面试题：MySQL中如何利用EXPLAIN优化多表连接查询性能

Question

假设有三张表A、B、C，它们之间存在关联关系，现有一个涉及这三张表的复杂查询语句。请描述如何使用EXPLAIN来分析这个查询，找出可能存在性能问题的点，并说明如何优化以提升查询性能。

Answer 1

1. 使用EXPLAIN分析查询：
   • 在查询语句前加上EXPLAIN关键字，例如：EXPLAIN SELECT * FROM A JOIN B ON A.id = B.a_id JOIN C ON B.id = C.b_id WHERE A.some_column = 'value';
   • 执行添加EXPLAIN后的查询，查看输出结果。EXPLAIN输出的常见列及其含义：
     • id：标识查询中每个SELECT语句的标识符，用于确定执行顺序。
     • select_type：表示SELECT的类型，如SIMPLE（简单SELECT，不包含子查询或联合查询）、PRIMARY（最外层SELECT）等。
     • table：显示对应行正在访问的表。
     • partitions：如果表是分区表，显示查询访问的分区。
     • type：表示表的连接类型，常见类型有ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围扫描）、ref（使用非唯一索引进行连接）、eq_ref（使用唯一索引进行连接）等，ALL性能最差，eq_ref性能较好。
     • possible_keys：显示可能用于连接的索引。
     • key：实际使用的索引，如果为NULL，则表示没有使用索引。
     • key_len：表示使用索引的长度，可用于评估索引使用的效率。
     • ref：显示哪些列或常量与索引进行比较。
     • rows：估计需要扫描的行数，该值越小越好。
     • filtered：表示表中满足过滤条件的行的百分比。
2. 找出可能存在性能问题的点：
   • 全表扫描（type为ALL）：如果某个表的type为ALL，说明查询在该表上进行了全表扫描，这通常会导致性能低下，特别是对于大表。
   • 未使用索引（key为NULL）：当possible_keys列出了索引，但key为NULL时，说明虽然有可用索引，但查询没有使用它，可能是查询条件或索引设计不合理。
   • 过多的扫描行数（rows值过大）：如果rows值很大，意味着需要扫描大量数据，可能影响性能。
   • 低过滤百分比（filtered值过小）：如果filtered值很小，说明在表扫描后只有很少的行满足条件，可能需要优化过滤条件。
3. 优化以提升查询性能：
   • 添加合适的索引：
     • 分析查询条件，在连接条件（如ON子句中的条件）和过滤条件（如WHERE子句中的条件）涉及的列上添加索引。例如，如果A.id用于连接B表，在A.id和B.a_id上添加索引；如果A.some_column用于过滤，在A.some_column上添加索引。但注意索引并非越多越好，过多索引会增加插入、更新操作的开销。
   • 优化连接顺序：
     • 根据EXPLAIN输出的rows和type信息，尝试调整表的连接顺序。通常先连接小表，再连接大表，可以减少中间结果集的大小。例如，如果表A较小，表B和C较大，可以尝试先连接A和B，再连接C。
   • 优化查询条件：
     • 确保过滤条件使用的列上有索引，避免在索引列上使用函数或操作符，例如WHERE UPPER(A.some_column) = 'VALUE'会导致索引失效，应改为WHERE A.some_column = 'value'。
     • 合理使用AND和OR，如果OR连接的条件中有列没有索引，可能导致全表扫描，尽量将OR条件转换为IN子句或使用联合索引来解决。
   • 分区表优化：
     • 如果表数据量巨大，可以考虑使用分区表。根据查询条件，合理选择分区键，使查询能够快速定位到相关分区，减少扫描的数据量。例如，如果经常按日期范围查询，可以按日期进行分区。