MySQL性能优化与索引之：如何使用`EXPLAIN`和`SHOW STATUS`分析慢查询。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

MySQL性能优化与索引之：如何使用`EXPLAIN`和`SHOW STATUS`分析慢查询

大家好，今天我们来聊聊MySQL性能优化的一个重要方面：如何使用EXPLAIN和SHOW STATUS分析慢查询。慢查询是数据库性能的头号大敌，它们不仅拖慢了单个请求的速度，还会消耗大量资源，影响整个系统的稳定性。而EXPLAIN和SHOW STATUS则是我们诊断慢查询问题的两大利器。

一、`EXPLAIN`：查询执行计划分析

EXPLAIN命令可以显示MySQL如何执行一个查询，它会返回查询的执行计划，包括MySQL选择的索引、连接方式、扫描行数等信息。通过分析EXPLAIN的结果，我们可以了解查询的瓶颈所在，从而进行相应的优化。

1. `EXPLAIN`的基本用法

在SQL查询语句前加上EXPLAIN关键字即可使用，例如：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'Beijing';

执行后，MySQL会返回一个包含多列的结果集，每一行代表查询执行计划的一个步骤。下面我们将详细介绍这些列的含义。

2. `EXPLAIN`结果列的含义

列名	含义
`id`	查询的唯一标识符。如果查询包含子查询，每个子查询都会有一个独立的`id`。`id`值越大，执行优先级越高。
`select_type`	查询的类型，常见的类型包括：`SIMPLE`（简单查询，不包含子查询或UNION）、`PRIMARY`（最外层的SELECT语句）、`SUBQUERY`（子查询）、`DERIVED`（派生表，即FROM子句中的子查询）、`UNION`、`UNION RESULT`等。
`table`	查询涉及的表名。
`partitions`	查询涉及的分区信息。
`type`	访问类型，表示MySQL如何查找表中的行，这是`EXPLAIN`结果中最重要的列之一。常见的类型包括：`system`、`const`、`eq_ref`、`ref`、`range`、`index`、`ALL`。性能由好到差依次是：`system` > `const` > `eq_ref` > `ref` > `range` > `index` > `ALL`。我们通常需要优化到`ref`或`range`级别。
`possible_keys`	可能使用的索引。
`key`	实际使用的索引。如果为`NULL`，表示没有使用索引。
`key_len`	索引的长度，单位是字节。长度越短，通常意味着性能越好。
`ref`	使用哪个列或常数与索引比较。
`rows`	MySQL估计需要扫描的行数。这个值越小，查询效率越高。
`filtered`	过滤的百分比。表示经过条件过滤后，剩余的行占总行数的百分比。
`Extra`	包含其他重要的信息，例如：`Using index`（表示使用了覆盖索引）、`Using where`（表示使用了WHERE子句过滤）、`Using temporary`（表示使用了临时表）、`Using filesort`（表示使用了文件排序）等。

3. 常见的`type`类型详解

system: 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的一个特例，平时不会出现，可以忽略不计。
const: 使用主键索引或唯一索引，且where条件中指定了常量值。因为只匹配一行数据，所以非常快。例如：
```
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id = 1; -- id是主键
```
eq_ref: 使用主键索引或唯一索引，且where条件中使用了关联查询。这意味着对于前一个表中的每一行，都只能匹配到后一个表中的一行。通常出现在多表连接查询中。例如：
```
EXPLAIN SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE u.id = 1; -- user_id是orders表的外键，关联到users表的主键id
```
ref: 使用普通索引，且where条件中使用了索引列。这意味着MySQL会使用索引来查找匹配的行，但可能会匹配到多行。例如：
```
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE city = 'Beijing'; -- city是普通索引
```
range: 使用索引进行范围扫描。通常出现在BETWEEN、>、<、IN等操作符的查询中。例如：
```
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 30; -- age是索引
```
index: 扫描整个索引树。通常发生在SELECT语句只包含索引列，或者WHERE条件中使用了索引列但MySQL认为全表扫描更快的情况下。例如：
```
EXPLAIN SELECT age FROM users; -- age是索引
```
ALL: 全表扫描。这是最慢的访问类型，意味着MySQL会扫描整个表来查找匹配的行。应该尽量避免出现ALL类型的查询。

4. 常见的`Extra`信息详解

Using index: 使用了覆盖索引。这意味着查询只需要从索引中获取数据，而不需要回表查询，可以大大提高查询效率。例如：
```
EXPLAIN SELECT age FROM users WHERE age > 25; -- age是索引
```
Using where: 使用了WHERE子句过滤。这意味着MySQL在存储引擎层获取到数据后，还需要使用WHERE子句进行过滤。
Using temporary: 使用了临时表。这意味着MySQL需要创建一个临时表来存储中间结果，这通常发生在ORDER BY、GROUP BY等操作中。使用临时表会降低查询效率，应该尽量避免。
Using filesort: 使用了文件排序。这意味着MySQL无法使用索引进行排序，需要将数据加载到内存或磁盘中进行排序。文件排序的效率很低，应该尽量避免。

