Mysql запросы примеры: Примеры SQL запросов к базе данных MySQL

Содержание

Примеры сложных запросов для выборки данных в СУБД MySQL

Всего лишь пару лет назад, в проектах, которые предусматривали работу с базами данных и построением статистики, основным изобилием используемых SQL-запросов, преобладало в основном множество запросов, ориентированных на стандартную выборку данных и нечасто можно было увидеть другие, которые безо всяких сомнений можно было бы отнести к “эксклюзиву”. Хотя сложность запроса и зависит от количества используемых таблиц, но если мы всего лишь возьмем и выведем данные полей трех или более таблиц имеющих стандартное объединение, то явная сложность такого запроса не выйдет за пределы стандартной.

В данной статье по мере возможности будут рассматриваться те запросы, примеры которых мне найти не удалось и которые, по моему мнению, не относятся к классу простых.

Сравнение данных за две даты

Хотя данная статистика из рода задач довольно редко встречаемых, но все-таки необходимость в ее получении иногда существует. И получить такую статистику ничуть не сложнее других.

Работать мы будем с двумя таблицами, структура которых представлена ниже:

Структура таблицы products


CREATE TABLE IF NOT EXISTS `products` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ShopID` int(11) NOT NULL,
  `Name` varchar(150) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=10 ;

Структура таблицы statistics


CREATE TABLE IF NOT EXISTS `statistics` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ProductID` bigint(20) NOT NULL,
  `Orders` int(11) NOT NULL,
  `Date` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `ProductID` (`ProductID`)
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=20 ;

Дело в том, что стандарт языка SQL допускает использование вложенных запросов везде, где разрешается использование ссылок на таблицы. Здесь вместо явно указанных таблиц, благодаря использованию псевдонимов, будут применяться результирующие таблицы вложенных запросов с имеющейся связью

один – к – одному. Результатом каждой результирующей таблицы будут данные о количестве произведенных заказов некоего товара за определенную дату, полученные путем выполнения запроса на выборку данных из таблицы statistics по требуемым критериям. Иными словами мы свяжем таблицу statistics саму с собой. Пример запроса:


SELECT stat1.Name, stat1.Orders, stat1.Date, stat2.Orders, stat2.Date FROM 
(SELECT statistics.ProductID, products.Name, statistics.Orders, statistics.Date 
FROM products JOIN statistics ON products.id = statistics.ProductID WHERE 
DATE(statistics.date) = '2014-09-04') AS stat1 JOIN (SELECT statistics.ProductID, 
statistics.Orders, statistics.Date FROM statistics WHERE DATE(statistics.date) = 
'2014-09-12') AS stat2 ON stat1.ProductID = stat2.ProductID

В итоге имеем такой результат:


+------------------------+----------+------------+----------+------------+
| Name                   | Orders1  | Date1      | Orders2  | Date2      |
+------------------------+----------+------------+----------+------------+
| Процессоры Pentium II  |        1 | 2014-09-04 |        1 | 2014-09-12 |
| Процессоры Pentium III |        1 | 2014-09-04 |       10 | 2014-09-12 |
| Оптическая мышь Atech  |       10 | 2014-09-04 |        3 | 2014-09-12 |
| DVD-R                  |        2 | 2014-09-04 |        5 | 2014-09-12 |
| DVD-RW                 |       22 | 2014-09-04 |       18 | 2014-09-12 |
| Клавиатура MS 101      |        5 | 2014-09-04 |        1 | 2014-09-12 |
| SDRAM II               |       26 | 2014-09-04 |       12 | 2014-09-12 |
| Flash RAM 8Gb          |        8 | 2014-09-04 |        7 | 2014-09-12 |
| Flash RAM 4Gb          |       18 | 2014-09-04 |       30 | 2014-09-12 |
+------------------------+----------+------------+----------+------------+

Подстановка нескольких значений из другой таблицы

Необходимость в данном запросе не является повседневной, но возникает не совсем уж и редко. Самый распространенный пример, это обычная сетевая игра. Где создается сессия на два игрока. Соответственно в таблице с данными об играх имеются два поля с идентификаторами зарегистрированных игроков. Для того чтобы вывести информацию об имеющихся играх, мы не можем обойтись стандартным объединением таблицы с данными об игроках и таблицы об имеющихся играх. Так как мы имеем два поля с идентификаторами неких игроков. Но мы можем обратиться опять за помощью к псевдонимам таблиц.

Демонстрация данного запроса будет происходить на другом примере, а не на примере сетевой игры. Это чтобы не создавать заново все необходимые таблицы. В качестве данных возьмем таблицу

products из примера “сравнение данных за две даты” и создадим еще одну недостающую таблицу replace_com, структура которой представлена ниже:


CREATE TABLE IF NOT EXISTS `replace_com` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `sProductID` int(11) NOT NULL,
  `rProductID` int(11) NOT NULL,
  `Date` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `sProductID` (`sProductID`,`rProductID`)
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=4 ;

Предположим, что у нас есть некий компьютерный салон и мы проводим модификации некоторых компьютерных составляющих, а все операции по замене комплектующих заносим в базу данных. В таблице replace_com интересующими нас полями являются: sProductID и rProductID. Где sProductID – идентификатор заменяемого модуля, а rProductID – идентификатор заменяющего модуля. Запрос, реализующий вывод данных о совершенных операциях выглядит следующим образом:


SELECT sProducts.Name AS sProduct, rProducts.Name AS rProduct, 
replace_com.Date FROM replace_com JOIN products AS sProducts ON 
sProducts.id = replace_com.sProductID JOIN products AS rProducts ON 
rProducts.id = replace_com.rProductID

Результирующая таблица данных:


+-----------------------+------------------------+------------+
| sProduct              | rProduct               | Date       |
+-----------------------+------------------------+------------+
| Процессоры Pentium II | Процессоры Pentium III | 2014-09-15 |
| Flash RAM 4Gb         | Flash RAM 8Gb          | 2014-09-17 |
| DVD-R                 | DVD-RW                 | 2014-09-18 |
+-----------------------+------------------------+------------+

Вывод статистики с накоплением по дате

Предположим, что у нас имеется склад с некими товарами. Товары периодически поступают, и нам бы хотелось видеть в отчете остатки товаров по дням. Поскольку данные о наличии товаров необходимо накапливать, то мы введем пользовательскую переменную. Но есть одно небольшое “но”. Мы не можем использовать в запросе переменные пользователя и группировку данных одновременно (вернее можем, но в итоге получим, не то, что ожидаем), но мы можем использовать вложенный запрос, вместо явно указанной таблицы. Данные в таблице будут предварительно сгруппированы по дате. И уже затем на основе этих данных мы произведем расчет статистики с накоплением.

На первом этапе требуется установить переменную и присвоить ей нулевое значение:


SET @cvalue = 0

В следующем запросе, мы созданную ранее переменную и применим:


SELECT products.Name AS Name, (@cvalue := @cvalue + Orders) as Orders, 
Date FROM (SELECT ProductID AS ProductID, SUM(Orders) AS Orders, 
DATE(date) AS Date FROM statistics WHERE ProductID = '1' GROUP BY date) 
AS statistics JOIN products ON statistics.ProductID = products.id

Итоговый отчет:


+-----------------------+--------+------------+
| Name                  | Orders | Date       |
+-----------------------+--------+------------+
| Процессоры Pentium II |      1 | 2014-09-04 |
| Процессоры Pentium II |      2 | 2014-09-12 |
| Процессоры Pentium II |      4 | 2014-09-14 |
| Процессоры Pentium II |      6 | 2014-09-15 |
+-----------------------+--------+------------+

Получить используемую в примерах базу данных можно здесь.

