MySQL的`explain analyze`命令:如何深入理解其输出的`actual`与`estimated`行数差异?

MySQL EXPLAIN ANALYZE:深入理解 actual 与 estimated 行数差异 各位同学,大家好!今天我们来深入探讨 MySQL 的 EXPLAIN ANALYZE 命令,重点聚焦于 actual 与 estimated 行数之间的差异。这个差异是性能优化的关键线索,理解它能帮助我们更有效地诊断和解决查询性能问题。 EXPLAIN ANALYZE 是 MySQL 8.0.18 引入的一个强大工具,它不仅能像 EXPLAIN 那样展示查询的执行计划,还能实际执行查询并提供更详细的运行时信息,包括实际的执行时间、返回的行数等。 EXPLAIN 与 EXPLAIN ANALYZE 的对比 在深入研究 actual 和 estimated 行数差异之前,我们先简单回顾一下 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 的区别。 EXPLAIN 仅提供查询优化器对查询执行计划的估计,它不会实际执行查询。其输出结果中包含诸如 possible_keys、key、key_len、rows (估计的行数) 等信息。rows 列就是优化器估计需要扫描的行数。 EXPLAIN …

如何通过 `EXPLAIN ANALYZE` 诊断 `SQL` 语句的`执行`路径和`成本`?

使用 EXPLAIN ANALYZE 诊断 SQL 性能 大家好,今天我们来深入探讨如何利用 EXPLAIN ANALYZE 命令来诊断 SQL 语句的执行路径和成本,从而优化数据库性能。EXPLAIN ANALYZE 是一个强大的工具,它不仅能告诉我们查询优化器计划如何执行 SQL 语句,还能实际执行该语句并提供每个步骤的实际执行时间、行数等统计信息。 这使得我们可以准确地识别性能瓶颈,并采取相应的优化措施。 1. EXPLAIN 基础回顾 在深入 EXPLAIN ANALYZE 之前,我们先简单回顾一下 EXPLAIN 命令的基础知识。EXPLAIN 命令用于显示查询优化器为给定 SQL 语句生成的执行计划。它告诉我们数据库将如何访问表、使用索引、连接数据等。 例如,我们有两张表 customers 和 orders,分别存储客户信息和订单信息。 CREATE TABLE customers ( customer_id SERIAL PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50), email VARCHAR(1 …

MySQL优化器与执行计划之:`MySQL`的`EXPLAIN ANALYZE`:其在`MySQL 8.0`中如何提供详细的运行时信息。

好的,下面我们开始今天的讲座,主题是MySQL优化器与执行计划之:MySQL的EXPLAIN ANALYZE,重点探讨其在MySQL 8.0中如何提供详细的运行时信息。 引言:理解查询执行的黑盒 对于任何数据库系统,理解查询是如何被执行的至关重要。MySQL的优化器负责将我们编写的SQL语句转换成一系列的操作,最终获取所需的数据。然而,在过去,我们通常只能通过EXPLAIN语句来推测这些操作的执行情况。EXPLAIN能够提供优化器选择的执行计划,包括使用的索引、连接类型等等。但这仍然像是在一个黑盒子里观察,难以真正了解查询执行过程中发生的具体细节。 MySQL 8.0引入了EXPLAIN ANALYZE,它改变了游戏规则。EXPLAIN ANALYZE不仅展示了优化器选择的执行计划,还提供了实际的运行时信息,让我们能够深入了解查询的执行过程,从而更有效地进行性能调优。 EXPLAIN ANALYZE的基础:EXPLAIN的复习 在深入了解EXPLAIN ANALYZE之前,我们先回顾一下EXPLAIN语句。EXPLAIN命令可以帮助我们了解MySQL优化器如何执行查询。它会返回一个包含 …

