MySQL执行计划的深入分析

MySQL执行计划是优化查询性能的重要手段，分析执行计划可以帮助我们找出查询的瓶颈并进行优化。本文将从开启执行计划、解读执行计划、分析执行计划性能优化角度，为大家详细讲解MySQL执行计划的深入分析攻略。

开启执行计划

MySQL提供了多种方式来开启执行计划，比如在执行语句时使用EXPLAIN或DESCRIBE等命令以及使用MySQL自带的show profiles命令。这里以EXPLAIN命令为例：

EXPLAIN SELECT * FROM table1 WHERE column1 = 'value';

在执行上述语句时，MySQL将返回一张表格，该表格包含执行该语句的详细步骤和统计数据。接下来我们来解析执行计划。

解读执行计划

执行计划是由MySQL的查询优化器生成的，它以树形结构表示查询的执行流程。对于一条简单的SELECT语句，执行计划通常只有一层。但对于复杂的查询语句，执行计划可能包含多个层级。

执行计划表格中每一行表示一条执行计划的步骤，包含多个字段。其中id字段和select_type字段告诉我们执行计划的类型，比如是否使用了索引，是否采用了子查询等等。接下来我们通过两个实例来分析执行计划的性能问题。

示例一：使用了不合适的索引

假设我们有一个用户表user，它包含user_id和user_name两个字段，其中user_id是主键。我们现在需要查询user_name为"Tom"的用户记录。我们可以使用如下的查询语句：

SELECT user_id FROM user WHERE user_name = 'Tom';

为了加快查询速度，我们给user_name字段建立了索引。但是仍然会发现该查询语句的执行速度比较慢。我们可以使用EXPLAIN命令来查看执行计划：

EXPLAIN SELECT user_id FROM user WHERE user_name = 'Tom';

该语句的执行计划如下：

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1  | SIMPLE      | user  | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL | 1    | 100.00   | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+

我们可以看到type字段为const，表示使用了常量存取方式。但是Extra字段中却不能看到使用索引的字眼。由于我们只查询了user_id字段，因此只需要使用索引搜索即可。但是我们的索引建立在user_name字段上，没有覆盖user_id字段。因此需要到主键索引中取到user_id值，因此该查询语句比较慢。

解决方法很简单，我们只需要将索引修改为包含两个字段user_name, user_id即可：

CREATE INDEX idx_user_name_user_id ON user(user_name, user_id);

再次执行上述的查询语句，执行计划中就可以看到Using index的字眼了，表示优化器正在正确地使用索引来加速查询。

示例二：使用了子查询

假设我们有一个订单表order和一个商品表product，它们的关系是1对多。我们需要查询所有购买了商品编号为"apple"的订单中订单编号最大的那个订单。我们可以使用如下的查询语句：

SELECT MAX(order_id) FROM order WHERE product_id = (SELECT product_id FROM product WHERE product_name = 'apple');

该查询语句中使用了子查询，我们可以使用EXPLAIN命令来查看执行计划：

EXPLAIN SELECT MAX(order_id) FROM order WHERE product_id = (SELECT product_id FROM product WHERE product_name = 'apple');

该语句的执行计划如下：

+----+--------------------+--------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type        | table  | partitions | type   | possible_keys | key     | key_len | ref         | rows | filtered | Extra                    |
+----+--------------------+--------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------------+------+----------+--------------------------+
| 1  | PRIMARY            | order  | NULL       | index  | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL        | 1000 | 10.00    | Using where; Using index |
| 2  | DEPENDENT SUBQUERY | product| NULL       | const  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const       | 1    | 100.00   | Using index              |
+----+--------------------+--------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------------+------+----------+--------------------------+

我们可以看到执行计划中包含一条Dependent subquery记录，表示使用了子查询。子查询的执行结果需要作为外层查询的参数使用。问题在于子查询对整个查询语句的性能影响比较大。在这个例子中，我们可以使用JOIN方式来将两个表连接起来形成一个派生表，从而避免了子查询的使用，更加高效：

SELECT MAX(order_id) FROM order INNER JOIN product ON order.product_id = product.product_id WHERE product.product_name = 'apple';

再次使用EXPLAIN命令来查看执行计划：

+----+-------------+--------+------------+-------+------------------+--------------------+---------+-----------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table  | partitions | type  | possible_keys    | key                | key_len | ref                   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+--------+------------+-------+------------------+--------------------+---------+-----------------------+------+----------+-------------+
| 1  | SIMPLE      | product| NULL       | const | PRIMARY          | PRIMARY            | 4       | const                 | 1    | 100.00   | Using index |
| 1  | SIMPLE      | order  | NULL       | ref   | product_id_index | product_id_index   | 4       | test.product.product_id| 2    | 100.00   | Using where |
+----+-------------+--------+------------+-------+------------------+--------------------+---------+-----------------------+------+----------+-------------+

我们可以看到执行计划中不包含Dependent subquery的记录，查询语句没有子查询，在性能上比原来的查询语句高效得多。

分析执行计划性能优化角度

上面的两个实例分别涉及到了索引优化和子查询优化。从MySQL执行计划的角度来讲，我们需要关注以下几个方面来优化查询性能。

优化索引的使用

索引的使用是影响查询性能的关键因素之一。对于常见的查询方式，如查询某个字段的值或查询连续的行，MySQL可以通过使用索引的方式快速定位需要的数据，从而加快查询速度。因此我们需要从以下几个方向来优化索引的使用：

检查查询语句中是否使用了索引，如果没有使用索引，需要考虑是否需要添加索引。
检查索引的字段是否能够覆盖查询语句中需要的字段，如需要查询的字段都被索引覆盖，MySQL就可以通过使用索引中的数据来返回查询结果，从而提升查询性能。
检查索引的列排序顺序是否与查询顺序相同，如果索引列排序与查询顺序不同，MySQL就需要进行排序操作，从而影响查询性能。

优化子查询

子查询可以用来编写更加复杂的查询语句，但由于需要执行多条查询语句，其性能会比直接查询差。对于常见的子查询语句，我们需要从以下几个角度来优化子查询：

将子查询转化为连接查询，使用JOIN查询可以有效地避免子查询的使用。
将子查询中的表转化为派生表，通过将子查询中的表嵌套到主查询语句中，避免了子查询的使用，提高查询性能。

优化查询方式

除了优化索引和子查询之外，我们还需要从查询方式的角度来进行优化。以下是几个比较常见的优化方法：

在使用多个用户表连接查询时，需要注意各个表之间的关联方式，减少JOIN操作次数，避免查询风暴。
对于需要扫描大量数据的语句，可以考虑将数据分批返回，通过LIMIT关键字限制查询结果的数量。
在SELECT查询语句中，只选取需要的列，不要多选列，如果不需要的列过多，可能会影响查询性能。

通过优化执行计划，可以使MySQL的查询性能得到大幅提升，提高应用程序的响应速度。

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