Оптимизация запросов MySQL профилированием на примере

Существует два подхода к профилированию запросов, соответствующие двум вопро­сам, упомянутым в этой статье. Можно профилировать весь сервер, основываясь на том, какие запросы в наибольшей степени его загружают. (Если вы начали с верхнего уровня, с профилирования на уровне приложений, то, возможно, уже знаете, какие запросы требуют внимания.) Затем, как только настроите конкретные запросы для оптимизации, можете углубиться в их профилирование по отдельности, определяя, какие подзадачи значительнее увеличивают их время отклика.

 

Профилирование рабочей нагрузки сервера MySQL

Подход к профилированию на уровне сервера очень полезен, потому что он может помочь вам проверить сервер на предмет неэффективных запросов. Обнаружение и исправление этих запросов позволит улучшить производительность приложения в целом, а также выявить конкретные проблемы. Вы можете снизить общую нагруз­ку на сервер, тем самым уменьшится конкуренция за совместно используемые ресурсы и увеличится скорость выполнения всех запросов (побочный эффект). Снижение нагрузки на сервер способно помочь вам отложить обновления и другие затратные мероприятия или избежать их, кроме того, вы можете обнаружить и устра­нить проблемы, связанные с результатами, неприемлемыми для пользователя, таки­ми как выбросы (аномальные результаты измерений).

С каждой следующей версией в MySQL появляется все больше инструментов, и если такая тенденция сохранится, скоро в MySQL будут великолепные инструменты для измерения наиболее важных аспектов ее производительности. Но что касается профилирования запросов и поиска самых затратных из них, нам не нужна вся эта сложность. Необходимый инструмент существует уже довольно давно. Это так на­зываемый журнал медленных запросов.

 

Фиксация запросов MySQL в журнал

В MySQL журнал медленных запросов изначально предназначался для фиксации только медленных запросов, но для целей профилирования необходима регистрация всех запросов. При этом нам требуется более тонкая детализация времени отклика, чем в MySQL 5.0 и ранних версиях. В этих версиях минимальный временной интер­вал равнялся 1 секунде. К счастью, прежние ограничения уже неактуальны.

В MySQL 5.1 и более поздних версиях журнал медленных запросов расширен так, что переменную сервера long_query_time можно установить равной нулю, зафиксировав все запросы, а время отклика на запрос детализировано с дискретностью 1 микросекунда. Если вы используете Percona Server, этот функционал доступен уже в версии 5.0, кроме того, Percona Server дает намного больший контроль над со­держимым журнала и фиксацией запросов.

В существующих версиях MySQL у журнала медленных запросов наименьшие из­держки и наибольшая точность измерения времени выполнения запроса. Если вас беспокоит дополнительный ввод/вывод, вызываемый этим журналом, то не тревожь­тесь. Мы провели эталонное тестирование и выяснили, что при нагрузках, связанных с вводом/выводом, издержки незначительны. (На самом деле это лучше видно в ходе работ, нагружающих процессор.) Более актуальной проблемой является заполнение диска. Убедитесь, что вы установили смену журнала для журнала медленных за­просов, если он включен постоянно. Либо оставьте его выключенным и включайте только на определенное время для получения образца рабочей нагрузки.

У MySQL есть и другой тип журнала запросов — общий журнал, но он не так полезен для анализа и профилирования сервера. Запросы регистрируются по мере их посту­пления на сервер, поэтому журнал не содержит информации о времени отклика или о плане выполнения запроса. MySQL 5.1 и более поздние версии поддерживают так­же ведение журнала запросов к таблицам, однако это не самая удачная идея. Данный журнал сильно влияет на производительность: хотя MySQL 5.1 в журнале медленных запросов отмечает время запросов с точностью до 1 микросекунды, медленные за­просы к таблице регистрируются с точностью до 1 секунды. Это не очень полезно.

Percona Server регистрирует в журнале медленных запросов значительно более по­дробную информацию, чем MySQL. Здесь отмечается полезная информация о плане выполнения запроса, блокировке, операциях ввода/вывода и многом другом. Эти до­полнительные биты данных добавлялись медленно, поскольку мы столкнулись с раз­личными сценариями оптимизации, которые требовали более подробных сведений о том, как запросы выполняются и где происходят затраты времени. Мы также упростили администрирование. Например, добавили возможность глобально кон­тролировать порог long_query_time для каждого соединения, поэтому вы можете заставить их запускать или останавливать журналирование своих запросов, когда приложение использует пул соединений или постоянные соединения, но не можете сбросить переменные уровня сеанса.

В целом это легкий и полнофункциональный способ профилирования сервера и оп­тимизации его запросов.

Допустим, вы не хотите регистрировать запросы на сервере или по какой-то причине не можете делать этого, например не имеете доступа к серверу. Мы сталкивались с такими ограничениями, поэтому разработали две альтернативные методики и до­бавили их в инструмент pt-query-digest пакета Percona Toolkit. Первая методика подразумевает постоянное отслеживание состояния с помощью команды SHOW FULL PROCESSLIST с параметром —processlist. При этом отмечается, когда запросы появ­ляются и исчезают. В некоторых случаях этот метод довольно точен, но он не может зафиксировать все запросы. Очень короткие запросы могут проскочить и завершить­ся, прежде чем инструмент их заметит.

Второй метод состоит в фиксировании сетевого трафика TCP и его проверки, а затем декодирования протокола «клиент/сервер MySQL» (MySQL client/server protocol). Вы можете использовать утилиту tcpdump для записи трафика на диск, а затем — pt-query-digest с параметром --type=tpcdump для декодирования и анализа запросов. Это гораздо более точная методика, которая зафиксирует все запросы. Методика работает даже с расширенными протоколами, такими как бинарный про­токол, используемый для создания и выполнения подготовленных операторов на стороне сервера, и сжатый протокол. Можно также использовать MySQL Proxy со скриптом журналирования, но в практике это нам редко встречалось.

 

Анализ журнала запросов

Мы рекомендуем по крайней мере время от времени фиксировать в журнале медлен­ных запросов все запросы, выполняемые на сервере, и анализировать их. Запишите запросы, сделанные в течение репрезентативного периода времени, например за час пикового трафика. Если рабочая нагрузка однородна, достаточно будет минуты или даже меньше для нахождения плохих запросов, которые следует оптимизировать.

Не стоит просто открывать журнал и смотреть в него — это пустая трата времени и денег. Сначала создайте профиль и, если это необходимо, просмотрите конкрет­ные выборки в журнале. Лучше всего начинать с верхнего уровня и двигаться вниз, в противном случае, как упоминалось ранее, вы можете деоптимизировать процесс.

Для создания профиля из журнала медленных запросов требуется хороший инстру­мент анализа журналов. Мы предлагаем утилиту pt-query-digest, которая, возможно, является самым мощным инструментом анализа журнала запросов MySQL. Она под­держивает множество различных функций, включая возможность сохранять отчеты о запросах в базе данных и отслеживать изменения в рабочей нагрузке.

По умолчанию вы просто выполняете утилиту, передаете ей файл журнала медлен­ных запросов в качестве аргумента, и она сама выполняет нужные действия. Утилита выводит профиль запросов в журнале, а затем выбирает важные классы запросов и выдает подробный отчет по каждому из них. В отчете есть десятки мелочей, облег­чающих вашу жизнь. Мы продолжаем активно развивать этот инструмент, поэтому лучше прочитать документацию для последней версии, чтобы узнать о ее функцио­нальности.

