MySQL EXPLAIN: Päringute analüüs ja optimeerimine

By 佐川 直弘 | Naohiro Sagawa (運営者)

※記事内に広告を含みます。Amazonアソシエイトとして適格販売により収入を得ています。　

1. MySQL EXPLAIN üldine ülevaade

MySQL-i käsk `EXPLAIN` on oluline tööriist päringute täitmisplaani analüüsimiseks ja optimeerimise näpunäidete saamiseks. Eriti suurtes andmebaasikeskkondades mõjutab päringute tõhusus oluliselt üldist jõudlust.

Mis on EXPLAIN?

`EXPLAIN` visualiseerib, kuidas MySQL päringut täidab. See võimaldab saada üksikasjalikku teavet päringu täitmise meetodi kohta, sealhulgas indeksite kasutamise, tabelite skaneerimise ja ühendamise järjekorra kohta.

EXPLAIN-i tähtsus

Päringute optimeerimine on andmebaasi jõudluse parandamiseks hädavajalik. `EXPLAIN`-i abil on võimalik tuvastada jõudluse kitsaskohad ja luua tõhusaid päringuid. See viib andmete kiiremaks hankimiseks ja serveri ressursside tõhusamaks kasutamiseks.

2. MySQL EXPLAIN-i põhikäsitlus

Siin selgitame `EXPLAIN` käsu põhilist kasutamist ja selle väljundi tõlgendamist.

Põhiline EXPLAIN-i kasutamine

`EXPLAIN`-i kasutatakse uuritava päringu ees. Näiteks:

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

See käsk kuvab päringu täitmisplaani ja võimaldab kontrollida indeksite kasutamist ning tabelite skaneerimise olemasolu või puudumist.

EXPLAIN-i väljundi tõlgendamine

Väljund sisaldab järgmisi veerge:

 
• id: Identifikaator, mis on määratud päringu igale osale

 

• select_type: Päringu tüüp (lihtne, alamotsing jne)

 

• table: Kasutatava tabeli nimi

 

• type: Tabeli poole pöördumise meetod (ALL, index, range jne)

 

• possible_keys: Päringus kasutatavad potentsiaalsed indeksid

 

• key: Tegelikult kasutatud indeks

 

• rows: Hinnanguline skaneeritavate ridade arv

 

• Extra: Lisateave (Using index, Using temporary jne)

Selle teabe abil saate hinnata päringu täitmise tõhusust ja leida optimeerimise võimalusi.

3. Päringute optimeerimine EXPLAIN-i abil

Selgitame, kuidas saate `EXPLAIN`-i abil päringuid optimeerida.

Indeksite õige kasutamine

Indeksid on päringute jõudluse parandamiseks hädavajalikud. Kasutage `EXPLAIN`-i, et kontrollida, kas päring kasutab indekseid õigesti.

EXPLAIN SELECT * FROM orders USE INDEX (order_date_idx) WHERE order_date > '2024-01-01';

Selle tulemuse põhjal saate otsustada, kas indeksit kasutatakse tõhusalt või on vaja täiendavaid indekseid lisada.

Rea skaneerimise minimeerimine

`EXPLAIN`-i veerg `rows` näitab päringus skaneeritavate ridade arvu. Kuna suure ridade arvu skaneerimine halvendab jõudlust, on oluline määrata sobivad indeksid ridade arvu minimeerimiseks.

4. EXPLAIN-i täpsemad funktsioonid

`EXPLAIN`-il on täpsemaid funktsioone, mis võimaldavad päringute täitmisplaani veelgi üksikasjalikumalt analüüsida.

Väljundi formaadi valik

`EXPLAIN` pakub väljundit järgmistes vormingutes:

 
• Traditional: Vaikimisi tabelivorming

 

• JSON: JSON-vorming üksikasjaliku teabega (MySQL 5.7 ja uuemad)

 

• Tree: Päringu täitmisstruktuuri kuvamine puuvormingus (MySQL 8.0.16 ja uuemad)

Näiteks JSON-vormingus väljundi saab määrata järgmiselt:

EXPLAIN FORMAT = JSON SELECT * FROM users WHERE age > 30;

See võimaldab päringu täitmisplaani üksikasjalikult analüüsida.

Reaalajas päringu analüüs

`EXPLAIN FOR CONNECTION` kasutamine võimaldab reaalajas hankida hetkel täidetava päringu täitmisplaani. See võimaldab reaalajas hinnata konkreetse päringu koormust andmebaasile.