MySQL优化器与执行计划之:`MySQL`的`统计信息`:`analyze table`如何帮助优化器生成更准确的执行计划。

MySQL优化器与执行计划之:统计信息与Analyze Table 大家好,今天我们要深入探讨MySQL优化器中一个至关重要的环节:统计信息,以及ANALYZE TABLE如何帮助优化器生成更准确的执行计划。理解这些概念对于编写高性能的SQL语句至关重要。 1. 什么是统计信息? MySQL优化器在决定如何执行SQL查询时,会依赖各种信息来选择最佳的执行计划。这些信息包括表的大小、索引的使用情况、数据分布等等,我们统称为统计信息。 统计信息是关于表和索引的数据,帮助优化器估算不同执行计划的成本。 准确的统计信息可以显著提高查询性能,而过时或不准确的统计信息可能导致优化器做出错误的选择,从而导致查询性能下降。 统计信息主要包括以下几种类型: 表级别统计信息: row_count: 表中行的总数。 data_length: 表数据占用的字节数。 index_length: 表索引占用的字节数。 avg_row_length: 平均行长度。 列级别统计信息: NDV (Number of Distinct Values): 列中不同值的数量。 Histogram: 列中值的分布情况。 NUL …

MySQL性能优化与索引之:`MySQL`的`Explain Analyze`:如何获取更详细的执行计划。

好的,下面开始我们的讲座: MySQL性能优化与索引之:MySQL的Explain Analyze:如何获取更详细的执行计划 大家好,今天我们来深入探讨MySQL中用于性能分析的利器:EXPLAIN ANALYZE。 我们知道,EXPLAIN 语句可以帮助我们了解 MySQL 如何执行查询,但它提供的只是一种估算,实际执行情况可能会有所不同。 EXPLAIN ANALYZE 则更进一步,它会真正执行查询,并提供更准确、更详细的执行计划信息,包括实际的执行时间和行数。 EXPLAIN 的局限性 在使用 EXPLAIN ANALYZE 之前,我们先回顾一下 EXPLAIN 的局限性。 EXPLAIN 主要基于统计信息(如索引统计、表大小等)来估计查询的执行计划。 这些统计信息可能不总是准确的,导致 EXPLAIN 的结果与实际执行情况存在偏差。以下是一些常见的偏差来源: 统计信息过时: 当表中的数据发生大量更改时,统计信息可能会变得过时,导致优化器做出错误的决策。 参数绑定: EXPLAIN 无法考虑参数绑定的具体值,而这些值可能会影响优化器的选择。 例如,根据参数值的不同,优化器可能会选 …

MySQL高阶讲座之:`MySQL`的`Explain Analyze`:如何通过其输出分析实际执行计划。

嘿,各位数据库探险家们!准备好深入MySQL的内核,揭秘查询的真实运行轨迹了吗?今天咱们就来聊聊一个超级给力的工具:EXPLAIN ANALYZE。 别被这名字吓到,它其实就是EXPLAIN的升级版,不仅告诉你MySQL 计划 怎么执行查询,还告诉你它 实际 是怎么执行的!这就像是你有了一个内置的侦探,可以追踪查询的每一步,揪出性能瓶颈。 一、为什么需要EXPLAIN ANALYZE? 首先,让我们快速回顾一下EXPLAIN。它能告诉你: MySQL优化器打算如何执行你的查询。 使用了哪些表,以什么顺序访问它们。 使用了哪些索引(如果用了的话)。 大致的扫描行数。 但问题来了,EXPLAIN仅仅是 计划,而不是 现实。 数据倾斜: 某些值可能比预期的更常见,导致优化器估计的行数不准确。 数据变化: 在你分析查询计划和实际执行查询之间,数据可能发生了变化。 优化器的“小聪明”: 优化器可能会根据运行时统计信息做出一些你意想不到的调整。 这些因素都会导致EXPLAIN的结果与实际情况不符。这就是EXPLAIN ANALYZE大显身手的地方!它能提供 真实的 执行信息,包括每个步骤花费的时间 …

MySQL高级讲座篇之:MySQL的`EXPLAIN ANALYZE`功能:如何进行实际执行计划的分析?

各位观众老爷,大家好!我是今天的主讲人,江湖人称“SQL优化小霸王”。今天咱们来聊聊MySQL里一个非常强大的武器——EXPLAIN ANALYZE,它可以让你像侦探一样,揪出SQL语句里的性能瓶颈。 一、先来点前戏:EXPLAIN 熟悉一下 在深入EXPLAIN ANALYZE之前,我们先快速回顾一下老朋友EXPLAIN。 EXPLAIN命令可以显示MySQL如何执行你的查询语句,它会告诉你MySQL将使用哪些索引,连接类型,以及扫描的数据量等等。但是EXPLAIN有个问题,它给你的只是估计的执行计划。 EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > ‘2023-01-01’; 执行完这条语句,你会得到类似下面的输出(简化版): id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra 1 SIMPLE orders ref customer_id customer_id 4 const 100 Using wh …