Приведем краткий обзор отчета pt-query-digest, начиная с профиля. Ниже представ­лена полная версия профиля, который мы показали ранее в этой статье:

# Profile
# Rank Query ID           Response time    Calls R/Call V/M   Item
# ==== ================== ================ ===== ====== ===== =======
#    1 0xBFCF8E3F293F6466 11256.3618 68.1% 78069 0.1442  0.21 SELECT InvitesNew?
#    2 0x620B8CAB2B1C76EC  2029.4730 12.3% 14415 0.1408  0.21 SELECT StatusUpdate?
#    3 0xB90978440CC11CC7  1345.3445  8.1%  3520 0.3822  0.00 SHOW STATUS
#    4 0xCB73D6B5B031B4CF  1341.6432  8.1%  3509 0.3823  0.00 SHOW STATUS
# MISC 0xMISC               560.7556  3.4% 23930 0.0234   0.0 <17 ITEMS>

Здесь показано чуть больше деталей, чем раньше. Во-первых, каждый запрос имеет идентификатор, который является хеш-подписью его цифрового отпечатка. Цифровой отпечаток — это нормализованная каноническая версия запроса с уда­ленными литералами и пробелами, переведенная в нижний регистр (обратите внимание, что запросы 3 и 4 кажутся одинаковыми, но у них разные отпечатки). Инструмент также объединяет таблицы с похожими именами в каноническую форму. Вопросительный знак в конце имени таблицы invitesNew означает, что к имени таблицы был добавлен идентификатор сегмента данных (шарда), а инструмент уда­лил его, так что запросы к таблицам, сделанные с похожими целями, объединены вместе. Этот отчет взят из сильно шардированного приложения Facebook.

Еще один появившийся здесь столбец — отношение рассеяния к среднему значе­нию V/M. Этот показатель называется индексом рассеяния. У запросов с более высо­ким индексом рассеяния сильнее колеблется время выполнения, и они, как правило, являются хорошими кандидатами на оптимизацию. Если вы укажете параметр --explain в утилите pt-query-digest, то к таблице будет добавлен столбец с кратким описанием плана запроса EXPLAIN — своего рода неформальный код запроса. Это в со­четании со столбцом V/M позволяет быстро определить, какие запросы являются плохими и потенциально легко оптимизируемыми.

Наконец, в нижней части есть дополнительная строка, показывающая наличие 17 других типов запросов, которые инструмент не счел достаточно важными для отдельной строки, и сводная статистика по ним. При задании параметров --limit и --outliers инструмент не будет сворачивать несущественные запросы в одну финальную строку. По умолчанию он выводит запросы, которые входят в первую десятку по затраченному времени либо время выполнения которых превысило односекундный порог во много раз. Оба этих параметра можно настроить.

После профиля инструмент вывел подробный отчет по каждому типу запроса. Вы можете сравнить отчеты по запросам с профилем, сопоставляя по идентификатору запроса или рангу. Приведем отчет для худшего запроса:

# Query 1: 24.28 QPS, 3.50x concurrency, ID 0xBFCF8E3F293F6466 at byte 5590079
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.21
# Query_time sparkline: | _^_.^_ |
# Time range: 2008-09-13 21:51:55 to 22:45:30
# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count         63   78069
# Exec time     68  11256s    37us      1s   144ms   501ms   175ms    68ms
# Lock time     85    134s       0   650ms     2ms   176us    20ms    57us
# Rows sent      8  70.18k       0       1    0.92    0.99    0.27    0.99
# Rows examine   8  70.84k       0       3    0.93    0.99    0.28    0.99
# Query size    84  10.43M     135     141  140.13  136.99    0.10  136.99
# String:
# Databases    production
# Hosts
# Users        fbappuser
# Query_time distribution
#   1us
#  10us  #
# 100us  ####################################################
#   1ms  ###
#  10ms  ################
# 100ms  ################################################################
#    1s  #
#  10s+
# Tables
#    SHOW TABLE STATUS FROM `production ` LIKE'InvitesNew82'\G
#    SHOW CREATE TABLE `production `.`InvitesNew82'\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
SELECT InviteId, InviterIdentifier FROM InvitesNew82 WHERE (InviteSetId = 87041469)
AND (InviteeIdentifier = 1138714082) LIMIT 1\G

Вверху отчета содержится множество метаданных, в том числе: как часто выполня­ется запрос, его средняя конкурентность и смещение (в байтах) до того места, где в файле журнала находится запрос с наихудшей производительностью. Существует табличная распечатка числовых метаданных, включая статистику, такую как, напри­мер.стандартное отклонение.

Затем представлена гистограмма времени отклика. Любопытно, что, как вы види­те под строкой Query_time distribution, у гистограммы этого запроса два пика. Обычно запрос выполняется за сотни миллисекунд, но есть также значительный всплеск числа запросов, которые были выполнены на три порядка быстрее. Если бы этот журнал был создан в пакете Percona Server, в журнале запросов был бы более богатый набор параметров. Как следствие, мы могли бы проанализировать запро­сы вдоль и поперек, чтобы понять, почему это происходит. Возможно, это были запросы к определенным значениям, которые непропорционально распределены, поэтому использовался другой индекс, или, возможно, это хиты запросов кэша. В реальных системах гистограмма с двумя пиками не редкость, особенно в случае простых запросов, которые часто имеют лишь несколько альтернативных путей выполнения.

Наконец, раздел деталей отчета заканчивается небольшими вспомогательными фрагментами для облегчения копирования и вставки команд в командную строку, а также проверки схемы и статуса упомянутых таблиц и включает образец запроса EXPLAIN. Образец содержит все литералы, а не «отпечатки пальцев», поэтому это ре­альный запрос. На самом деле это экземпляр запроса, у которого было худшее время выполнения в нашем примере.

После выбора запросов, которые вы хотите оптимизировать, можете использовать этот отчет, чтобы быстро проверить выполнение запроса. Мы постоянно пользуемся этим инструментом, и потратили много времени на то, чтобы сделать его максимально эффективным и полезным. Настоятельно рекомендуем подружиться с ним. Возможно, в скором времени MySQL будет лучше оснащена встроенными инструментами профи­лирования, но на момент написания этой статьи нет инструментов лучше, чем журналиро­вание запросов с помощью журнала медленных запросов или использование tcpdump и запуск полученного журнала с помощью утилиты pt-query-digest.

 

Профилирование отдельных запросов

После того как вы определили запрос для оптимизации, можете углубиться в него и определить, почему он требует столько времени и как его оптимизировать. Современные методики оптимизации запросов будут описаны в последующих моих блогах вместе с необходимыми для их использования предварительными сведениями. Сейчас наша цель — просто показать, как измерить то, что делает запрос, и сколько времени требует каждый этап. Эти знания помогут вам определить, какие методики оптимизации использовать.

К сожалению, большинство инструментов в MySQL не очень полезны для профили­рования запросов. Ситуация меняется, но на момент написания этого блога большинство производственных серверов не поддерживают новейших функций профилирования. Поэтому при их использовании в практических целях мы сильно ограничены командами SHOW STATUS, SHOW PROFILE и изучением отдельных записей в журнале медленных запро­сов (если у вас есть Percona Server — в стандартной системе MySQL в журнале нет до­полнительной информации). Мы продемонстрируем все три метода на примере одного и того же запроса и покажем, что вы можете узнать о его выполнении в каждом случае.

