主頁(yè) > 知識(shí)庫(kù) > 一步步教你MySQL查詢(xún)優(yōu)化分析教程

一步步教你MySQL查詢(xún)優(yōu)化分析教程

熱門(mén)標(biāo)簽:銷(xiāo)售語(yǔ)音電話(huà)機(jī)器人 安徽ai電話(huà)電銷(xiāo)機(jī)器人有效果嗎 在哪里申請(qǐng)400電話(huà) 萊西市地圖標(biāo)注 400電話(huà)申請(qǐng)信用卡 走過(guò)哪個(gè)省地圖標(biāo)注 巫師三血與酒地圖標(biāo)注 常州網(wǎng)絡(luò)外呼系統(tǒng)開(kāi)發(fā) 外呼系統(tǒng)電銷(xiāo)受騙

前言

MySQL是關(guān)系性數(shù)據(jù)庫(kù)中的一種,查詢(xún)功能強(qiáng),數(shù)據(jù)一致性高,數(shù)據(jù)安全性高,支持二級(jí)索引。但性能方面稍遜于非關(guān)系性數(shù)據(jù)庫(kù),特別是百萬(wàn)級(jí)別以上的數(shù)據(jù),很容易出現(xiàn)查詢(xún)慢的現(xiàn)象。這時(shí)候需要分析查詢(xún)慢的原因,一般情況下是程序員sql寫(xiě)的爛,或者是沒(méi)有鍵索引,或者是索引失效等原因?qū)е碌摹?/p>

這時(shí)候MySQL 提供的 EXPLAIN 命令就尤其重要, 它可以對(duì) SELECT 語(yǔ)句進(jìn)行分析, 并輸出 SELECT 執(zhí)行的詳細(xì)信息, 以供開(kāi)發(fā)人員針對(duì)性?xún)?yōu)化.

而且就在查詢(xún)語(yǔ)句前加上 Explain 就成:

EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE id  100;

準(zhǔn)備

首先需要建立兩個(gè)測(cè)試用表及數(shù)據(jù):

CREATE TABLE `customer` ( 
 `id` BIGINT(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
 `age` INT(11) unsigned DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `name_index` (`name`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4

INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('a', 1);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('b', 2);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('c', 3);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('d', 4);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('e', 5);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('f', 6);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('g', 7);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('h', 8);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('i', 9);
CREATE TABLE `orders` (
 `id` BIGINT(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `user_id` BIGINT(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
 `productor` VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4

INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

EXPLAIN 輸出格式

EXPLAIN 命令的輸出內(nèi)容大致如下:

mysql> explain select * from customer where id = 1\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
 type: const
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

各列的含義如下:

  • id: SELECT 查詢(xún)的標(biāo)識(shí)符. 每個(gè) SELECT 都會(huì)自動(dòng)分配一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符.
  • select_type: SELECT 查詢(xún)的類(lèi)型.
  • table: 查詢(xún)的是哪個(gè)表partitions: 匹配的分區(qū)type: join 類(lèi)型
  • possible_keys: 此次查詢(xún)中可能選用的索引
  • key: 此次查詢(xún)中確切使用到的索引.
  • ref: 哪個(gè)字段或常數(shù)與 key 一起被使用
  • rows: 顯示此查詢(xún)一共掃描了多少行. 這個(gè)是一個(gè)估計(jì)值.
  • filtered: 表示此查詢(xún)條件所過(guò)濾的數(shù)據(jù)的百分比
  • extra: 額外的信息

接下來(lái)我們來(lái)重點(diǎn)看一下比較重要的幾個(gè)字段.

