技术文摘
MySQL 5.7 优化全解析:Explain 执行计划
MySQL 5.7 优化全解析:Explain 执行计划
在 MySQL 5.7 的数据库优化领域,Explain 执行计划是一把关键的“手术刀”,能帮助我们深入剖析查询语句的执行过程,从而进行针对性的优化。
Explain 执行计划的核心作用在于展示 MySQL 如何执行 SQL 查询。通过在查询语句前加上 Explain 关键字,如“Explain SELECT * FROM table_name;”,我们就能获取一系列重要信息,这些信息对于优化查询性能至关重要。
关注的是 id 列。它是查询的标识符,若查询包含子查询或联合查询,会出现多个 id。一般来说,id 值越大,优先级越高,执行顺序越靠后。
Type 列描述了表的连接类型,是评估查询性能的关键因素之一。常见的连接类型有 ALL、index、range、ref、eq_ref 和 const 等。ALL 表示全表扫描,性能最差,应尽量避免;而 const 类型表示通过索引一次就找到记录,性能最佳。例如,当查询条件是主键或唯一索引时,可能会出现 const 类型。
Possible_keys 列显示了可能使用到的索引,而 key 列则表明实际使用的索引。如果 key 列为空,说明没有使用索引,需要检查查询语句和索引设计是否合理。比如在“SELECT * FROM users WHERE age = 25;”查询中,若没有为 age 字段创建索引,就可能导致全表扫描。
Extra 列包含额外的信息,比如“Using filesort”表示 MySQL 需要额外的排序操作,这通常会影响性能,应优化查询或添加合适的索引来避免;“Using temporary”表示创建了临时表,也可能意味着查询效率低下。
通过深入理解 Explain 执行计划提供的各项信息,我们能够精准定位查询性能瓶颈,优化索引设计,调整查询语句结构。在 MySQL 5.7 的复杂环境中,熟练运用 Explain 执行计划,能显著提升数据库的性能,为应用程序的稳定运行提供坚实保障,是每个数据库管理员和开发人员必须掌握的重要技能。
TAGS: 数据库优化 MySQL 5.7 Explain 执行计划 MySQL优化解析
- 容器安全性左移致 Docker 增长率同比降 37%
- 快速查找深层嵌套 JSON 特定 Key 的方法
- 同事用 Python 监控我的百度账号搜索框,只因我用他电脑登录了一次
- 速度与实用性:Python是否面临瓶颈
- Python 与 C++速度大比拼:C++的速度优势几何?
- C# 8 中模式匹配的使用方法
- 奈奎斯特采样定理:连接模拟与数字信号的桥梁
- 数字指纹的作用:快来一探究竟
- 五分钟学会开发桌面版应用
- Springboot 集成 Swagger2 常见配置(零坑指南)
- 虚拟 DOM 向真实 DOM 的进化之路
- SSO 单点登录重定向的解决办法
- 小学加法运算“两数相加”,不用递归缺乏灵魂
- 必收藏:完全掌握 Java 处理 GMT/UTC 日期时间
- 虚函数到底慢不慢?开销究竟在哪?4 段代码揭示真相