 

Команда SHOW PROFILE

Команда SHOW PROFILE появилась благодаря Джереми Коулу (Jeremy Cole). Она включена в MySQL 5.1 и более поздние версии. Это единственный реальный инструмент профилирования запросов, доступный в GA-релизе MySQL на момент на­писания блога. Профилирование по умолчанию отключено, но его можно включить во время сеанса, установив значение переменной сервера:

mysql> SET profiling = 1;

После этого всякий раз, когда вы посылаете выражение на сервер, он будет замерять прошедшее время и еще некоторые данные, когда запрос будет переходить из одного состояния выполнения в другое. Эта команда имеет довольно широкий функционал и была спроектирована так, что может иметь еще больше, но в следующих релизах она, по всей видимости, будет заменена или вытеснена Performance Schema. Несмо­тря на это, наиболее полезной функцией данной команды является создание профиля работы, выполняемой сервером во время реализации выражения.

Каждый раз, когда вы отправляете запрос на сервер, он записывает информацию профилирования во временную таблицу и присваивает выражению целочисленный идентификатор, начиная с 1. Приведем пример профилирования представления, включенного в базу данных Sakila:

mysql> SELECT * FROM sakila.nicer_but_slower_film_list;
[query results omitted]
997 rows in set (0.17 sec)

Запрос возвратил 997 строк примерно через 1/6 секунды. Посмотрим, что выдаст команда SHOW PROFILES (обратите внимание на множественное число):

mysql> SHOW PROFILES;
+----------+------------+-------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                                           |
+----------+------------+-------------------------------------------------+
|        1 | 0.16767900 | SELECT * FROM sakila.nicer_but_slower_film_list |
+----------+------------+-------------------------------------------------+

Первое, что мы видим, — то, что время отклика запроса показано с большей точ­ностью, чем принято. Двух десятичных знаков точности, как показано в клиенте

MySQL, часто недостаточно, когда вы работаете с быстрыми запросами. Теперь по­смотрим на профиль для этого запроса:

mysql> SHOW PROFILE FOR QUERY 1;
+----------------------+----------+
| Status               | Duration |
+----------------------+----------+
| starting             | 0.000082 |
| Opening tables       | 0.000459 |
| System lock          | 0.000010 |
| Table lock           | 0.000020 |
| checking permissions | 0.000005 |
| checking permissions | 0.000004 |
| checking permissions | 0.000003 |
| checking permissions | 0.000004 |
| checking permissions | 0.000560 |
| optimizing           | 0.000054 |
| statistics           | 0.000174 |
| preparing            | 0.000059 |
| Creating tmp table   | 0.000463 |
| executing            | 0.000006 |
| Copying to tmp table | 0.090623 |
| Sorting result       | 0.011555 |
| Sending data         | 0.045931 |
| removing tmp table   | 0.004782 |
| Sending data         | 0.000011 |
| init                 | 0.000022 |
| optimizing           | 0.000005 |
| statistics           | 0.000013 |
| preparing            | 0.000008 |
| executing            | 0.000004 |
| Sending data         | 0.010832 |
| end                  | 0.000008 |
| query end            | 0.000003 |
| freeing items        | 0.000017 |
| removing tmp table   | 0.000010 |
| freeing items        | 0.000042 |
| removing tmp table   | 0.001098 |
| closing tables       | 0.000013 |
| logging slow query   | 0.000003 |
| logging slow query   | 0.000789 |
| cleaning up          | 0.000007 |
+----------------------+----------+

Профиль позволяет следить за каждым шагом выполнения запроса и видеть, сколько прошло времени. Обратите внимание, что не очень легко просмотреть выведенный результат и найти, где затраты времени были максимальными: он сортируется в хро­нологическом порядке. Однако нас интересует не порядок, в котором выполнялись операции, — мы просто хотим знать, каковы были затраты времени на них. К сожа­лению, отсортировать вывод с помощью ORDER BY нельзя. Давайте перейдем к исполь­зованию команды SHOW PROFILE для запроса связанной таблицы INFORMATION_SCHEMA и формата, который выглядит как просмотренные нами ранее профили:

Так намного лучше! Теперь мы видим, что причина, по которой этот запрос так долго выполнялся, заключалась в копировании данных во временную таблицу, на что затрачено более половины общего времени. Возможно, придется переписать этот запрос так, чтобы он не использовал временную таблицу или хотя бы делал это более эффективно. Следующий крупный потребитель времени, отправка данных, фактически является своеобразной кладовкой, которая может включать в себя любое количество различных действий сервера, в том числе поиск совпадающих строк в соединении и т. д. Трудно сказать, сможем ли мы здесь что-то сэкономить. Обратите внимание на то, что результат сортировки занимает недостаточно много времени, чтобы его можно было оптимизировать. Это довольно типично, поэтому призываем вас не тратить время на «настройку буферов сортировки» и подобные мероприятия.

Как обычно, хотя профиль помогает нам определить, какие виды деятельности вносят наибольший вклад в затраченное на выполнение запроса время, он не говорит нам, почему это происходит. Чтобы узнать, почему потребовалось столько времени для копирования данных во временную таблицу, нам пришлось бы углубиться в этот процесс и создать профиль выполняемых подзадач.

 

Команда SHOW STATUS

Команда SHOW STATUS MySQL возвращает множество счетчиков. Существует гло­бальная область действия сервера для счетчиков, а также область сеанса, которая специфична для конкретного соединения. Например, счетчик Queries в начале вашего сеанса равен нулю и увеличивается каждый раз, когда вы делаете запрос. Выполнив команду SHOW GLOBAL STATUS (обратите внимание на добавление ключевого слова GLOBAL), вы увидите общее количество запросов, полученных с момента его запуска. Области видимости разных счетчиков различаются — счетчики, которые не имеют области видимости на уровне сеанса, отображаются в SHOW STATUS, маски­руясь под счетчики сеансов, и это может ввести в заблуждение. Учитывайте это при использовании данной команды. Как говорилось ранее, подбор должным образом откалиброванных инструментов является ключевым фактором успеха. Если вы пытаетесь оптимизировать что-то, что можете наблюдать только в конкретном со­единении с сервером, измерения, которые «засоряются» всей активностью сервера, вам не помогут. В руководстве по MySQL есть отличное описание всех переменных, имеющих как глобальную, так и сеансовую область видимости.

SHOW STATUS может быть полезным инструментом, но на самом деле его применение — это не профилирование. Большинство результатов команды SHOW STATUS — всего лишь счетчики. Они сообщают вам, как часто протекали те или иные виды деятель­ности, например чтение из индекса, но ничего не говорят о том, сколько времени на это было затрачено. В команде SHOW STATUS есть только один счетчик, который по­казывает время, израсходованное на операцию (Innodb_row_lock_time), но он имеет лишь глобальную область видимости, поэтому вы не можете использовать его для проверки работы, выполненной в ходе сеанса.

