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当面试官问起"如何分析SQL性能问题"时,大部分候选人都会提到EXPLAIN
命令。执行计划就像SQL的体检报告,而其中频繁出现的Using where标识符,往往藏着数据库查询效率的关键线索。
在EXPLAIN
的输出中,Using where表示MySQL需要在存储引擎层返回的数据基础上,额外进行过滤操作。比如你写了一个带WHERE
条件的查询,但数据库发现即使通过索引检索,拿到的数据仍然需要二次筛选。
举个例子:如果表中有个复合索引(age, salary)
,但查询条件是WHERE age > 30 AND name = '张三'
,这时候MySQL可能先用索引过滤age>30
的记录,再用Using where逐条检查name
是否符合条件。
最近帮同事排查一个慢查询时,发现执行计划里同时存在Using index和Using where。这种情况说明虽然用到了覆盖索引,但仍有过滤条件无法在索引层面完成。
比如表结构是:
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(20),
age INT,
INDEX idx_age_name (age,name)
);
执行SELECT * FROM users WHERE age=25 AND name LIKE '王%'
时,索引已经覆盖了age
和name
字段,但LIKE
前缀匹配导致无法完全利用索引,最终需要回表过滤。
EXPLAIN FORMAT=JSON
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记住:执行计划不是玄学,理解每个标识符背后的工作原理,才能在调优时直击要害。遇到Using where别慌张,先看它对应的是必要过滤还是设计缺陷,这才是高级工程师应有的分析思路。
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