一个SQL语句的性能差异,说明建对索引多么重要。

explain结果中的type字段代表什么意思?

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

MySQL的官网解释非常简洁,只用了3个单词:连接类型(the join type)。它描述了找到所需数据使用的扫描方式。

最为常见的扫描方式有:

system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO;

const:常量连接;

eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique not null)等值扫描;

ref:非主键非唯一索引等值扫描;

range:范围扫描;

index:索引树扫描;

ALL:全表扫描(full table scan);

画外音:这些是最常见的,大家去explain自己工作中的SQL语句,95%都是上面这些类型。

上面各类扫描方式由快到慢:

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL 

下面一一举例说明。

一、system

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

explain select * from mysql.time_zone; 

上例中,从系统库mysql的系统表time_zone里查询数据,扫码类型为system,这些数据已经加载到内存里,不需要进行磁盘IO。

这类扫描是速度最快的。

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

explain select * from (select * from user where id=1) tmp; 

再举一个例子,内层嵌套(const)返回了一个临时表,外层嵌套从临时表查询,其扫描类型也是system,也不需要走磁盘IO,速度超快。

二、const

数据准备:

create table user ( 

id int primary key, 

name varchar(20) 

)engine=innodb

  

insert into user values(1,'shenjian'); 

insert into user values(2,'zhangsan'); 

insert into user values(3,'lisi'); 

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

const扫描的条件为:

命中主键(primary key)或者唯一(unique)索引;

被连接的部分是一个常量(const)值;

explain select * from user where id=1

如上例,id是PK,连接部分是常量1。

画外音:别搞什么类型转换的幺蛾子。

这类扫描效率极高,返回数据量少,速度非常快。

三、eq_ref

数据准备:

create table user ( 

id int primary key, 

name varchar(20) 

)engine=innodb

  

insert into user values(1,'shenjian'); 

insert into user values(2,'zhangsan'); 

insert into user values(3,'lisi'); 

  

create table user_ex ( 

id int primary key, 

age int 

)engine=innodb

  

insert into user_ex values(1,18); 

insert into user_ex values(2,20); 

insert into user_ex values(3,30); 

insert into user_ex values(4,40); 

insert into user_ex values(5,50); 

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

eq_ref扫描的条件为,对于前表的每一行(row),后表只有一行被扫描。

再细化一点:

join查询;

命中主键(primary key)或者非空唯一(unique not null)索引;

等值连接;

explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id; 

如上例,id是主键,该join查询为eq_ref扫描。

这类扫描的速度也异常之快。

四、ref

数据准备:

create table user ( 

id int, 

name varchar(20) , 

index(id) 

)engine=innodb

  

insert into user values(1,'shenjian'); 

insert into user values(2,'zhangsan'); 

insert into user values(3,'lisi'); 

  

create table user_ex ( 

id int, 

age int, 

index(id) 

)engine=innodb

  

insert into user_ex values(1,18); 

insert into user_ex values(2,20); 

insert into user_ex values(3,30); 

insert into user_ex values(4,40); 

insert into user_ex values(5,50); 

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

如果把上例eq_ref案例中的主键索引,改为普通非唯一(non unique)索引。

explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id; 

就由eq_ref降级为了ref,此时对于前表的每一行(row),后表可能有多于一行的数据被扫描。

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

explain select * from user where id=1

当id改为普通非唯一索引后,常量的连接查询,也由const降级为了ref,因为也可能有多于一行的数据被扫描。

ref扫描,可能出现在join里,也可能出现在单表普通索引里,每一次匹配可能有多行数据返回,虽然它比eq_ref要慢,但它仍然是一个很快的join类型。

五、range

数据准备:

create table user ( 

id int primary key, 

name varchar(20) 

)engine=innodb

  

insert into user values(1,'shenjian'); 

insert into user values(2,'zhangsan'); 

insert into user values(3,'lisi'); 

insert into user values(4,'wangwu'); 

insert into user values(5,'zhaoliu'); 

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

range扫描就比较好理解了,它是索引上的范围查询,它会在索引上扫码特定范围内的值。

explain select * from user where id between 1 and 4; 

explain select * from user where idin(1,2,3); 

explain select * from user where id>3; 

像上例中的between,in,>都是典型的范围(range)查询。

画外音:必须是索引,否则不能批量"跳过"。

六、index

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

index类型,需要扫描索引上的全部数据。  

explain count (*) from user; 

如上例,id是主键,该count查询需要通过扫描索引上的全部数据来计数。

画外音:此表为InnoDB引擎。

它仅比全表扫描快一点。

七、ALL

数据准备:

create table user ( 

id int, 

name varchar(20) 

)engine=innodb

  

insert into user values(1,'shenjian'); 

insert into user values(2,'zhangsan'); 

insert into user values(3,'lisi'); 

  

create table user_ex ( 

id int, 

age int 

)engine=innodb

  

insert into user_ex values(1,18); 

insert into user_ex values(2,20); 

insert into user_ex values(3,30); 

insert into user_ex values(4,40); 

insert into user_ex values(5,50); 

同一个SQL语句,为啥性能差异咋就这么大呢?(1分钟系列)

explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id; 

如果id上不建索引,对于前表的每一行(row),后表都要被全表扫描。

今天这篇文章中,这个相同的join语句出现了三次:

扫描类型为eq_ref,此时id为主键;

扫描类型为ref,此时id为非唯一普通索引;

扫描类型为ALL,全表扫描,此时id上无索引;

有此可见,建立正确的索引,对数据库性能的提升是多么重要。

全表扫描代价极大,性能很低,是应当极力避免的,通过explain分析SQL语句,非常有必要。

总结

(1)explain结果中的type字段,表示(广义)连接类型,它描述了找到所需数据使用的扫描方式;

(2)常见的扫描类型有:

#p#分页标题#e#

system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL 

其扫描速度由快到慢;

(3)各类扫描类型的要点是:

system最快:不进行磁盘IO

const:PK或者unique上的等值查询

eq_ref:PK或者unique上的join查询,等值匹配,对于前表的每一行(row),后表只有一行命中

ref:非唯一索引,等值匹配,可能有多行命中

range:索引上的范围扫描,例如:between/in/>

index:索引上的全集扫描,例如:InnoDB的count

ALL最慢:全表扫描(full table scan)

(4)建立正确的索引(index),非常重要;

(5)使用explain了解并优化执行计划,非常重要;

思路比结论重要,希望大家有收获。

画外音:本文测试于MySQL5.6。

#p#分页标题#e#

【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】

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