Хотя команда SHOW STATUS не предоставляет информацию о затратах времени, тем не менее иногда может быть полезно использовать ее после выполнения запроса для просмотра значений некоторых счетчиков. Вы можете сделать предположение о том, какие типы затратных операций выполнялись и как они могли повлиять на время запроса. Наиболее важными счетчиками являются счетчики обработчи­ков запросов и счетчики временных файлов и таблиц. А сейчас приведем пример сброса счетчиков состояния сеанса до нуля, выбора из использованного нами ранее представления и просмотра счетчиков:

mysql> SET @query_id = 1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> SELECT STATE, SUM(DURATION) AS Total_R,
    ->    ROUND(
    ->       100 * SUM(DURATION) /
    ->          (SELECT SUM(DURATION)
    ->           FROM INFORMATION_SCHEMA.PROFILING
    ->           WHERE QUERY_ID = @query_id
    ->       ), 2) AS Pct_R,
    ->    COUNT(*) AS Calls,
    ->    SUM(DURATION) / COUNT(*) AS "R/Call"
    -> FROM INFORMATION_SCHEMA.PROFILING
    -> WHERE QUERY_ID = @query_id
    -> GROUP BY STATE
    -> ORDER BY Total_R DESC;
+----------------------+----------+-------+-------+--------------+
| STATE                | Total_R  | Pct_R | Calls | R/Call       |
+----------------------+----------+-------+-------+--------------+
| Copying to tmp table | 0.090623 | 54.05 |     1 | 0.0906230000 |
| Sending data         | 0.056774 | 33.86 |     3 | 0.0189246667 |
| Sorting result       | 0.011555 |  6.89 |     1 | 0.0115550000 |
| removing tmp table   | 0.005890 |  3.51 |     3 | 0.0019633333 |
| logging slow query   | 0.000792 |  0.47 |     2 | 0.0003960000 |
| checking permissions | 0.000576 |  0.34 |     5 | 0.0001152000 |
| Creating tmp table   | 0.000463 |  0.28 |     1 | 0.0004630000 |
| Opening tables       | 0.000459 |  0.27 |     1 | 0.0004590000 |
| statistics           | 0.000187 |  0.11 |     2 | 0.0000935000 |
| starting             | 0.000082 |  0.05 |     1 | 0.0000820000 |
| preparing            | 0.000067 |  0.04 |     2 | 0.0000335000 |
| freeing items        | 0.000059 |  0.04 |     2 | 0.0000295000 |
| optimizing           | 0.000059 |  0.04 |     2 | 0.0000295000 |
| init                 | 0.000022 |  0.01 |     1 | 0.0000220000 |
| Table lock           | 0.000020 |  0.01 |     1 | 0.0000200000 |
| closing tables       | 0.000013 |  0.01 |     1 | 0.0000130000 |
| System lock          | 0.000010 |  0.01 |     1 | 0.0000100000 |
| executing            | 0.000010 |  0.01 |     2 | 0.0000050000 |
| end                  | 0.000008 |  0.00 |     1 | 0.0000080000 |
| cleaning up          | 0.000007 |  0.00 |     1 | 0.0000070000 |
| query end            | 0.000003 |  0.00 |     1 | 0.0000030000 |
+----------------------+----------+-------+-------+--------------+

Похоже, что в запросе использовались три временные таблицы — две из них на дис­ке — и было много неиндексированных чтений (Handler_read_rnd_next). Если бы мы ничего не знали о представлении, к которому только что обращались, то могли бы предположить, что запрос сделал объединение без индекса, возможно, из-за подза­проса, который создал временные таблицы, а затем использовал их с правой стороны в соединении. Временные таблицы, созданные для хранения результатов подзапро­сов, не имеют индексов, поэтому эта версия кажется правдоподобной.

Используя эту методику, имейте в виду, что команда SHOW STATUS создает временную таблицу и обращается к ней с помощью обработчика операций, поэтому на полу­ченные результаты в действительности влияет и SHOW STATUS. Это зависит от версий сервера. Используя информацию о выполнении запроса, полученную от команды SHOW PROFILES, мы можем предположить, что количество временных таблиц завы­шено на 2.

Стоит отметить, что большую часть той же информации, по-видимому, можно полу­чить, просмотрев план EXPLAIN для этого запроса. Но EXPLAIN — это оценка того, что сервер планирует делать, а просмотр счетчиков статуса — это измерение того, что он на самом деле сделал. EXPLAIN не скажет вам, например, была ли временная табли­ца создана на диске, что медленнее, чем в памяти. 

 

Использование журнала медленных запросов

Что расширенный в Percona Server журнал медленных запросов расскажет об этом запросе? Вот что было зафиксировано при выполнении запроса, продемонстриро­ванного в разделе о SHOW PROFILE:

mysql> FLUSH STATUS;
mysql> SELECT * FROM sakila.nicer_but_slower_film_list;
[query results omitted]
mysql> SHOW STATUS WHERE Variable_name LIKE 'Handler%'
          OR Variable_name LIKE 'Created%';
+----------------------------+-------+
| Variable_name              | Value |
+----------------------------+-------+
| Created_tmp_disk_tables    | 2     |
| Created_tmp_files          | 0     |
| Created_tmp_tables         | 3     |
| Handler_commit             | 1     |
| Handler_delete             | 0     |
| Handler_discover           | 0     |
| Handler_prepare            | 0     |
| Handler_read_first         | 1     |
| Handler_read_key           | 7483  |
| Handler_read_next          | 6462  |
| Handler_read_prev          | 0     |
| Handler_read_rnd           | 5462  |
| Handler_read_rnd_next      | 6478  |
| Handler_rollback           | 0     |
| Handler_savepoint          | 0     |
| Handler_savepoint_rollback | 0     |
| Handler_update             | 0     |
| Handler_write              | 6459  |
+----------------------------+-------+

Похоже, что запрос действительно создал три временные таблицы, которые были скрыты от представления в SHOW PROFILE (возможно, из-за особенностей способа вы­полнения запроса сервером). Две временные таблицы находились на диске. Здесь мы сократили выведенную информацию для улучшения удобочитаемости. В конце концов, данные, полученные при выполнении команды SHOW PROFILE по этому за­просу, записываются в журнал, поэтому вы можете журналировать в Percona Server даже такой уровень детализации.

Согласитесь, эта весьма подробная запись в журнале медленных запросов содержит практически все, что вы можете видеть в SHOW PROFILE и SHOW STATUS, и еще кое-что. Это делает журнал очень полезным для поиска более подробной информации при нахождении плохого запроса с помощью утилиты pt-query-digest. Когда вы просмо­трите отчет от pt-query-digest, увидите такую строку заголовка:

# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0xEE758C5E0D7EADEE at byte 3214 _____

Вы можете использовать байтовое смещение для фокусировки на нужном разделе журнала следующим образом:

tail -c +3214 /path/to/query.log | head -n100

Вуаля! Можно рассмотреть все подробности. Кстати, pt-query-digest понимает все добавленные пары «имя — значение» формата медленного журнала запросов Percona Server и автоматически выводит намного более подробный отчет.

 

Использование Performance Schema

На момент написания этой статьи таблицы Performance Schema, представленные в MySQL 5.5, не поддерживают профилирование на уровне запросов. Performance Schema появилась не так давно. Однако она быстро развивается, приобретая до­полнительную функциональность в каждом следующем релизе. Но даже первона­чальная функциональность MySQL 5.5 позволяет получать любопытную инфор­мацию. Например, следующий запрос покажет основные причины ожидания в системе:

mysql> SELECT event_name, count_star, sum_timer_wait
    -> FROM events_waits_summary_global_by_event_name
    -> ORDER BY sum_timer_wait DESC LIMIT 5;
+----------------------------------------+------------+------------------+
| event_name                             | count_star | sum_timer_wait   |
+----------------------------------------+------------+------------------+
| innodb_log_file                        | 205438     | 2552133070220355 |
| Query_cache::COND_cache_status_changed | 8405302    | 2259497326493034 |
| Query_cache::structure_guard_mutex     | 55769435   |  361568224932147 |
| innodb_data_file                       | 62423      |  347302500600411 |
| dict_table_stats                       | 15330162   |   53005067680923 |
+----------------------------------------+------------+------------------+

Сейчас существует несколько моментов, ограничивающих использование Per­formance Schema в качестве инструмента профилирования общего назначения. Во-первых, она не обеспечивает достаточный уровень детализации выполнения запросов и затрат времени, который можно получить благодаря существующим ин­струментам. Во-вторых, она довольно долго не использовалась и в данный момент ее применение приводит к большим издержкам, чем применение привычного для многих инструмента профилирования. (Есть основания полагать, что это будет ис­правлено в ближайшее время.)