MySQL `EXPLAIN ANALYZE` 深度输出解读与性能调试

好的,各位观众老爷,欢迎来到今天的“MySQL EXPLAIN ANALYZE 深度输出解读与性能调试”脱口秀!我是你们的老朋友,江湖人称“Bug终结者”的码农大侠,今天咱们就来聊聊这个让DBA们爱恨交加,让开发们抓耳挠腮的 EXPLAIN ANALYZE 。 话说,数据库性能调优,就像医生给病人看病,你得先知道病根在哪儿,才能对症下药。而 EXPLAIN ANALYZE ,就是咱们的“核磁共振”,能把MySQL的执行计划看得清清楚楚,明明白白,让那些隐藏在暗处的性能问题,无所遁形! 第一幕:EXPLAIN ANALYZE 是个啥?为啥这么重要? 首先,咱们来简单回顾一下 EXPLAIN 。相信大家都用过,它能告诉你MySQL准备怎么执行你的SQL语句,比如会用到哪些索引,表连接的顺序是什么。但 EXPLAIN 只能告诉你 理论上 的执行计划,就像天气预报,告诉你明天可能下雨,但到底下不下,下多大,它可没法保证。 而 EXPLAIN ANALYZE 就不一样了!它会 真实地 执行你的SQL语句,然后把执行过程中的各种数据都记录下来,包括每个步骤花了多少时间,读取了多少行数据,等等。就像 …

MySQL 索引的选择性与 `ANALYZE TABLE` 的影响

MySQL 索引选择性与 ANALYZE TABLE:一场关于效率的华丽探戈💃🕺 各位观众,各位靓仔靓女,晚上好!我是你们的老朋友,BUG终结者,性能优化大师,人见人爱,花见花开,车见车爆胎的……(此处省略一万字自吹自擂)!今天呢,咱们不聊那些高深莫测的架构设计,也不谈那些虚头巴脑的云原生,咱们就来聊聊MySQL里一个看似简单,实则精妙的小玩意儿——索引的选择性,以及它的好基友——ANALYZE TABLE。 想象一下,你是一位经验丰富的图书管理员,手头有一座藏书百万的图书馆。现在,有人要借一本叫做《百年孤独》的书。 情况一: 如果你只有一份按照入馆顺序排列的书单,那你就得从第一本书开始,一本一本的找,直到找到《百年孤独》为止。这效率,简直是🐌的速度! 情况二: 如果你有一份按照作者姓名排列的书单,那么你就能直接定位到马尔克斯的作品区,然后快速找到《百年孤独》。这效率,简直是🚀的速度! 情况三: 如果你有一份按照书名首字母排列的书单,并且这份书单包含每一本书的精确位置信息,那么你就能直接冲到书架前,精准定位《百年孤独》。这效率,简直是光速!⚡ 这三种情况,就对应了MySQL里不同的索引 …

如何利用 `ANALYZE TABLE` 和 `OPTIMIZE TABLE` 维护表统计信息与碎片

好的,各位看官,各位技术大咖,欢迎来到今天的“数据库保养与美容:ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE 的正确打开方式”讲座! 👏 今天,咱们不谈那些高深莫测的理论,就聊聊数据库里两个看似不起眼,实则至关重要的命令:ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE。 它们就像数据库的“体检”和“美容”,能让你的数据库跑得更快,查询更准,心情更舒畅!😊 一、数据库:一个需要呵护的娇气包 首先,咱们得明白一个道理:数据库不是万能的,它也需要保养! 想象一下,你家里的花园,如果长时间不除草、不施肥,是不是也会杂草丛生、花儿凋谢? 数据库也一样,随着数据的不断增删改查,会产生各种各样的问题,比如: 统计信息过时: 数据库的查询优化器就像一个聪明的“大脑”,它会根据表的统计信息(比如有多少行数据、某个字段的最大最小值等等)来选择最佳的查询方案。但是,如果统计信息长时间没有更新,优化器就会做出错误的判断,导致查询效率低下。 表碎片: 就像硬盘用久了会产生碎片一样,数据库表也会因为数据的频繁变动而产生碎片。这些碎片会导致数据存储不连续,读取速度变慢。 所以,定期给数 …