Karp 的技术博客

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在MySQL 8.0及更新版本中,引入了EXPLAIN ANALYZE功能,用于提供详细的查询执行信息。本文将通过一个实际案例来演示如何使用EXPLAIN ANALYZE来分析查询性能。

查询示例:

假设我们有一个名为employees的表,包含员工的信息,我们想要查询薪资高于50000的员工名单。

SELECT first_name, last_name, salary 
FROM employees 
WHERE salary > 50000;
SQL

EXPLAIN ANALYZE输出:

接下来,我们将运行EXPLAIN ANALYZE来分析上述查询的执行计划和性能信息。

EXPLAIN ANALYZE SELECT first_name, last_name, salary FROM employees WHERE salary > 50000;
SQL

输出示例:

| id | select_type | table     | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
|----|-------------|-----------|------------|------|---------------|------|---------|------|------|----------|-------------|
| 1  | SIMPLE      | employees | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 100  | 70.00    | Using where |
Markdown

结果解读:

  • select_typeSIMPLE,表示这是一个简单的查询。
  • tableemployees,表示查询涉及的表。
  • typeALL,表示全表扫描,可能需要优化。
  • rows100,表示MySQL估计需要检查的行数。
  • filtered70.00,表示通过条件过滤后的行数占比。
  • Extra显示Using where,表示在WHERE条件中使用了过滤。

通过这个案例,您可以看到EXPLAIN ANALYZE输出的内容,并根据输出的信息来优化查询,如添加索引、优化查询条件等,以提升查询性能。

在实际情况中,您可以通过不断分析EXPLAIN ANALYZE的输出来更好地了解查询的执行情况,从而优化数据库性能。

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更新于: 2024年09月25日 07:39
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