MySQL中explain的几点用法

MySQL里的explain命令内容还是很丰富的,值得好好的挖掘出不少东西来。

   本身来说explain就是生成执行计划的内容,如果细看,这个内容和Oracle explain plan for的结果相比还是有差距的。

   首先是一个比较实际的用法,查询语句我们可以查看执行计划,如果是DML语句呢,他是直接变更了还是只是生成执行计划而已,明白这一点很重要。

explain 生成DML的执行计划

为了进一步的验证,我们选择3个版本,5.5,5.6,5.7来测试

首先是初始化数据,这个在不同版本是一模一样的方式。

创建一个表test,插入两行数据。

> create table test(id int,name varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
> insert into test values(1,’aa’),(2,’bb’);
Query OK, 2 rows affected (0.01 sec)
Records: 2  Duplicates: 0  Warnings: 0

MySQL 5.5

来看看DML语句的执行计划情况,发现是不支持的。

> explain insert into test values(3,’cc’);
ERROR 1064 (42000): You
have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to
your MySQL server version for the right syntax to use near ‘insert into
test values(3,’cc’)’ at line 1
换一个DML比如update,也是不支持的。

> explain update test set name=’cc’ where id=2;

在此,我们不能得出一个不支持DML的最终结论,我们看看5.6,5.7的结果。

MySQL 5.6
5.6中的结果来看,是支持的,那么最关心的问题,数据会不会变更呢。

> explain insert into test values(3,’cc’);
+—-+————-+——-+——+—————+——+———+——+——+—————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra          |
+—-+————-+——-+——+—————+——+———+——+——+—————-+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL | No tables used |
+—-+————-+——-+——+—————+——+———+——+——+—————-+
1 row in set (0.00 sec)

查一下数据一目了然。

> select *from test;
+——+——+
| id   | name |
+——+——+
|    1 | aa   |
|    2 | bb   |
+——+——+
2 rows in set (0.00 sec)而换一个DML,比如update也是类似的效果。不会直接修改数据。

MySQL 5.7

在5.7中又做了一些改变,那就是对于DML的支持更加完善了,你可以通过语句的执行计划可以很清晰的看到是哪一种类型的DML(insert,update,delete),当然insert的执行计划有些鸡肋,因为实在没什么好处理的了。

> explain insert into test values(3,’cc’);
+—-+————-+——-+————+——+—————+——+———+——+——+———-+——-+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+—-+————-+——-+————+——+—————+——+———+——+——+———-+——-+
|  1 | INSERT      | test  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | NULL  |
+—-+————-+——-+————+——+—————+——+———+——+——+———-+——-+

那看看update的执行计划,可以看出,在当前的表结构情况下,这个语句的执行效率还是十分有限。

> explain update test set name=’cc’ where id=2;
+—-+————-+——-+————+——+—————+——+———+——+——+———-+————-+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+—-+————-+——-+————+——+—————+——+———+——+——+———-+————-+
|  1 | UPDATE      | test  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 |   100.00 | Using where |
+—-+————-+——-+————+——+—————+——+———+——+——+———-+————-+很明显,这个过程是不会修改数据的。

> select *from test;
+——+——+
| id   | name |
+——+——+
|    1 | aa   |
|    2 | bb   |
+——+——+

explain for connection的新特性

如果对于explain开始有了一些感觉,那么我们再来看一个5.7中的新特性,那就是对connection的解析,也就是explain for connection特性。

 
我们假设一个场景,有一个SQL语句执行效率很差,我们通过show
processlist可以看到,但是语句的效率为什么这么差呢,一个行之有效的分析问题的方法就是查看执行计划,好了,回到问题的核心,那就是怎么得到语句的执行计划,这个如果我们按照现有问题的处理方式,那就是查看慢日志,然后再解析。或者使用第三方的工具,来得到一些效果更好一些的报告。

  
比较纠结的一种情况,就是你看到语句的执行效率很差,但是这么一个过程下来少说也有几分钟,等你快解析出来的时候,发现语句已经返回了。所以实时抓取数据是提升DBA幸福度的一大利器。那我们就模拟一个性能较差的SQL,比如下面的反连接语句,执行效率很差。我们来试着抓取一下执行计划。

> select account
  from t_fund_info
 where money >= 300
   and account not in (select distinct (account)
                         from t_user_login_record
                        where add_time >= ‘2016-06-01′);

我们通过mysqladmin pro的方式抓取会话的情况,类似于show processlist的结果,可以很明显看到第一列就是connection id  6346185,我们解析一下这个connection

# mysqladmin pro|grep t_fund_info
| 6346185 | root            |
localhost                   | test           | Query       | 8       |
Sending data                                                  | select
account   from t_fund_info  where money >= 300  and account not in
(select distinct (account) | 0         | 0             |

查看执行计划的情况如下:

> explain for connection 6346185;
+—-+————-+———————+————+——+—————+——+———+——+———+———
| id | select_type | table               | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered
+—-+————-+———————+————+——+—————+——+———+——+———+———
|  1 | PRIMARY     | t_fund_info         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1826980 |   100.00
|  2 | SUBQUERY    | t_user_login_record | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1740589 |    33.33
+—-+————-+———————+————+——+—————+——+———+——+———+———这样一来就可以得到一个基本的执行计划了,对于分析问题来说还是有一定的效率提升。

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