MySQL中EXPLAIN的解释_MySQL
EXPLAIN是查看MySQL优化器如何决定执行查询的主要方法,这个功能具有局限性,以为它并总是会说出真相,但是却可以获得最好信息.
学会解释EXPLAIN,你就会了解MySQL优化器是如何工作,你才能去优化MySQL.
如何调用?
只需要在SELECT前面加上EXPLAIN即可.
在语句结尾(;之前)加上\G能够更清晰的查看.
需要说的是EXPLAIN只对SELECT查询作解释,INSERT,UPDATE,DELETE不会哦.
EXPLAIN中的列
id列一个标识SELECT所属行编号,如果在语句中没有子查询或联合,说明只有一个SELECT,于是这个列显示为1,否则内层的SELECT会顺序编号.
MySQL将SELECT查询分为简单和复杂类型,复杂类型可分为:简单子查询,所谓的派生表(在FROM子句中的子查询),UNION查询.
简单子查询:EXPLAIN SELECT (SELECT `uid` FROM `tips` limit 1) FROM `test_key` WHERE 1
所谓的派生表(在FROM子句中的子查询)EXPLAIN SELECT uid FROM (SELECT uid FROM user) as der.
select_type列:显示了对应还是简单还是复杂SELECT(如果是后者,则将会是三种复杂类型中的一种).
SIMPLE意味着查询中不包含子查询和UNION.如果查询中包含子查询或UNION,那么最外层的SELECT被标记为PRIMARY(也就是id列为1的)
其他标记:
SUBQUERY,包含在SELECT列表中的子查询(不在FROM子句中)被标记为此;
DERIVED,在FROM子句中的子查询被标记为此;
UNION,在UNION中的第二个和随后的SELECT被标记为此;如EXPLAIN SELECT 1 UNION ALL SELECT 1
UNION RESULT,用来从UNION的临时表检索结果的SELECT标记为UNION RESULT,如EXPLAIN SELECT 1 UNION ALL SELECT 1
table列:显示对应行正在访问哪个表
当FROM子句中有子查询或UNION时,table列是
type列:就是MySQL决定如何查找表中行(一下从最差到最优排列)
ALL,全表扫描
index,跟全表扫描一样,知识MySQL在扫描表时按索引次序进行而不是行range,范围扫描,一个有限制的索引扫描,它开始于索引里的某一点,返回匹配这个值域的行(显而易见的范围扫描.即带有BETWEEN或在WHERE子句中带有>的查询,当MySQL使用索引去查找一系列值的时候,如IN()和OR列表,也为显示的范围扫描)
ref,一种索引访问也叫索引查找,他返回所有匹配某单个值的行,它可能会找到多个符合条件行(EXPLAIN SELECT tipname FROM `tips` WHERE uid=10984)
eq_ref,一种索引查找,他最多只返回一条符合条件的行.这种会在使用主键或者唯一性索引时看到.(EXPLAIN SELECT * FROM `tips` WHERE uid=12)
const和system,当MySQL能对查询的某部分进行优化并将其转换成一个常量时(EXPLAIN SELECT * FROM `tips` WHERE id=5)
NULL,这种访问方式意味着MySQL能在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着在访问表或者索引(EXPLAIN SELECT max(id),min(id)FROM `tips`)
possible_keys列:这一列显示了查询可以使用哪些索引,是基于查询访问的列和使用的比较操作符来判断的.
key列:这一列显示了MySQL决定采用哪个索引来优化对该表的访问
key_len列:显示MySQL在索引里使用的字节数.举个例子就是在查询中使用到了主键,而主键的数据类型为INT,则为4,SMALLINT则为2
ref列:显示了之前的表在key列记录的索引中查询值所用到的列或常量.
row列:显示的是MySQL为了找到所需的值而要读取的行数.
Extra列:在此显示的是在其他列不适合显示的额外信息
Using index,MySQL将使用覆盖索引,以避免访问表(就是仅仅使用了索引中信息而没有读取表中)
Using where,意味着MySQL服务器将在存储引擎检索行后在进行过滤(将会通过WHERE条件来筛选存储引擎返回的记录)
Using temporary,意味着MySQL在对查询结果排序时会用到一个临时表.
Using filesort,意味着MySQL会对结果使用一个外部索引排序,而不是按索引次序从表里读出来.
Rangechecked for each record(indexmap:N),意味着没有好用的索引,新的索引将在联接的每一行上重新估算,N代表possible_keys列中索引的位图,并且是冗余的。

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.
