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SQL执行计划如何分析_真实案例解析强化复杂查询思维【教程】

舞夢輝影

舞夢輝影

发布时间:2025-12-17 08:58:02

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来源于php中文网

原创

SQL执行计划是数据库优化核心,需结合数据分布、连接方式等分析;关键看filtered、Extra、key_len三字段;连接顺序由优化器决定;GROUP BY/ORDER BY需索引覆盖;优化案例显示索引调整与条件精炼可将8秒查询降至0.3秒。

sql执行计划如何分析_真实案例解析强化复杂查询思维【教程】

SQL执行计划是数据库优化的核心入口,看懂它,才能真正定位慢查询的根源。不是简单扫一眼“全表扫描”就加索引,而是要结合数据分布、连接方式、过滤条件和执行顺序,还原数据库实际做了什么。

读懂执行计划的关键列:不要只盯type和rows

MySQL的EXPLAIN输出里,type(访问类型)、rows(预估扫描行数)、key(实际用到的索引)常被关注,但容易忽略三个更关键的字段:

  • filtered:表示该表经过WHERE条件过滤后,剩余行数占扫描行数的百分比。比如 rows=10000,filtered=10.00,说明只留下约1000行——这提示你的条件选择性差,可能需要调整索引顺序或补充条件
  • Extra中的Using index condition(ICP)代表索引下推,是好事;但出现Using filesortUsing temporary就要警惕,意味着排序/分组没走索引,可能触发磁盘临时表
  • key_len能反推索引用了几个字段及是否用到最左前缀。例如索引是 (a,b,c),key_len=767(假设a是VARCHAR(255) utf8mb4),说明只用到了a;若key_len=767+5=772,大概率a和b都参与了查找

连接顺序不是SQL写的顺序,而是优化器选的

很多人以为SELECT * FROM A JOIN B ON ... JOIN C ON ...就是按A→B→C执行,其实不一定。优化器会基于统计信息重排驱动表。真实案例中曾遇到:

三表关联:orders(百万级)、order_items(千万级)、products(万级)。SQL写的是orders JOIN order_items JOIN products,但EXPLAIN显示驱动表是products(小表),接着嵌套循环到order_items,最后才到orders——因为products.id有高选择性过滤条件,且order_items.product_id上有索引,优化器判断这样成本更低。

如果你发现小表没当驱动表,或大表被反复嵌套扫描,检查:
- 关联字段是否有索引(尤其被驱动表的ON字段)
- WHERE条件是否落在驱动表上(让优化器有理由优先选它)
- 是否存在隐式类型转换(如字符串字段与数字比较),导致索引失效、驱动表误判

聚合与排序:GROUP BY和ORDER BY不是“顺带完成”的

执行计划里一旦出现Using filesortUsing temporary,基本等于告诉你要优化了。重点看两点:

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  • GROUP BY字段是否包含在索引最左部分?例如GROUP BY status, created_at,索引建为(status, created_at)可覆盖;若只建(created_at),就无法避免临时表
  • ORDER BY和GROUP BY字段顺序不一致?比如GROUP BY a,b ORDER BY b,a,即使两个字段都有索引,也大概率触发filesort——因为索引有序性无法同时满足两种排序逻辑
  • SELECT *做分组?会导致临时表存大量冗余字段。应只SELECT GROUP BY字段+聚合函数,必要时用子查询或CTE先聚合再JOIN补字段

真实问题现场:一个看似简单却跑了8秒的报表SQL

原始语句:

SELECT o.status, COUNT(*)
FROM orders o
JOIN order_items i ON o.id = i.order_id
WHERE o.created_at > '2024-01-01'
AND i.sku LIKE 'ABC%'
GROUP BY o.status;

EXPLAIN发现:
- orders走了created_at索引(type=range),rows=12万,但filtered=1.2(条件太宽)
- order_itemsALL(全表扫描),rows=800万,Extra里全是Using where; Using join buffer
- 最终临时表排序耗时占70%

优化动作:
- 给order_items(order_id, sku)建联合索引(让JOIN + LIKE都能走索引下推)
- 把o.created_at > '2024-01-01'换成更精确的范围,或加状态前置过滤(如AND o.status IN ('paid','shipped'))提升filtered值
- 改写为先查出符合条件的order_id列表(覆盖索引),再JOIN聚合,避免大表嵌套

优化后执行时间降至0.3秒,执行计划中不再出现Using temporaryUsing filesort

基本上就这些。执行计划不是终点,而是你和数据库对话的开始——它说的每句话,都在告诉你“我为什么这么干”。多看几次真实慢查的计划,比背一百条优化口诀管用。

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