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在如今的互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)的管理和使用相當(dāng)重要，尤其是在企業(yè)或者組織中，數(shù)據(jù)更是至關(guān)重要的組成部分。為了更好地管理和利用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫誕生了。數(shù)據(jù)庫通常包括數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)操縱和數(shù)據(jù)控制等幾個方面。而要想提高數(shù)據(jù)庫的效率和性能，就需要掌握expln的使用方法。
什么是expln？
在MySQL中，expln是一種可以分析SQL查詢語句的工具，可以根據(jù)查詢語句來生成一個執(zhí)行計劃，包括了查詢優(yōu)化器的選擇，數(shù)據(jù)的訪問方式等等，從而幫助我們找到SQL語句中出現(xiàn)性能問題的問題所在，從而對其進行優(yōu)化。
expln的使用方法
expln的語法十分簡單，就是在查詢語句的前面添加一個expln關(guān)鍵詞即可。例如下面是一個查詢語句：
SELECT * FROM user WHERE name = ‘a(chǎn)bc’;
那么使用expln就是將其改寫為：
EXPLN SELECT * FROM user WHERE name = ‘a(chǎn)bc’;
執(zhí)行這個語句之后，我們就可以得到這個查詢語句的執(zhí)行計劃。
執(zhí)行計劃中包含了許多重要的字段，下面我們來介紹一下：
id：指定了查詢中的每個表的唯一標(biāo)識符，可以用來確認表的訪問順序。
select_type：查詢的類型，例如簡單查詢、子查詢或者聯(lián)合查詢等等。
table：表名，該查詢的數(shù)據(jù)來自哪個表。
partitions：用于表示查詢中的表被分區(qū)的情況。
type：訪問表的方式，例如全表掃描、索引掃描等等。
possible_keys：表示用于此查詢的可用參數(shù)
key：表示鎖定來自相應(yīng)表的記錄的索引（如果有）
rows：表示MySQL執(zhí)行查詢以返回所需結(jié)果所需檢查的行數(shù)的估計值。
Extra：包含一些關(guān)于查詢的各種信息，例如使用了哪個索引、是否使用了臨時表等等。
根據(jù)上面的信息，我們可以發(fā)現(xiàn)，能夠從執(zhí)行計劃中獲得很多有用的信息。例如，如果查詢結(jié)果中表的訪問方式是全表掃描，那么很可能是因為該表沒有被正確地索引。因此，我們需要針對索引進行優(yōu)化，以便更快地訪問表。
除此之外，在查詢語句執(zhí)行過程中，expln還可以為我們分析不同的執(zhí)行方案，以及各種執(zhí)行方案下的IO和CPU等消耗情況等等，從而更精細地分析性能瓶頸。
Expln可以提供查詢語句執(zhí)行計劃的詳細信息，從而讓我們更好地了解查詢語句的性能和優(yōu)化方向。對于需要對數(shù)據(jù)庫性能進行優(yōu)化的工程師來說，掌握expln的使用方法是一個不可或缺的技能。但是需要注意的是，不要過度使用expln，因為執(zhí)行過程會影響數(shù)據(jù)庫的性能。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 數(shù)據(jù)庫索引的操作案例
數(shù)據(jù)庫索引的操作案例
最普通的情況，是為出現(xiàn)在where子句的字段建一個索引。為方便講述，先建立一個如下的含租表。
CREATE TABLE mytable(
idserial primary key,
category_id int not null default0,
user_id int not null default0,
adddate int not null default0
);
如果在查詢時常用類似以下的語句：
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1;
最直接的應(yīng)對之道，是為category_id建立一個簡單的索引：
CREATE INDEX mytable_categoryid ON mytable (category_id);
OK.如果有不止一個選擇條件呢？例如：
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2;
之一反應(yīng)可能是，再給user_id建立一個索引。不好，這不是一個更佳的方法?？梢越⒍嘀氐乃饕?/p>
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid ON mytable(category_id,user_id);
注意到在命名時的習(xí)慣了嗎？使用表名_字段1名_字段2名的方式。很快就會知道為什么這樣做了。
現(xiàn)在已經(jīng)為適當(dāng)?shù)淖侄谓⒘怂饕贿^，還是有點不放心吧，可能會問，數(shù)據(jù)庫會真正用到這些索引嗎？測試一下就OK，談宏兆對于大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫來說，這是很容易的，只要使用EXPLAIN命令：
EXPLAIN
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2;