select_type

  • SIMPLE —— 簡(jiǎn)單的select 查詢(xún),查詢(xún)中不包含子查詢(xún)或者UNION
  • PRIMARY —— 查詢(xún)中若包含任何復(fù)雜的子查詢(xún),最外層查詢(xún)則被標(biāo)記為primary
  • UNION —— 表示此查詢(xún)是 UNION 的第二或隨后的查詢(xún)
  • DEPENDENT UNION —— UNION 中的第二個(gè)或后面的查詢(xún)語(yǔ)句, 取決于外面的查詢(xún)
  • UNION RESULT —— 從UNION表獲取結(jié)果的select結(jié)果
  • DERIVED —— 在from列表中包含的子查詢(xún)被標(biāo)記為derived(衍生)MySQL會(huì)遞歸執(zhí)行這些子查詢(xún),把結(jié)果放在臨時(shí)表里。
  • SUBQUERY —— 在select或where 列表中包含了子查詢(xún)
  • DEPENDENT SUBQUERY —— 子查詢(xún)中的第一個(gè) SELECT, 取決于外面的查詢(xún). 即子查詢(xún)依賴(lài)于外層查詢(xún)的結(jié)果.

最常見(jiàn)的查詢(xún)類(lèi)別應(yīng)該是 SIMPLE 了, 比如當(dāng)我們的查詢(xún)沒(méi)有子查詢(xún), 也沒(méi)有 UNION 查詢(xún)時(shí), 那么通常就是 SIMPLE 類(lèi)型, 例如:

mysql> explain select * from customer where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
 type: const
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

如果我們使用了 UNION 查詢(xún), 那么 EXPLAIN 輸出 的結(jié)果類(lèi)似如下:

mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM customer WHERE id IN (1, 2, 3)) 
 -> UNION
 -> (SELECT * FROM customer WHERE id IN (3, 4, 5));
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| 1 | PRIMARY | customer | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where |
| 2 | UNION | customer | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where |
| NULL | UNION RESULT | union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

table

表示查詢(xún)涉及的表或衍生表

type

type 字段比較重要, 它提供了判斷查詢(xún)是否高效的重要依據(jù)依據(jù). 通過(guò) type 字段, 我們判斷此次查詢(xún)是 全表掃描 還是 索引掃描 等.

type 常用類(lèi)型

type 常用的取值有:

  • system: 表中只有一條數(shù)據(jù). 這個(gè)類(lèi)型是特殊的 const 類(lèi)型.
  • const: 針對(duì)主鍵或唯一索引的等值查詢(xún)掃描, 最多只返回一行數(shù)據(jù). const 查詢(xún)速度非??? 因?yàn)樗鼉H僅讀取一次即可.例如下面的這個(gè)查詢(xún), 它使用了主鍵索引, 因此 type 就是 const 類(lèi)型的.
mysql> explain select * from customer where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
 type: const
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

eq_ref: 此類(lèi)型通常出現(xiàn)在多表的 join 查詢(xún), 表示對(duì)于前表的每一個(gè)結(jié)果, 都只能匹配到后表的一行結(jié)果. 并且查詢(xún)的比較操作通常是 =, 查詢(xún)效率較高. 例如:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer, order_info WHERE customer.id = order_info.user_id\G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: order_info
 partitions: NULL
  type: index
possible_keys: user_product_detail_index
  key: user_product_detail_index
 key_len: 314
  ref: NULL
  rows: 9
 filtered: 100.00
 Extra: Using where; Using index
*************************** 2. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
  key: PRIMARY
 key_len: 8
  ref: test.order_info.user_id
  rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

ref: 此類(lèi)型通常出現(xiàn)在多表的 join 查詢(xún), 針對(duì)于非唯一或非主鍵索引, 或者是使用了 最左前綴 規(guī)則索引的查詢(xún).

例如下面這個(gè)例子中, 就使用到了 ref 類(lèi)型的查詢(xún):

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer, order_info WHERE customer.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: const
possible_keys: PRIMARY
  key: PRIMARY
 key_len: 8
  ref: const
  rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: order_info
 partitions: NULL
  type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
  key: user_product_detail_index
 key_len: 9
  ref: const
  rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: Using index
2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

range: 表示使用索引范圍查詢(xún), 通過(guò)索引字段范圍獲取表中部分?jǐn)?shù)據(jù)記錄. 這個(gè)類(lèi)型通常出現(xiàn)在 =, >, >, >=, , =, IS NULL, =>, BETWEEN, IN() 操作中.當(dāng) type 是 range 時(shí), 那么 EXPLAIN 輸出的 ref 字段為 NULL, 并且 key_len 字段是此次查詢(xún)中使用到的索引的最長(zhǎng)的那個(gè).