Наконец, иногда она слишком сложна и низкоуровнева для использования большин­ством пользователей. Функции, реализованные к настоящему моменту, в основном нацелены на то, что нужно измерить при изменении исходного кода MySQL для улучшения производительности сервера. Сюда относятся такие элементы, как ожи­дания и мьютексы. Некоторые из функций MySQL 5.5 полезны для опытных пользо­вателей, а не для разработчиков серверов. Однако пользователи все еще нуждаются в разработке удобных инструментов интерфейса. В настоящее время для написания сложных запросов к разнообразным таблицам метаданных с большим количеством столбцов требуется настоящее мастерство. Это довольно сложный для использования и понимания набор инструментов.

Будет здорово, когда Performance Schema в более поздних версиях MySQL получит больше функциональности. И очень приятно, что Oracle реализует ее как табли­цы, доступные через SQL, тем самым пользователи могут получать данные любым удобным для них способом. Однако пока она еще не способна заменить журнал медленных запросов или другие инструменты, помогающие сразу увидеть варианты улучшения производительности сервера и выполнения запросов.

 

Использование профиля для оптимизации

Итак, у вас есть профиль сервера или запроса — что с ним делать? Хороший профиль обычно делает проблему очевидной, но решения может и не быть (хотя чаще всего есть). На этом этапе, особенно при оптимизации запросов, вам нужно полагаться на знания о сервере и о том, как он выполняет запросы. Профиль или те данные, которые вы можете собрать, указывают направление движения и дают основания для применения ваших знаний и нахождения результатов с помощью дополнительных инструментов, таких как EXPLAIN.

В общем, хотя нахождение источника проблемы с помощью профиля со всеми метри­ками не должно представлять труда, наделе невозможно выполнить измерения абсо­лютно точно, поскольку оцениваемые системы не поддерживают этой возможности. Ранее, рассматривая пример, мы подозревали, что на временные таблицы и неиндек­сированные чтения затрачивается большая часть времени отклика, однако не можем этого доказать. Иногда проблемы трудно решить, потому что, возможно, не измерено все, что нужно, либо измерения сделаны в неверном направлении. Например, вы мо­жете определять активность всего сервера вместо изучения того фрагмента, который пытаетесь оптимизировать, или анализировать измерения, проведенные с момента времени до начала выполнения запроса, а не тогда, когда он был запущен.

Существует еще одна возможность. Предположим, вы анализируете журнал мед­ленных запросов и находите простой запрос, на несколько запусков которого за­трачено неоправданно много времени, хотя он быстро запускался в тысячах других случаев. Вы снова запускаете запрос, и он выполняется молниеносно, как и должно быть. Применяете EXPLAIN и обнаруживаете, что он правильно использует индекс. Вы пытаетесь использовать похожие запросы с разными значениями в разделе WHERE, чтобы убедиться, что запрос не обращается к кэшу, и они тоже выполняются быстро. Кажется, что с этим запросом все нормально. Что дальше?

Если у вас есть только стандартный журнал медленных запросов MySQL без плана выполнения или подробной информации о времени, вы знаете только, что запрос плохо работал, когда был журналирован, и не можете понять, почему это произошло. Возмож­но, что-то еще потребляло ресурсы в системе, например резервное копирование или какая-то блокировка или параллелизм тормозили ход запроса. Периодически возника­ющие проблемы — это особый случай, который мы рассмотрим в следующей статье.

 

Вас заинтересует / Intresting for you:

Другие статьи автора:


запрос в запросе. MySQL: примеры запросов. Вложенные запросы MySQL

В настоящее время каждый человек может наблюдать стремительный рост объема цифровой информации. А так как большая часть этой информации является важной, возникает необходимость ее сохранения на цифровых носителях для последующего использования. В данной ситуации могут применяться такие современные технологии, как базы данных. Они обеспечивают надежное хранение любой цифровой информации, а доступ к данным может быть осуществлен в любой точке земного шара. Одной из рассматриваемых технологий является система управления базами данных MySQL.

СУБД MySQL – что это?

Реляционная система управления базами данных MySQL является одной из самых востребованных и часто используемых технологий хранения информации. Ее функциональные возможности превосходят по многим показателям существующие СУБД. В частности, одной из главных особенностей является возможность использовать вложенные запросы MySQL.

Поэтому многие проекты, где важно время быстродействия и необходимо обеспечить хранение информации, а также осуществлять сложные выборки данных, разрабатываются на базе СУБД MySQL. Большую часть таких разработок составляют интернет-сайты. При этом MySQL активно внедряется при реализации как небольших (блоги, сайт-визитки и т. п.), так и достаточно крупных задач (интернет-магазины, хранилище данных и т. д.). В обоих случаях для отображения информации на странице сайта применяется MySQL-запрос. В запросе разработчики стараются максимально использовать имеющиеся возможности, которые предоставляет система управления базами данных.

Как должно быть организовано хранение данных

Для удобного хранения и последующей обработки данные обязательно упорядочиваются. Структура данных позволяет определить, каким образом будут выглядеть таблицы, использующиеся для хранения информации. Таблицы базы данных представляют собой набор полей (столбцов), отвечающих за каждое определенное свойство объекта данных.

Например, если составляется таблица сотрудников определенной компании, то ее самая простая структура будет иметь следующий вид. За каждым сотрудником закреплен уникальный номер, который, как правило, используется в качестве первичного ключа к таблице. Затем в таблицу заносятся персональные данные сотрудника. Это может быть что угодно: Ф. И. О., номер отдела, за которым он закреплен, телефон, адрес и прочее. Согласно требованиям нормализации (6 нормальных форм баз данных), а также для того, чтобы MySQL-запросы выстраивались структурированно, поля таблицы должны быть атомарными, то есть не иметь перечислений или списков. Поэтому, как правило, в таблице существуют отдельные поля для фамилии, имени и т. д.

Employee_id

Surname

Name

Patronymic

Department_id

Position

Phone

Employer_id

1

Иванов

Иван

Иванович

Администрац.

Директор

495****

null

2

Петров

Петр

Петрович

Администрац.

Зам. директора

495***

1

3

Гришин

Григорий

Григорьевич

Продажи

Начальник

1

59

Сергеев

Сергей

Сергеевич

Продажи

Продавец-консульт.

495***

32

Выше представлен тривиальный пример структуры таблицы базы данных. Однако она ещё не до конца отвечает основным требованиям нормализации. В реальных системах создается дополнительная таблица отделов. Поэтому приведенная таблица вместо слов в колонке «Отдел» должна содержать номера отделов.

Каким образом происходит выборка данных

Для получения данных из таблиц в СУБД используется специальная команда MySQL – запрос Select. Для того чтобы сервер базы данных правильно отреагировал на обращение, запрос должен быть корректно сформирован. Структура запроса формируется следующим образом. Любое обращение к серверу БД начинается с ключевого слова select. Именно с него строятся все в MySQL запросы. Примеры могут иметь различную сложность, но принцип построения очень похож.

Затем необходимо указать, с каких полей требуется выбрать интересующую информацию. Перечисление полей происходит через запятую после предложения select. После того как все необходимые поля были перечислены, в запросе указывается объект таблицы, из которого будет происходить выборка, при помощи предложения from и указания имени таблицы.

Для ограничения выборки в MySQL-запросы добавляются специальные операторы, предусмотренные СУБД. Для выборки неповторяющихся (уникальных) данных используется предложение distinct, а для задания условий – оператор where. В качестве примера, применимого к вышеуказанной таблице, можно рассмотреть запрос, требующий информацию о Ф.И.О. сотрудников, работающих в отделе «Продажи». Структура запроса примет вид, как в таблице ниже.

