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Table des matières
Comprendre la colonne type : comment les tables sont accessibles
Faites attention à Extra : des indices cachés sur les performances
Vérifiez rows et filtered : estimation de la charge de travail
Utilisez de vrais exemples pour guider vos modifications
Maison base de données tutoriel mysql Analyser MySQL Expliquer la sortie du plan pour le réglage de la requête

Analyser MySQL Expliquer la sortie du plan pour le réglage de la requête

Jul 02, 2025 pm 04:14 PM
mysql explain

Pour comprendre comment MySQL exécute des requêtes, utilisez d'abord l'outil Expliquez pour analyser le plan de requête. 1. La priorité est donnée pour afficher la colonne de type, et sa valeur reflète l'efficacité d'accès du tableau. Par exemple, System / const est le meilleur et tout est le pire, il doit donc être évité autant que possible; 2. Faites attention aux invites dans la colonne supplémentaire, comme l'utilisation de fichiers de fichiers et l'utilisation de problèmes temporaires de tri ou de table temporaire, et la structure d'index ou de requête doit être optimisée; 3. Combinez les rangées et les colonnes filtrées pour évaluer l'efficacité de la requête. Si les lignes sont grandes et filtrées petites, cela signifie que l'efficacité de filtrage est faible et que l'ordre d'index ou de condition doit être amélioré; 4. Optimiser les performances de la requête en créant des index composites, en divisant les requêtes complexes et en utilisant des conditions plus précises à l'avance. Dans l'exemple, le tri des fichiers est éliminé, améliorant considérablement les performances. Après avoir ma?trisé ces points de base, Expliquer deviendra un outil clé pour optimiser les requêtes.

Analyser MySQL Expliquer la sortie du plan pour le réglage de la requête

Lorsque vous essayez de comprendre comment MySQL exécute une requête, l'instruction EXPLAIN est votre outil de référence. Il donne un aper?u de la fa?on dont les tables sont jointes, quels index sont utilisés (ou non) et où les goulots d'étranglement des performances peuvent se cacher. Mais la lecture d'un plan d' EXPLAIN peut sembler écrasante au début - surtout si vous êtes nouveau dans l'optimisation de la requête.

Analyser MySQL Expliquer la sortie du plan pour le réglage de la requête

Décomposons ce qui compte le plus dans la sortie afin que vous puissiez commencer à prendre des décisions de réglage éclairées.

Analyser MySQL Expliquer la sortie du plan pour le réglage de la requête

Comprendre la colonne type : comment les tables sont accessibles

La colonne type vous indique comment MySQL trouve des lignes dans une table. Il s'agit de l'un des indicateurs les plus importants de l'efficacité des requêtes.

Voici un classement approximatif du meilleur au pire pour les types communs:

Analyser MySQL Expliquer la sortie du plan pour le réglage de la requête
  • Système / const : super rapide - généralement lorsque vous interrogez par une clé primaire ou un index unique.
  • EQ_REF : appara?t généralement dans les jointures en utilisant les clés primaires - également très efficace.
  • REF : Utilisé lorsque les index non uniques sont égaux exactement (comme WHERE col = value ).
  • Plage : utilise un index pour récupérer une gamme de valeurs - toujours bonne mais pas aussi rapide que les correspondances exactes.
  • Index : analyse complète de l'index - plus lente que la plage, mais mieux que la numérisation de toutes les lignes.
  • TOUT : SCALLE DE TABLE complète - C'est ce que vous voulez éviter si possible.

Si vous voyez ALL , cela signifie généralement qu'il n'y a aucun indice approprié en place. Envisagez d'ajouter ou de modifier les index pour améliorer cette étape.


Faites attention à Extra : des indices cachés sur les performances

La colonne Extra contient souvent des détails critiques qui ne sont pas évidents ailleurs. Voici quelques messages communs et ce qu'ils signifient:

  • Utilisation de fichiers Correction : MySQL doit effectuer un laissez-passer supplémentaire car les données ne sont pas commandées comme prévu. Essayez de régler l'index pour inclure les colonnes utilisées dans ORDER BY .
  • Utilisation temporaire : une table temporaire est en cours de création, souvent en raison d'un regroupement ou d'une commande complexe. Regardez la simplification des index de requête ou de restructuration.
  • Utiliser où : les lignes sont filtrées après avoir été récupérées - pas nécessairement mauvaises, mais pourraient indiquer une place pour l'optimisation.
  • Utilisation d'index : super! La requête est entièrement satisfaite de l'index sans frapper les données de la table.

Si vous voyez à la fois "Utilisation de fichiers" et "Utilisation temporaire", c'est un drapeau rouge. Vous voudrez examiner de près la fa?on dont la requête est structurée et si l'indice composite droit existe.


Vérifiez rows et filtered : estimation de la charge de travail

MySQL essaie d'estimer combien de lignes seront examinées à chaque étape. C'est ce que montre la colonne rows . Bien que ces chiffres ne soient pas toujours précis à 100%, ils vous donnent une idée de bulletin de la quantité de travail impliquée.

La colonne filtered ajoute plus de nuances - elle montre le pourcentage de lignes filtrées par la condition du tableau. Si rows sont élevées et filtered est faible, cela suggère que la requête ne rétrécit pas efficacement les choses. Encore une fois, cela indique les problèmes d'indexation ou les opportunités de réécrire la requête.

Par exemple:

  • Une valeur rows de filtered 000 avec 2% signifie qu'environ 2 000 lignes correspondent en fait aux critères. C'est beaucoup d'efforts gaspillés.

Vous pouvez réduire cela par:

  • Création d'index de couverture
  • Briser les requêtes complexes
  • En utilisant des conditions plus sélectives plus t?t dans les jointures

Utilisez de vrais exemples pour guider vos modifications

Dites que vous avez une question comme ceci:

 SELECT * dans les commandes où Customer_ID = 123 Commande par ORDAND_DATE DEC LIMIT 10;

Et l' EXPLAIN montre:

  • type: ref sur customer_id
  • Extra: Using filesort

Cela vous indique que MySQL a trouvé les lignes des clients correspondantes rapidement mais a d? les trier par la suite. Pour résoudre ce problème, essayez de créer un index composite:

 Créer un index idx_customer_date sur les commandes (client_id, commander_date desc);

Maintenant, la même requête peut montrer:

  • type: ref sur le nouvel index
  • Extra: Using index condition; Using where

Aucun fichier ne porte plus - et cela fait une grande différence dans les performances.


Dans la pratique, la lecture des plans EXPLAIN des plans une fois que vous savez sur quoi vous concentrer. Commencez par type , puis creusez dans Extra , et utilisez rows et filtered pour guider vos efforts de réglage. Ce n'est pas magique - juste une reconnaissance de motifs et un peu d'essais et d'erreurs.

Fondamentalement, c'est tout.

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