例如下面的例子就是一個(gè)范圍查詢(xún):

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: range
possible_keys: PRIMARY
  key: PRIMARY
 key_len: 8
  ref: NULL
  rows: 7
 filtered: 100.00
 Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

index: 表示全索引掃描(full index scan), 和 ALL 類(lèi)型類(lèi)似, 只不過(guò) ALL 類(lèi)型是全表掃描, 而 index 類(lèi)型則僅僅掃描所有的索引, 而不掃描數(shù)據(jù).

index 類(lèi)型通常出現(xiàn)在: 所要查詢(xún)的數(shù)據(jù)直接在索引樹(shù)中就可以獲取到, 而不需要掃描數(shù)據(jù). 當(dāng)是這種情況時(shí), Extra 字段 會(huì)顯示 Using index.

例如:

mysql> EXPLAIN SELECT name FROM customer \G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: index
possible_keys: NULL
  key: name_index
 key_len: 152
  ref: NULL
  rows: 10
 filtered: 100.00
 Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上面的例子中, 我們查詢(xún)的 name 字段恰好是一個(gè)索引, 因此我們直接從索引中獲取數(shù)據(jù)就可以滿(mǎn)足查詢(xún)的需求了, 而不需要查詢(xún)表中的數(shù)據(jù). 因此這樣的情況下, type 的值是 index, 并且 Extra 的值是 Using index.

  • ALL: 表示全表掃描, 這個(gè)類(lèi)型的查詢(xún)是性能最差的查詢(xún)之一. 通常來(lái)說(shuō), 我們的查詢(xún)不應(yīng)該出現(xiàn) ALL 類(lèi)型的查詢(xún), 因?yàn)檫@樣的查詢(xún)?cè)跀?shù)據(jù)量大的情況下, 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能是巨大的災(zāi)難. 如一個(gè)查詢(xún)是 ALL 類(lèi)型查詢(xún), 那么一般來(lái)說(shuō)可以對(duì)相應(yīng)的字段添加索引來(lái)避免.

下面是一個(gè)全表掃描的例子, 可以看到, 在全表掃描時(shí), possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示沒(méi)有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整個(gè)查詢(xún)效率是十分低下的.

mysql> EXPLAIN SELECT age FROM customer WHERE age = 20 \G*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: ALL
possible_keys: NULL
  key: NULL
 key_len: NULL
  ref: NULL
  rows: 10
 filtered: 10.00
 Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

type 類(lèi)型的性能比較

通常來(lái)說(shuō), 不同的 type 類(lèi)型的性能關(guān)系如下:

ALL index range ~ index_merge ref eq_ref const system

ALL 類(lèi)型因?yàn)槭侨頀呙? 因此在相同的查詢(xún)條件下, 它是速度最慢的.

而 index 類(lèi)型的查詢(xún)雖然不是全表掃描, 但是它掃描了所有的索引, 因此比 ALL 類(lèi)型的稍快.后面的幾種類(lèi)型都是利用了索引來(lái)查詢(xún)數(shù)據(jù), 因此可以過(guò)濾部分或大部分?jǐn)?shù)據(jù), 因此查詢(xún)效率就比較高了.

