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Explain
这个词在不同的上下文中有不同的含义。在数据库查询优化的上下文中,"EXPLAIN" 是一个常用的 SQL 命令,用于显示 SQL 查询的执行计划。执行计划是数据库如何执行查询的一个详细描述,包括它将使用哪些索引、表的连接顺序、表的扫描方式等信息。

在 SQL 中,使用 "EXPLAIN" 可以提供以下字段的信息:

  • id: 表示查询中的各个部分的标识符。
  • select_type: 查询类型,比如简单查询、联合查询、子查询等。
  • table: 涉及的表名。
  • partitions: 查询涉及的分区信息。
  • type: 连接类型,如全表扫描、索引扫描等。
  • possible_keys: 可能使用的索引列表。
  • key: 实际使用的索引。
  • key_len: 使用的索引长度。
  • ref: 索引列上使用的列或常量。
  • rows: 估计需要检查的行数。
  • filtered: 行过滤的百分比。
  • Extra: 额外信息,可能包含诸如"Using filesort"、"Using temporary"等信息。

下面,V 哥通过两个案例来详细说明一下如何使用 Explain来优化 SQL。

案例一:

场景设定

假设我们有一个电子商务网站的数据库,其中有一个名为 orders 的表,它记录了用户的订单信息。表结构大致如下:

    id: 订单的唯一标识符
    user_id: 下单用户的ID
    product_id: 购买的产品ID
    order_date: 下单日期
    quantity: 购买数量

问题

我们需要查询2024年1月1日之后所有用户的订单总数。

原始 SQL 查询

SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01';

步骤 1: 使用 EXPLAIN 分析查询

首先,我们使用 EXPLAIN 来查看当前查询的执行计划:

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01';

步骤 2: 分析 EXPLAIN 输出

假设 EXPLAIN 的输出显示如下:

id select_type table partitions type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
1 SIMPLE orders NULL range order_date NULL NULL NULL 10000 10.00 Using where; Using index

步骤 3: 识别问题

从 EXPLAIN 输出中,我们可以看到:

  • type 是 range,这意味着数据库将使用索引进行范围扫描,而不是全表扫描。
  • rows 估计为 10000,这可能表示查询需要检查大量行。
  • Extra 显示 Using where; Using index,表示使用了索引。

步骤 4: 优化 SQL

尽管查询已经使用了索引,但我们可能希望进一步优化性能。考虑到我们只需要统计总数,而不是具体的订单数据,我们可以:

  • 使用索引覆盖扫描:如果 order_date 索引包含 id,则可以避免回表查询,直接在索引中完成统计。

优化后的 SQL 可能如下:

SELECT COUNT(*) FROM orders USE INDEX (order_date) WHERE order_date > '2023-01-01';

步骤 5: 再次使用 EXPLAIN

使用优化后的查询再次运行 EXPLAIN:

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders USE INDEX (order_date) WHERE order_date > '2023-01-01';

步骤 6: 分析优化后的输出

假设优化后的 EXPLAIN 输出显示:

id select_type table partitions type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
1 SIMPLE orders NULL index order_date order_date 4 NULL 10000 10.00 Using index; Backward index scan

步骤 7: 评估优化效果

  • type 现在是 index,表示使用了索引覆盖扫描。
  • Extra 显示 Using index; Backward index scan,表示查询仅使用了索引,没有回表。

通过这些步骤,我们对原始查询进行了分析和优化,提高了查询效率。在实际应用中,可能需要根据具体的数据库结构和数据分布进行更多的调整和优化。

案例二:

我们考虑一个更复杂的场景,涉及到多表查询和联结。

场景设定

假设我们有一个在线教育平台的数据库,其中有两个表:

1. students 表,存储学生信息:

  • student_id: 学生ID
  • name: 学生姓名
  • enrollment_date: 入学日期

2. courses 表,存储课程信息:

  • course_id: 课程ID
  • course_name: 课程名称

3. 还有一个 enrollments 表,存储学生的课程注册信息:

  • enrollment_id: 注册ID
  • student_id: 学生ID
  • course_id: 课程ID
  • enrollment_date: 注册日期

问题

我们需要查询所有在2024年注册了至少一门课程的学生的姓名和他们注册的课程数量。

原始 SQL 查询

SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;

步骤 1: 使用 EXPLAIN 分析查询

EXPLAIN SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;

步骤 2: 分析 EXPLAIN 输出

假设 EXPLAIN 的输出如下:

id select_type table partitions type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
1 SIMPLE s NULL ALL NULL NULL NULL NULL 1000 NULL NULL
1 SIMPLE e NULL ref student_id student_id 5 students.student_id 5000 NULL Using where

步骤 3: 识别问题

  • students 表使用了全表扫描(type 是 ALL),这意味着查询需要扫描整个 students 表。
  • enrollments 表使用了 ref 类型的联结,它使用了 student_id 索引。

步骤 4: 优化 SQL

我们可以通过以下方式优化查询:

  • 添加索引:如果 enrollments 表上的 enrollment_date 没有索引,考虑添加一个,以便快速过滤2023年的注册记录。
  • 过滤条件:在联结条件中添加过滤条件,减少需要联结的行数。

优化后的 SQL 可能如下:

SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN (
  SELECT course_id, student_id
  FROM enrollments
  WHERE enrollment_date >= '2023-01-01'
) e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;

步骤 5: 再次使用 EXPLAIN

使用优化后的查询再次运行 EXPLAIN。

步骤 6: 分析优化后的输出

假设优化后的 EXPLAIN 输出显示:

id select_type table partitions type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
1 PRIMARY s NULL ALL NULL NULL NULL NULL 1000 NULL NULL
2 DERIVED e NULL range enrollment_date NULL NULL NULL 500 10.00 Using where
1 SIMPLE <subquery2> NULL ref student_id student_id 5 s.student_id 500 NULL Using index

步骤 7: 评估优化效果

  • 子查询 e 现在使用 range 类型扫描,只获取2023年的注册记录,减少了行数。
  • 主查询现在使用 ref 类型联结,因为子查询结果已经通过索引 student_id 进行了优化。

通过这些步骤,我们对原始查询进行了分析和优化,减少了需要处理的数据量,提高了查询效率。在实际应用中,可能需要根据具体的数据库结构和数据分布进行更多的调整和优化。

最后

以上是 V 哥在整理的关于 EXPLAIN 在实际工作中的使用,并结合案例给大家作了分析,用熟 EXPLAIN 将大大改善你的 SQL 查询效率,你在工作中还用到哪些业务场景或案例,可以在评论区讨论,或者说出你遇到的问题,V 哥来帮你定位一下问题,关注
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