5. Praktilised näited

Siin tutvustame konkreetseid näiteid päringute optimeerimisest `EXPLAIN`-i abil.

Lihtsa päringu analüüs

Kõigepealt rakendame `EXPLAIN`-i lihtsale päringule.

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

Selle tulemuse põhjal kontrollime, kas indeksit kasutatakse õigesti või toimub täistabeli skaneerimine.

Keeruliste päringute optimeerimine

Analüüsime mitut tabelit ühendava päringu täitmisplaani.

EXPLAIN SELECT e.name, d.name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.department_id = d.id WHERE e.salary > 50000;

Selle väljundi põhjal otsustame, kas ühendamise järjekord ja indeksite kasutamine on optimaalne.

Täitmisplaani visualiseerimine

Visualiseerime päringu täitmisplaani puuvormingus.

EXPLAIN FORMAT = tree SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

Puuvormingus visuaalne analüüs on keeruliste päringute optimeerimiseks väga kasulik.

6. EXPLAIN-i parimad praktikad

Tutvustame mõningaid parimaid praktikaid `EXPLAIN`-i tõhusaks kasutamiseks.

Päringute korduv täitmine

Kuna päringute täitmise kiirus sõltub puhvri olekust, on `EXPLAIN`-i kasutamisel oluline käivitada päring mitu korda ja hinnata jõudlust siis, kui puhver on “soe”.

Kasutamine koos SHOW STATUS-ega

Kasutades käsku `SHOW STATUS`, saate pärast päringu täitmist kontrollida olekut, saades üksikasjalikku teavet, näiteks tegelikult loetud ridade arvu ja indeksite kasutamise kohta.

7. Levinumad probleemid ja väärarusaamad

Selgitame `EXPLAIN`-i kasutamise tähelepanekuid ja levinumaid väärarusaamu.

EXPLAIN-i hinnangute ja tegelikkuse erinevused

Kuna `EXPLAIN`-i väljund põhineb MySQL-i optimeerija hinnangutel, võib see tegelikust päringu täitmistulemusest erineda. On oluline mitte hinnanguid ülehinnata ja kontrollida tegelikku jõudlust.

Indeksite ülehinnang ja nende mõju

Indeksid on päringute tõhustamiseks kasulikud, kuid mitte universaalsed igal juhul. Liiga suur hulk indekseid võib põhjustada andmete sisestamisel ja värskendamisel lisakulu. Lisaks, kui indeksite kasutamine ei ole asjakohane, võib MySQL eirata indekseid ja valida täistabeli skaneerimise.

8. Kokkuvõte

Selles artiklis selgitasime päringute analüüsi ja optimeerimist MySQL-i käsu `EXPLAIN` abil.

Oluliste punktide kokkuvõte

 
• Põhikäsitlus: Kasutage `EXPLAIN`-i päringu täitmisplaani kontrollimiseks ning indeksite kasutamise ja tabeli poole pöördumise meetodi hindamiseks.

 

• Täpsemad funktsioonid: JSON- ja Tree-vormingute abil on võimalik täitmisplaani üksikasjalikumalt analüüsida. Reaalajas päringu analüüs võimaldab hinnata täidetava päringu koormust.

 

• Parimad praktikad: Puhvri mõju arvesse võttes on oluline päringut mitu korda täita stabiilse täitmisaja hindamiseks. Kasutage `SHOW STATUS`-i, et analüüsida päringu tegelikku täitmistulemust ja aidata optimeerida.

Järgmised sammud päringu optimeerimiseks

Jätkake päringute optimeerimist `EXPLAIN`-i tulemuste põhjal, et parandada kogu andmebaasi jõudlust. Konkreetselt võib see hõlmata indeksite lisamist või muutmist, päringu struktuuri parandamist ja tabelikujunduse ülevaatamist.

Lõpetuseks

Käsk `EXPLAIN` on andmebaasi päringute optimeerimise põhiline ja võimas tööriist. Selle õige kasutamine võimaldab parandada päringute tõhusust ja optimeerida kogu andmebaasi jõudlust. Palun kasutage selles artiklis tutvustatud sisu oma igapäevases andmebaasihalduses ja päringu optimeerimisel. Päringute optimeerimine on pidev protsess ja nõuab kohandamist vastavalt andmebaasi suurusele ja kasutusolukorrale. Kasutage `EXPLAIN`-i tõhusa andmebaasihalduse poole püüdlemiseks.