對(duì)程序員來(lái)說(shuō),若保證查詢(xún)至少達(dá)到range級(jí)別或者最好能達(dá)到ref則算是一個(gè)優(yōu)秀而又負(fù)責(zé)的程序員。

  • ALL:(full table scan)全表掃描無(wú)疑是最差,若是百萬(wàn)千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量,全表掃描會(huì)非常慢。
  • index:(full index scan)全索引文件掃描比all好很多,畢竟從索引樹(shù)中找數(shù)據(jù),比從全表中找數(shù)據(jù)要快。
  • range:只檢索給定范圍的行,使用索引來(lái)匹配行。范圍縮小了,當(dāng)然比全表掃描和全索引文件掃描要快。sql語(yǔ)句中一般會(huì)有between,in,>, 等查詢(xún)。
  • ref:非唯一性索引掃描,本質(zhì)上也是一種索引訪(fǎng)問(wèn),返回所有匹配某個(gè)單獨(dú)值的行。比如查詢(xún)公司所有屬于研發(fā)團(tuán)隊(duì)的同事,匹配的結(jié)果是多個(gè)并非唯一值。
  • eq_ref:唯一性索引掃描,對(duì)于每個(gè)索引鍵,表中有一條記錄與之匹配。比如查詢(xún)公司的CEO,匹配的結(jié)果只可能是一條記錄,
  • const:表示通過(guò)索引一次就可以找到,const用于比較primary key 或者unique索引。因?yàn)橹黄ヅ湟恍袛?shù)據(jù),所以很快,若將主鍵至于where列表中,MySQL就能將該查詢(xún)轉(zhuǎn)換為一個(gè)常量。
  • system:表只有一條記錄(等于系統(tǒng)表),這是const類(lèi)型的特列,平時(shí)不會(huì)出現(xiàn),了解即可

possible_key

spossible_keys 表示 MySQL 在查詢(xún)時(shí), 能夠使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys 中出現(xiàn), 但是并不表示此索引會(huì)真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查詢(xún)時(shí)具體使用了哪些索引, 由 key 字段決定.

key

此字段是 MySQL 在當(dāng)前查詢(xún)時(shí)所真正使用到的索引.

key_len

表示查詢(xún)優(yōu)化器使用了索引的字節(jié)數(shù). 這個(gè)字段可以評(píng)估組合索引是否完全被使用, 或只有最左部分字段被使用到.

key_len 的計(jì)算規(guī)則如下:

  • 字符串
    • char(n): n 字節(jié)長(zhǎng)度
    • varchar(n): 如果是 utf8 編碼, 則是 3
      n + 2字節(jié); 如果是 utf8mb4 編碼, 則是 4
      n + 2 字節(jié).
  • 數(shù)值類(lèi)型:
    • TINYINT: 1字節(jié)
    • SMALLINT: 2字節(jié)
    • MEDIUMINT: 3字節(jié)
    • INT: 4字節(jié)
    • BIGINT: 8字節(jié)
  • 時(shí)間類(lèi)型
    • DATE: 3字節(jié)
    • TIMESTAMP: 4字節(jié)
    • DATETIME: 8字節(jié)
  • 字段屬性: NULL 屬性 占用一個(gè)字節(jié). 如果一個(gè)字段是 NOT NULL 的, 則沒(méi)有此屬性.

我們來(lái)舉兩個(gè)簡(jiǎn)單的栗子:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id  3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' \G
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: range
possible_keys: user_product_detail_index
   key: user_product_detail_index
  key_len: 9
   ref: NULL
   rows: 5
  filtered: 11.11
  Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上面的例子是從表 order_info 中查詢(xún)指定的內(nèi)容, 而我們從此表的建表語(yǔ)句中可以知道, 表 order_info 有一個(gè)聯(lián)合索引:

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

不過(guò)此查詢(xún)語(yǔ)句 WHERE user_id 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' 中, 因?yàn)橄冗M(jìn)行 user_id 的范圍查詢(xún), 而根據(jù) 最左前綴匹配 原則, 當(dāng)遇到范圍查詢(xún)時(shí), 就停止索引的匹配, 因此實(shí)際上我們使用到的索引的字段只有 user_id, 因此在 EXPLAIN 中, 顯示的 key_len 為 9. 因?yàn)?user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字節(jié), 而 NULL 屬性占用一個(gè)字節(jié), 因此總共是 9 個(gè)字節(jié). 若我們將user_id 字段改為 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0', 則 key_length 應(yīng)該是8.