Понятие вложенного запроса

Но главная особенность СУБД, как было указано выше, возможность обрабатывать вложенные запросы MySQL. Как он должен выглядеть? Из названия логически понятно, что это запрос, сформированный в определенной иерархии из двух или более запросов. В теории по изучению особенностей СУБД сказано, что MySQL не накладывает ограничений на количество MySQL-запросов, которые могут быть вложены в главный запрос. Однако можно поэкспериментировать на практике и убедиться, что уже после второго десятка вложенных запросов время отклика серьезно увеличится. В любом случае на практике не встречаются задачи, требующие использовать чрезвычайно сложный MySQL-запрос. В запросе может потребоваться максимально до 3-5 вложенных иерархий.

Построение вложенных запросов

При анализе прочитанной информации возникает ряд вопросов о том, где могут быть использованы вложенные запросы и нельзя ли решить задачу разбиением их на простые без усложнения структуры. На практике вложенные запросы используются для решения сложных задач. К такому типу задач относятся ситуации, когда заранее неизвестно условие, по которому будет происходить ограничение дальнейшей выборки значений. Решить такие задачи невозможно, если просто использовать обычный MySQL-запрос. В запросе, состоящем из иерархий, будет происходить поиск ограничений, которые могут меняться с течением времени или заранее не могут быть известны.

Если рассматривать таблицу, приведенную выше, то в качестве сложной задачи можно привести следующий пример. Допустим, нам необходимо узнать основную информацию о сотрудниках, находящихся в подчинении Гришина Григория Григорьевича, который является начальником отдела продаж. При формировании запроса нам неизвестен его идентификационный номер. Поэтому изначально нам необходимо его узнать. Для этого используется простой запрос, который позволит найти решение главного условия и дополнит основной MySQL-запрос. В запросе наглядно представлено, что подзапрос получает идентификационный номер сотрудника, который в дальнейшем определяет ограничение главного запроса:

В данном случае предложение any используется для того, чтобы исключить возникновение ошибок, если сотрудников с такими инициалами окажется несколько.

Итоги

Подводя итог, необходимо отметить, что существует ещё много других дополнительных возможностей, которые значительно облегчают построение запросов, так как СУБД MySQL – мощное средство с богатым арсеналом инструментов для хранения и обработки данных.

EXPLAIN — Самая мощная команда MySQL / Хабр

Самая мощная команда в MySQL – это EXPLAIN. EXPLAIN может в точности рассказать вам, что происходит, когда вы выполняете запрос. Эта информация позволит вам обнаружить медленные запросы и сократить время, затрачиваемое на обработку запроса, что впоследствии может значительно ускорить работу вашего приложения.

Как использовать команду EXPLAIN


Вот очень простой пример использования этой команды:

Схема базы данных:

(таблица с пользователями users)

(таблица с адресами address)

В этом примере производится выборка данных пользователя на основе его идентификатора (userid).
Вот то, что мы имеем в результате выполнения запроса EXPLAIN:

Переменная   Значение
  Идентификатор (ID) таблицы в запросе. EXPLAIN создает по одной записи для каждой таблицы в запросе.
  Возможные значения: SIMPLE, PRIMARY, UNION, DEPENDENT UNION, SUBSELECT, и DERIVED.
  Имя таблицы, из которой MySQL читает данные
  Тип объединения, которое использует MySQL. Возможные значения: eq_ref, ref, range, index, или all.
  Список индексов (или NULL, если индексов нет), которые MySQL может использовать для выборки рядов в таблице.
  Название индекса, который использует MySQL (после проверки всех возможных индексов).
  Размер ключа в байтах.
  Колонки или значения, которые используются для сравнения с ключем.
  Количество рядов, которые MySQL необходимо проверить, для обработки запроса.
  Дополнительная информация о запросе.

Этот пример достаточно прост. Мы производим поиск по первичному ключу (userid) и может быть только одна запись, которая подойдет нашим условиям (переменная rows равна 1).

Вот более расширенный пример:

Этот запрос более расширенный, чем первый. Он производит объединение таблиц users и address на основе userid. Поле userid – это первичный ключ таблицы users, но он не является индексом в таблице address. Результат выполнения команды EXPLAIN в этом случае будет следующий:

(таблица users)
Type: const
Possible_Keys: primary
Ref: const
(таблица address)
Type: all
Possible_Keys: (ничего)
Ref: (ничего)

Первая таблица является оптимизированной. Для выполнения запроса используется первичный ключ. Вторая таблица неоптимизирована. Значением параметра type является all, а Possible_keys пустой, что означает, что будет производиться полное сканирование таблицы. Добавление индекса к полю user второй таблицы сделает ее оптимизированной.
Результат вывода команды EXPLAIN после оптимизации второй таблицы будет следующим:
(таблица users)
Type: const
Possible_Keys: primary
Ref: const
(таблица address)
Type: const
Possible_Keys: primary
Ref: const

Дополнительную информацию о команде EXPLAIN вы можете найти в официальной документации MySQL: dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/explain.html

MySQL SubQuery Tutorial с примерами

  • Home
  • Testing

      • Back
      • Agile Testing
      • BugZilla
      • Cucumber
      • Database Testing
      • 000
      • JTL Testing
      • JUnit
      • LoadRunner
      • Ручное тестирование
      • Мобильное тестирование
      • Mantis
      • Почтальон
      • QTP
      • Назад
      • Центр качества (ALM)
      • RPA 9000 Test4 Управление
      • TestLink
  • SAP

      • Назад
      • ABAP 900 04
      • APO
      • Начинающий
      • Basis
      • BODS
      • BI
      • BPC
      • CO
      • Назад
      • CRM
      • Crystal Reports
      • FICO
      • 000
      • 000 HRM
      • 9000 3000 Заработная плата
      • Назад
      • PI / PO
      • PP
      • SD
      • SAPUI5
      • Безопасность
      • Менеджер решений
      • Successfactors
      • Учебники SAP

        • Apache
        • AngularJS
        • ASP.Net
        • C
        • C #
        • C ++
        • CodeIgniter
        • СУБД
        • JavaScript
        • Назад
        • Java
        • JSP
        • Kotlin
        • Linux
        • Linux
        • Kotlin
        • Linux
        • js
        • Perl
        • Назад
        • PHP
        • PL / SQL
        • PostgreSQL
        • Python
        • ReactJS
        • Ruby & Rails
        • Scala
        • SQL
        • 000
        • SQL
        • 000 0003 SQL 000 0003 SQL 000
        • UML
        • VB.Net
        • VBScript
        • Веб-службы
        • WPF
    • Обязательно учите!

        • Назад
        • Бухгалтерский учет
        • Алгоритмы
        • Android
        • Блокчейн
        • Business Analyst
        • Создание веб-сайта
        • CCNA
        • Облачные вычисления
        • 00030003 COBOL 9000 Compiler
            9000 Встроенные системы
          • 00030002 9000 Compiler 9000
          • Ethical Hacking
          • Учебники по Excel
          • Программирование на Go
          • IoT
          • ITIL
          • Jenkins
          • MIS
          • Сеть
          • Операционная система
          • Назад
          • Управление проектами Обзоры
          • Salesforce
          • SEO
          • Разработка программного обеспечения
          • VB A
      • Big Data

          • Назад
          • AWS
          • BigData
          • Cassandra
          • Cognos
          • Хранилище данных
          • 0003
          • HBOps
          • 0003
          • HBOps
          • 0003
          • MicroStrategy
          • MongoDB
      .

