


Comment utiliser Expliquer pour analyser l'exécution de la requête SQL dans MySQL?
Comment utiliser Expliquer pour analyser l'exécution de la requête SQL dans MySQL?
Pour utiliser EXPLAIN
pour analyser l'exécution de la requête SQL dans MySQL, vous appliquez le mot-clé EXPLAIN
à votre requête SQL. Cette commande fournit des informations détaillées sur la façon dont MySQL exécute votre requête, montrant comment les tables sont accessibles et jointes, et comment les lignes sont filtrées. Voici un guide étape par étape sur la façon de l'utiliser:
- Présentez
EXPLAIN
: AjoutezEXPLAIN
avant votre requête. Par exemple, si votre requête estSELECT * FROM users WHERE age > 18
, vous exécuteriezEXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 18
. - Exécutez la commande : Exécutez la commande
EXPLAIN
dans votre client ou outil MySQL comme PhpMyAdmin ou MySQL Workbench. La sortie sera sous forme tabulaire. -
Analyser la sortie : la sortie
EXPLAIN
contient plusieurs colonnes qui fournissent des informations sur l'exécution de la requête:-
id
: L'identifiant de la requête dans une déclaration plus grande. -
select_type
: Le type d'opérationSELECT
. -
table
: le nom du tableau. -
type
: le type de jointure, indiquant comment la table est accessible. -
possible_keys
: index MySQL pourrait utiliser. -
key
: l'indice réel utilisé par MySQL. -
key_len
: la longueur de l'index utilisé. -
ref
: Quelles colonnes ou constantes sont comparées à l'indice. -
rows
: le nombre estimé de lignes que MySQL doit examiner pour exécuter la requête. -
filtered
: le pourcentage de lignes filtrées par les conditions. -
Extra
: des informations supplémentaires sur la façon dont MySQL résout la requête.
-
En analysant ces composants, vous pouvez mieux comprendre le plan d'exécution de la requête et identifier les domaines d'amélioration.
Quelles sont les mesures clés à examiner dans la sortie Expliquez pour l'optimisation des requêtes?
Lors de l'optimisation des requêtes SQL à l'aide de la sortie EXPLAIN
, les mesures clés suivantes sont essentielles à considérer:
- Type : Cela indique le type de méthode d'accès utilisé. Le meilleur au pire ordre est
system
,const
,eq_ref
,ref
,range
,index
etALL
. Vous devez viser les méthodes qui apparaissent plus tôt dans cette liste. - Rows : Cela montre le nombre estimé de lignes que MySQL doit examiner pour exécuter la requête. Un nombre plus petit indique de meilleures performances.
- Clé : l'index utilisé par MySQL pour exécuter la requête. Si aucun index n'est utilisé (
NULL
), c'est un signe que l'ajout d'un index pourrait améliorer les performances. - possible_keys : cela répertorie les index qui pourraient être utilisés. Si vous voyez ici des index potentiels qui ne sont pas utilisés dans la colonne
key
, vous devrez peut-être ajuster vos définitions de requête ou d'index. - KEY_LEN : Cela montre la longueur de l'index utilisé. Des longueurs plus longues peuvent indiquer que l'indice n'est pas aussi efficace qu'il pourrait l'être.
- Extra : cette colonne fournit des informations d'exécution supplémentaires. Recherchez des valeurs telles que
Using filesort
ouUsing temporary
, ce qui peut indiquer des goulots d'étranglement de performances. Vous voulez les éviter dans la mesure du possible.
En vous concentrant sur ces mesures, vous pouvez identifier les domaines de votre requête qui nécessitent une optimisation.
Comment expliquer aider à identifier et résoudre les problèmes de performance dans les requêtes MySQL?
EXPLAIN
peut être un outil puissant pour identifier et résoudre les problèmes de performances dans les requêtes MySQL de la manière suivante:
- Identifier l'utilisation de l'indice inefficace :
EXPLAIN
montre quels index sont utilisés et lesquels sont considérés. Si la colonnekey
afficheNULL
etpossible_keys
répertorie plusieurs options, il est peut-être temps d'affiner vos index ou d'ajuster votre requête pour les utiliser efficacement. - Détection des analyses de table complètes : Si la colonne
type
montreALL
, cela signifie que la requête effectue une analyse de table complète, ce qui est inefficace. Vous devez viser à modifier la requête ou à ajouter des index appropriés pour l'améliorer. - Comprendre les types de jointures : la colonne
type
indique également le type de jointure utilisé. Les types de jointure moins efficaces peuvent être remplacés par des index ou des structures de requête plus efficaces en ajustant les index ou les requêtes. - Résolution des tables de tri et temporaires : si la colonne
Extra
contientUsing filesort
ouUsing temporary
, celles-ci indiquent des goulots d'étranglement de performances. Vous pouvez souvent les éliminer en ajoutant ou en modifiant les index. - Estimation des coûts de requête : La colonne
rows
fournit une estimation du nombre de lignes que MySQL examinera. Si ce nombre est élevé, il suggère que votre requête pourrait devoir être optimisée pour réduire le nombre de lignes analysées.
En abordant ces problèmes en fonction de la sortie EXPLAIN
, vous pouvez améliorer considérablement les performances de votre requête.
Quelles améliorations spécifiques puis-je apporter à mes requêtes SQL en fonction des résultats d'expliquer?
Sur la base des résultats EXPLAIN
, vous pouvez implémenter les améliorations spécifiques suivantes à vos requêtes SQL:
- Ajouter ou modifier les index : Si la colonne
key
afficheNULL
, envisagez d'ajouter un index sur les colonnes utilisées dans lesWHERE
,JOIN
ouORDER BY
les clauses. Sipossible_keys
répertorie les index inutilisés, assurez-vous que la requête est structurée pour utiliser ces index efficacement. - Optimiser les jointures : si la colonne
type
affiche des types de jointures moins efficaces, restructurez votre requête pour utiliser des types de jointures plus efficaces. L'ajout d'index sur les colonnes de jointure peut souvent aider à élever le type de jointure deALL
ourange
àeq_ref
ouref
. - Évitez d'utiliser des portes de fichiers et des tables temporaires : si la colonne
Extra
indiqueUsing filesort
ouUsing temporary
, recherchez des moyens d'optimiser votre requête pour éviter ces opérations. Par exemple, si vous triagez sur une colonne, l'ajout d'un index sur cette colonne peut éliminerUsing filesort
. - Réduisez le nombre de lignes examinées : si la colonne
rows
montre un nombre élevé, envisagez de réduire la portée de votre requête. Cela pourrait impliquer d'utiliser plus efficacement lesWHERE
ou la restructuration de la requête pour utiliser les index. - Optimiser les sous-questionnaires : si votre requête comprend des sous-requêtes qui sont indiquées inefficaces dans la sortie
EXPLAIN
, envisagez de les réécrire comme des jointures ou en utilisant des tables temporaires pour améliorer les performances.
En appliquant ces améliorations spécifiques, vous pouvez améliorer l'efficacité de vos requêtes SQL, comme guidé par les informations de la commande EXPLAIN
.
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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