上面因?yàn)?最左前綴匹配 原則, 我們的查詢(xún)僅僅使用到了聯(lián)合索引的 user_id 字段, 因此效率不算高.

接下來(lái)我們來(lái)看一下下一個(gè)例子:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
   key: user_product_detail_index
  key_len: 161
   ref: const,const
   rows: 2
  filtered: 100.00
  Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

這次的查詢(xún)中, 我們沒(méi)有使用到范圍查詢(xún), key_len 的值為 161. 為什么呢? 因?yàn)槲覀兊牟樵?xún)條件 WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' 中, 僅僅使用到了聯(lián)合索引中的前兩個(gè)字段, 因此 keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161

rows

rows 也是一個(gè)重要的字段. MySQL 查詢(xún)優(yōu)化器根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息, 估算 SQL 要查找到結(jié)果集需要掃描讀取的數(shù)據(jù)行數(shù).

這個(gè)值非常直觀顯示 SQL 的效率好壞, 原則上 rows 越少越好.

Extra

EXplain 中的很多額外的信息會(huì)在 Extra 字段顯示, 常見(jiàn)的有以下幾種內(nèi)容:

  • Using filesort

當(dāng) Extra 中有 Using filesort 時(shí), 表示 MySQL 需額外的排序操作, 不能通過(guò)索引順序達(dá)到排序效果. 一般有 Using filesort, 都建議優(yōu)化去掉, 因?yàn)檫@樣的查詢(xún) CPU 資源消耗大.

例如下面的例子:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
   key: user_product_detail_index
  key_len: 161
   ref: const,const
   rows: 2
  filtered: 100.00
  Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們的索引是

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

但是上面的查詢(xún)中根據(jù) product_name 來(lái)排序, 因此不能使用索引進(jìn)行優(yōu)化, 進(jìn)而會(huì)產(chǎn)生 Using filesort.

如果我們將排序依據(jù)改為 ORDER BY user_id, product_name, 那么就不會(huì)出現(xiàn) Using filesort 了. 例如:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: index
possible_keys: NULL
   key: user_product_detail_index
  key_len: 253
   ref: NULL
   rows: 9
  filtered: 100.00
  Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
  • Using index

"覆蓋索引掃描", 表示查詢(xún)?cè)谒饕龢?shù)中就可查找所需數(shù)據(jù), 不用掃描表數(shù)據(jù)文件, 往往說(shuō)明性能不錯(cuò)

  • Using temporary

查詢(xún)有使用臨時(shí)表, 一般出現(xiàn)于排序, 分組和多表 join 的情況, 查詢(xún)效率不高, 建議優(yōu)化.

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

您可能感興趣的文章:
  • MySQL之select in 子查詢(xún)優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)
  • 一篇文章掌握MySQL的索引查詢(xún)優(yōu)化技巧
  • MySQL千萬(wàn)級(jí)大數(shù)據(jù)SQL查詢(xún)優(yōu)化知識(shí)點(diǎn)總結(jié)
  • Mysql慢查詢(xún)優(yōu)化方法及優(yōu)化原則
  • mysql慢查詢(xún)優(yōu)化之從理論和實(shí)踐說(shuō)明limit的優(yōu)點(diǎn)
  • MySQL查詢(xún)優(yōu)化之查詢(xún)慢原因和解決技巧

標(biāo)簽:河北 煙臺(tái) 陽(yáng)江 來(lái)賓 赤峰 果洛 黃石 鞍山

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《一步步教你MySQL查詢(xún)優(yōu)化分析教程》,本文關(guān)鍵詞  一,步步,教你,MySQL,查詢(xún),;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問(wèn)題,煩請(qǐng)?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無(wú)關(guān)。
  • 相關(guān)文章
  • 下面列出與本文章《一步步教你MySQL查詢(xún)優(yōu)化分析教程》相關(guān)的同類(lèi)信息!
  • 本頁(yè)收集關(guān)于一步步教你MySQL查詢(xún)優(yōu)化分析教程的相關(guān)信息資訊供網(wǎng)民參考!
  • 推薦文章