This is what Postgres 7.1 returns (exactlyasI expected)
NOTICE:QUERY PLAN:
Index Scan using mytable_categoryid_userid on
mytable(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
以上是postgres的數(shù)據(jù)，可以看到該數(shù)據(jù)庫在查詢的時候使用了一個索引（一個好開始），而且它使用的是創(chuàng)建的第二個索引?？吹缴厦婷暮锰幜税桑R上知道它使用適當(dāng)?shù)乃饕恕?/p>
接著，來個稍微復(fù)雜一點的，如果有個ORDERBY 子句呢？不管你信不信，大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫在使用orderby的時候，都將會從索引中受益。
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
很簡單，就像為where子句中的字段建立一個索引一樣，也為ORDER BY的子句中的字段建立一個索引：
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate ON mytable (category_id,user_id,adddate);
注意:mytable_categoryid_userid_adddate將會被截短為mytable_categoryid_userid_addda
CREATE
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
NOTICE:QUERY PLAN:
Sort(cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
->Index Scanusing mytable_categoryid_userid_addda
on mytable(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
看看EXPLAIN的輸出，數(shù)據(jù)庫多做了一個沒有要求的排序，這下知道性能如何受損了吧，看來對于數(shù)據(jù)庫的自身運作是有點過于樂觀了，那么，給數(shù)據(jù)庫多一點提絕碼示吧。
為了跳過排序這一步，并不需要其它另外的索引，只要將查詢語句稍微改一下。這里用的是postgres，將給該數(shù)據(jù)庫一個額外的提示–在ORDER BY語句中，加入where語句中的字段。這只是一個技術(shù)上的處理，并不是必須的，因為實際上在另外兩個字段上，并不會有任何的排序操作，不過如果加入，postgres將會知道哪些是它應(yīng)該做的。
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;
NOTICE:QUERY PLAN:
Index Scan Backward using
mytable_categoryid_userid_addda on mytable(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
現(xiàn)在使用料想的索引了，而且它還挺聰明，知道可以從索引后面開始讀，從而避免了任何的排序。
以上說得細了一點，不過如果數(shù)據(jù)庫非常巨大，并且每日的頁面請求達上百萬算，想會獲益良多的。不過，如果要做更為復(fù)雜的查詢呢，例如將多張表結(jié)合起來查詢，特別是where限制字句中的字段是來自不止一個表格時，應(yīng)該怎樣處理呢？通常都盡量避免這種做法，因為這樣數(shù)據(jù)庫要將各個表中的東西都結(jié)合起來，然后再排除那些不合適的行，搞不好開銷會很大。
如果不能避免，應(yīng)該查看每張要結(jié)合起來的表，并且使用以上的策略來建立索引，然后再用EXPLAIN命令驗證一下是否使用了料想中的索引。如果是的話，就OK。不是的話，可能要建立臨時的表來將他們結(jié)合在一起，并且使用適當(dāng)?shù)乃饕?/p>
要注意的是，建立太多的索引將會影響更新和插入的速度，因為它需要同樣更新每個索引文件。對于一個經(jīng)常需要更新和插入的表格，就沒有必要為一個很少使用的where字句單獨建立索引了，對于比較小的表，排序的開銷不會很大，也沒有必要建立另外的索引。
以上介紹的只是一些十分基本的東西，其實里面的學(xué)問也不少，單憑EXPLAIN是不能判定該方法是否就是更優(yōu)化的，每個數(shù)據(jù)庫都有自己的一些優(yōu)化器，雖然可能還不太完善，但是它們都會在查詢時對比過哪種方式較快，在某些情況下，建立索引的話也未必會快，例如索引放在一個不連續(xù)的存儲空間時，這會增加讀磁盤的負擔(dān)，因此，哪個是更優(yōu)，應(yīng)該通過實際的使用環(huán)境來檢驗。
在剛開始的時候，如果表不大，沒有必要作索引，意見是在需要的時候才作索引，也可用一些命令來優(yōu)化表，例如MySQL可用OPTIMIZETABLE。
數(shù)據(jù)庫explain的用法的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫explain的用法,深入了解數(shù)據(jù)庫：掌握explain使用方法,數(shù)據(jù)庫索引的操作案例的信息別忘了在本站進行查找喔。
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