5. `EXPLAIN`示例分析

假设我们有一个users表，包含以下字段：

id (INT, PRIMARY KEY)
name (VARCHAR(255))
age (INT)
city (VARCHAR(255))

并且我们在age和city字段上创建了索引：

CREATE INDEX idx_age ON users (age);
CREATE INDEX idx_city ON users (city);

现在我们执行以下查询：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'Beijing';

EXPLAIN的结果可能如下所示：

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys       | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | range | idx_age,idx_city    | idx_age | 4       | NULL | 1000 |    10.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------+
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------+

分析结果：

type 是 range，表示使用了索引进行范围扫描。
possible_keys 是 idx_age,idx_city，表示MySQL可以选择使用idx_age或idx_city索引。
key 是 idx_age，表示MySQL实际使用了idx_age索引。
rows 是 1000，表示MySQL估计需要扫描1000行数据。
Extra 是 Using index condition，表示MySQL使用了索引条件下推(Index Condition Pushdown, ICP)技术，可以减少回表查询的次数。

优化方向:

从上面的EXPLAIN结果可以看出，MySQL选择了idx_age索引，但并没有使用idx_city索引。这可能是因为age > 25的范围比较大，导致MySQL认为使用idx_age索引已经足够了。为了进一步优化查询，我们可以创建一个组合索引，将age和city字段组合在一起：

CREATE INDEX idx_age_city ON users (age, city);

然后再次执行EXPLAIN：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'Beijing';

EXPLAIN的结果可能如下所示：

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------------+------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys       | key        | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------------+------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | range | idx_age,idx_city,idx_age_city | idx_age_city | 9       | NULL |  100 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------------+------------+---------+------+------+----------+-----------------------+

分析结果：

key 是 idx_age_city，表示MySQL实际使用了idx_age_city组合索引。
rows 是 100，表示MySQL估计需要扫描100行数据，比之前的1000行少了很多。

通过创建组合索引，我们成功地减少了MySQL需要扫描的行数，提高了查询效率。

6. 注意事项

EXPLAIN只能显示查询的执行计划，并不能真正执行查询。因此，EXPLAIN的结果只能作为参考，不能完全依赖。
EXPLAIN的结果可能会受到MySQL版本、数据量、索引状态等因素的影响。因此，在不同的环境下，EXPLAIN的结果可能会有所不同。
在优化查询时，应该结合实际情况，综合考虑各种因素，才能找到最佳的优化方案。

二、`SHOW STATUS`：服务器状态变量分析

SHOW STATUS命令可以显示MySQL服务器的各种状态变量，包括查询次数、连接次数、线程数、缓存命中率等信息。通过分析SHOW STATUS的结果，我们可以了解MySQL服务器的整体运行状况，从而发现潜在的性能问题。

1. `SHOW STATUS`的基本用法

SHOW STATUS命令可以显示所有状态变量，也可以显示指定的状态变量。例如：

SHOW STATUS; -- 显示所有状态变量
SHOW STATUS LIKE 'Connections'; -- 显示Connections状态变量

2. 重要的状态变量

状态变量名	含义
`Uptime`	服务器运行时间，单位是秒。
`Connections`	连接服务器的次数。
`Slow_queries`	慢查询的次数。
`Questions`	服务器接收到的查询次数。
`Threads_connected`	当前连接的线程数。
`Threads_created`	创建的线程数。
`Threads_cached`	缓存的线程数。
`Qcache_hits`	查询缓存的命中次数。
`Qcache_inserts`	查询缓存的插入次数。
`Qcache_not_cached`	没有被缓存的查询次数。
`Key_read_requests`	索引读取请求次数。
`Key_reads`	磁盘读取索引次数。
`Key_cache_miss_rate`	索引缓存的缺失率，计算公式为：`Key_reads / Key_read_requests`。如果这个值过高，说明索引缓存不足，需要增加`key_buffer_size`配置。
`Innodb_buffer_pool_reads`	InnoDB缓冲池读取的次数。
`Innodb_buffer_pool_read_requests`	InnoDB缓冲池读取请求的次数。
`Innodb_buffer_pool_miss_rate`	InnoDB缓冲池的缺失率，计算公式为：`Innodb_buffer_pool_reads / Innodb_buffer_pool_read_requests`。如果这个值过高，说明InnoDB缓冲池不足，需要增加`innodb_buffer_pool_size`配置。
`Handler_read_rnd_next`	读取下一行数据的请求次数。如果这个值过高，说明存在大量的全表扫描，需要优化查询或增加索引。
`Created_tmp_disk_tables`	创建磁盘临时表的次数。如果这个值过高，说明存在大量的`ORDER BY`、`GROUP BY`等操作，需要优化查询或增加索引。
`Created_tmp_tables`	创建内存临时表的次数。如果这个值过高，也说明存在大量的`ORDER BY`、`GROUP BY`等操作，需要优化查询或增加索引。