      PHP Функции MySQLi: mysqli_query, mysqli_connect, mysqli_fetch_array

      • Домашняя страница
      • Тестирование

          • Назад
          • Agile Testing
          • BugZilla
          • BugZilla
          • Тестирование базы данных Cucill
            • Назад
            • JUnit
            • LoadRunner
            • Ручное тестирование
            • Мобильное тестирование
            • Mantis
            • Почтальон
            • QTP
            • Назад
            • Центр качества
            • 000300030003 SoapUI
            • Управление тестированием
            • TestLink
        • SAP

            • B ack
            • ABAP
            • APO
            • Начинающий
            • Basis
            • BODS
            • BI
            • BPC
            • CO
            • Назад
            • CRM
            • CRM
            • Crystal Reports
            • Crystal Reports
            • QM
            • Зарплата
            • Назад
            • PI / PO
            • PP
            • SD
            • SAPUI5
            • Безопасность
            • Менеджер решений
            • Success Webfactors
            • SAP 9272000
            • 000 9272000 00040003 SAP Tutorials 000
            • Назад
            • Apache
            • AngularJS
            • ASP.Net
            • C
            • C #
            • C ++
            • CodeIgniter
            • СУБД
            • JavaScript
            • Назад
            • Java
            • JSP
            • Kotlin
            • Linux
            • Linux
            • Kotlin
            • Linux
            • js
            • Perl
            • Назад
            • PHP
            • PL / SQL
            • PostgreSQL
            • Python
            • ReactJS
            • Ruby & Rails
            • Scala
            • SQL
            • 000
            • SQL
            • 000 0003 SQL 000 0003 SQL 000
            • UML
            • VB.Net
            • VBScript
            • Веб-службы
            • WPF
        • Обязательно учите!

            • Назад
            • Бухгалтерский учет
            • Алгоритмы
            • Android
            • Блокчейн
            • Business Analyst
            • Создание веб-сайта
            • CCNA
            • Облачные вычисления
            • 00030003 COBOL 9000 Compiler
                9000 Встроенные системы
              • 00030002 9000 Compiler 9000
              • Ethical Hacking
              • Учебники по Excel
              • Программирование на Go
              • IoT
              • ITIL
              • Jenkins
              • MIS
              • Сеть
              • Операционная система
              • Назад
              • Управление проектами Обзоры
              • Salesforce
              • SEO
              • Разработка программного обеспечения
              • VB A
          • Big Data

              • Назад
              • AWS
              • BigData
              • Cassandra
              • Cognos
              • Хранилище данных
              • 0003
              • HBOps
              • 0003
              • HBOps
              • MicroStrategy
              • MongoDB
          .

          MySQL DELETE Query с примером

          • Home
          • Testing

              • Back
              • Agile Testing
              • BugZilla
              • Cucumber
              • Database Testing
                • JTL Testing
                • JUnit
                • LoadRunner
                • Ручное тестирование
                • Мобильное тестирование
                • Mantis
                • Почтальон
                • QTP
                • Назад
                • Центр качества (ALM)
                • RPA 9000 Testing SAPI
                • Управление
                • TestLink
            • SAP

                • Назад
                • ABAP
                • 9 0003 APO
                • Начинающий
                • Basis
                • BODS
                • BI
                • BPC
                • CO
                • Назад
                • CRM
                • Crystal Reports
                • FICO
                • Hroll
                • Hroll
                • Назад
                • PI / PO
                • PP
                • SD
                • SAPUI5
                • Безопасность
                • Менеджер решений
                • Successfactors
                • SAP Tutorials

            • Web
            • Web
            • AngularJS
            • ASP.Net
            • C
            • C #
            • C ++
            • CodeIgniter
            • СУБД
            • JavaScript
            • Назад
            • Java
            • JSP
            • Kotlin
            • Linux
            • Linux
            • Kotlin
            • Linux
            • js
            • Perl
            • Назад
            • PHP
            • PL / SQL
            • PostgreSQL
            • Python
            • ReactJS
            • Ruby & Rails
            • Scala
            • SQL
            • 000
            • SQL
            • 000 0003 SQL 000 0003 SQL 000
            • UML
            • VB.Net
            • VBScript
            • Веб-службы
            • WPF
        • Обязательно учите!

            • Назад
            • Бухгалтерский учет
            • Алгоритмы
            • Android
            • Блокчейн
            • Business Analyst
            • Создание веб-сайта
            • CCNA
            • Облачные вычисления
            • 00030003 COBOL 9000 Compiler
                9000 Встроенные системы
              • 00030002 9000 Compiler 9000
              • Ethical Hacking
              • Учебники по Excel
              • Программирование на Go
              • IoT
              • ITIL
              • Jenkins
              • MIS
              • Сеть
              • Операционная система
              • Назад
              • Управление проектами Обзоры
              • Salesforce
              • SEO
              • Разработка программного обеспечения
              • VB A
          • Big Data

              • Назад
              • AWS
              • BigData
              • Cassandra
              • Cognos
              • Хранилище данных
              • 00030003
              • HBOps
              • 0003
              • HBOps
              • 0003
              • MicroStrategy
              • MongoDB
          .

          Как добавить строку в таблицу (пример)

          • Home
          • Testing

              • Back
              • Agile Testing
              • BugZilla
              • Cucumber
              • Database Testing
              • ETL Testing
                • Назад
                • JUnit
                • LoadRunner
                • Ручное тестирование
                • Мобильное тестирование
                • Mantis
                • Почтальон
                • QTP
                • Назад
                • Центр качества
                • 000300030003 SoapUI
                • Управление тестированием
                • TestLink
            • SAP

                • Назад
                • ABAP
                • APO
                • Начинающий
                • Basis
                • BODS
                • BI
                • BPC
                • CO
                • Назад
                • CRM
                • Crystal Reports
                • FICO
                • 000 HRM
                • 000 HRM
                • MM Pay
                • Назад
                • PI / PO
                • PP
                • SD
                • SAPUI5
                • Безопасность
                • Менеджер решений
                • Successfactors
                • SAP Tutorials
            • Web
            • AngularJS
            • ASP.Net
            • C
            • C #
            • C ++
            • CodeIgniter
            • СУБД
            • JavaScript
            • Назад
            • Java
            • JSP
            • Kotlin
            • Linux
            • Linux
            • Kotlin
            • Linux
            • js
            • Perl
            • Назад
            • PHP
            • PL / SQL
            • PostgreSQL
            • Python
            • ReactJS
            • Ruby & Rails
            • Scala
            • SQL
            • 000
            • SQL
            • 000 0003 SQL 000 0003 SQL 000
            • UML
            • VB.Net
            • VBScript
            • Веб-службы
            • WPF
        • Обязательно учите!

            • Назад
            • Бухгалтерский учет
            • Алгоритмы
            • Android
            • Блокчейн
            • Business Analyst
            • Создание веб-сайта
            • CCNA
            • Облачные вычисления
            • 00030003 COBOL 9000 Compiler
                9000 Встроенные системы
              • 00030002 9000 Compiler 9000
              • Ethical Hacking
              • Учебники по Excel
              • Программирование на Go
              • IoT
              • ITIL
              • Jenkins
              • MIS
              • Сеть
              • Операционная система
              • Назад
              • Управление проектами Обзоры
              • Salesforce
              • SEO
              • Разработка программного обеспечения
              • VB A
          • Big Data

              • Назад
              • AWS
              • BigData
              • Cassandra
              • Cognos
              • Хранилище данных
              • 0003
              • HBOps
              • 0003
              • HBOps
              • MicroStrategy
          .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *