2025年最新Java面试宝典免费下载,包含MySQL性能优化实战技巧。掌握EXPLAIN分析工具,快速定位慢查询问题,学习type字段判断查询效率,解读possible_keys和key差异优化索引使用。通过rows和filtered字段预估扫描行数,识别Extra中的性能瓶颈信号。实战案例教你消灭全表扫描、实现索引覆盖、合理使用force index。立即下载完整面试资料,提升SQL调优能力,轻松应对大厂技术面试。访问面试鸭返利网获取更多Java面试干货和独家优惠。
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作为经常要优化SQL查询的开发者,我发现在面试中经常被问到如何用EXPLAIN分析查询性能。今天就以真实的项目经验,手把手教你掌握这个MySQL的实用技能。
当线上系统出现慢查询时,EXPLAIN是我们的头号诊断工具。它能展示MySQL执行查询的具体计划,相当于给SQL语句做X光检查。通过解析type字段的值,我们能立即判断是否用到了索引扫描;查看rows列可以预估扫描行数;extra字段更是藏着执行计划的"健康指标"。
这是判断查询效率的首要指标。常见的有:
possible_keys显示可能用到的索引,而key是实际使用的索引。如果这两个字段差异大,说明存在索引失效的情况,需要检查where条件字段类型是否匹配。
这里显示的是预估扫描行数,实际执行可能会有波动。但当这个数值超过1万时,就说明可能需要优化了,尤其是配合filesort出现的时候。
表示存储引擎返回数据后,经过server层过滤后剩余数据的百分比。低于10%的数值可能意味着索引效率低下。
当type=ALL时,立即检查where条件是否包含索引字段。曾有个订单表查询因为忘记给status字段建索引,导致每次查询扫描50万行数据。
如果Extra出现"Using index",说明查询所需字段都在索引中。有个用户表查询,通过把select *改成具体字段,查询时间从800ms降到了50ms。
当possible_keys出现多个索引时,要评估是否需要force index。某次分页查询使用索引合并反而导致性能下降,强制指定时间字段索引后性能提升3倍。
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