3. 如何使用`SHOW STATUS`分析性能问题

查看慢查询次数： 通过SHOW STATUS LIKE 'Slow_queries';可以查看慢查询的次数。如果慢查询次数过多，说明系统存在性能问题，需要进一步分析。
查看连接数： 通过SHOW STATUS LIKE 'Connections';和SHOW STATUS LIKE 'Threads_connected';可以查看连接服务器的次数和当前连接的线程数。如果连接数过高，可能会导致服务器资源耗尽，影响性能。
查看缓存命中率： 通过SHOW STATUS LIKE 'Qcache_hits';、SHOW STATUS LIKE 'Qcache_inserts';和SHOW STATUS LIKE 'Qcache_not_cached';可以查看查询缓存的命中率。如果缓存命中率过低，说明查询缓存没有起到应有的作用，可以考虑禁用查询缓存或优化查询。
查看索引使用情况： 通过SHOW STATUS LIKE 'Key_read_requests';和SHOW STATUS LIKE 'Key_reads';可以查看索引的使用情况。如果Key_reads的值很高，说明存在大量的磁盘读取索引操作，需要优化查询或增加索引。
查看临时表使用情况： 通过SHOW STATUS LIKE 'Created_tmp_disk_tables';和SHOW STATUS LIKE 'Created_tmp_tables';可以查看临时表的使用情况。如果临时表使用过多，说明存在大量的ORDER BY、GROUP BY等操作，需要优化查询或增加索引。

4. `SHOW STATUS`示例分析

假设我们执行SHOW STATUS LIKE 'Slow_queries';得到以下结果：

+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Slow_queries  | 100   |
+---------------+-------+

这表示系统中有100个慢查询。接下来，我们可以通过以下步骤来分析慢查询：

开启慢查询日志： 修改MySQL配置文件（例如my.cnf），开启慢查询日志，并设置慢查询阈值（例如1秒）。
```
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log
long_query_time = 1
```
分析慢查询日志： 使用mysqldumpslow工具或第三方工具（例如pt-query-digest）分析慢查询日志，找出执行频率最高的慢查询。
使用EXPLAIN分析慢查询： 对找出的慢查询使用EXPLAIN命令，分析查询的执行计划，找出瓶颈所在。
优化查询： 根据EXPLAIN的结果，优化查询，例如增加索引、重写SQL语句等。
验证优化效果： 优化后，再次执行慢查询，并使用EXPLAIN命令验证优化效果。如果查询速度明显提升，说明优化成功。

三、结合使用`EXPLAIN`和`SHOW STATUS`

EXPLAIN和SHOW STATUS是两个互补的工具，我们可以结合使用它们来分析慢查询问题。

使用SHOW STATUS监控系统状态，发现潜在的性能问题。
如果发现慢查询次数过多，开启慢查询日志，并分析慢查询日志，找出执行频率最高的慢查询。
使用EXPLAIN分析慢查询的执行计划，找出瓶颈所在。
根据EXPLAIN的结果，优化查询，例如增加索引、重写SQL语句等。
优化后，再次使用EXPLAIN验证优化效果。
持续使用SHOW STATUS监控系统状态，确保优化效果持久有效。

四、优化查询的常用方法

增加索引： 索引是提高查询效率最常用的方法。应该根据查询条件，在经常被查询的列上增加索引。
优化SQL语句： 应该尽量避免使用复杂的SQL语句，例如子查询、JOIN查询等。可以使用简单的SQL语句代替复杂的SQL语句，或者使用缓存来减少查询次数。
优化表结构： 应该尽量避免使用过大的表，可以将大表拆分成小表。可以使用合适的数据类型，减少存储空间。
调整MySQL配置： 可以根据实际情况，调整MySQL的配置参数，例如key_buffer_size、innodb_buffer_pool_size等。

五、总结

EXPLAIN和SHOW STATUS是MySQL性能优化的两大利器，通过熟练掌握它们的使用方法，我们可以快速定位慢查询问题，并采取相应的优化措施，从而提高数据库的性能和稳定性。记住，优化是一个持续的过程，需要不断地学习和实践。

六、对症下药，持续优化

EXPLAIN帮助我们理解查询执行方式，SHOW STATUS揭示服务器运行状况。结合两者，找出性能瓶颈，持续优化才能获得更好的数据库性能。