三国演义 三国演义是一部在华人世界非常普及的历史小说,是由罗贯中根据元朝的三国志平话改编,他以东汉末年魏、蜀、吴三国斗争为主题,收集历史资料和说书人的故事,成为这一部大家都非常熟悉的故事。 或许我们现在觉得这些历史已经跟我们没什么关系了,不过大家都知道关公过五关斩六将,刘备三顾茅芦,诸葛孔明的空城记。 这些老掉牙的故事,总是不断的出现在电影、电视剧和各种平台的游戏,一代又一代的传承下去。 这应该是因为三国演义的确是一个好故事,很多很精采的好故事,就像美国畅销作家史帝芬金所说的,一个好故事是不会寂寞的。 三国演义的普及,让人认为里面讲的故事其实就是真的历史,罗贯中在编这本书的时候,大概是为了让它可以比较戏剧化一些,采用了很多当时说书人的内容,这些内容是在民间流传或由说书人编造的,跟历史并不一样。 例如大家熟悉的关公斩华雄,在三国演义中是一段非常的精采故事,作者使用很短的内容让关云长的豪勇,简单、清楚而且非常震憾的呈现给读者。 不过根据史料的考证,其实华雄的头是被孙坚砍掉的。 这也是为什么清朝的时候就有人评论三国演义是「七实三虚,惑乱观者」。…
MySQL 性能优化神器 Explain 使用分析, EXPLAIN结果的参数详解, Mysql性能调优工具
准备工作
DROP TABLE IF EXISTS `t1`; CREATE TABLE `t1` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `other_column` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '', `other_column2` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '', `other_column3` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx` (`other_column`), KEY `u_idx` (`other_column2`,`other_column3`), KEY `u_idx2` (`other_column`,`other_column2`,`other_column3`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of t1 -- ---------------------------- INSERT INTO `t1` VALUES ('1', 'A', 'D', 'L'); INSERT INTO `t1` VALUES ('2', 'B', 'E', 'M'); INSERT INTO `t1` VALUES ('3', 'C', '', 'N'); INSERT INTO `t1` VALUES ('4', '', 'F', ''); INSERT INTO `t1` VALUES ('5', 'F', 'G', 'O'); INSERT INTO `t1` VALUES ('6', 'A', 'H', 'P'); -- ---------------------------- -- Table structure for t2 -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `t2`; CREATE TABLE `t2` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `other_column` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx` (`other_column`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of t2 -- ---------------------------- INSERT INTO `t2` VALUES ('1', 'C'); INSERT INTO `t2` VALUES ('2', 'D'); INSERT INTO `t2` VALUES ('3', 'E'); INSERT INTO `t2` VALUES ('4', ''); INSERT INTO `t2` VALUES ('5', 'G'); -- ---------------------------- -- Table structure for t3 -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `t3`; CREATE TABLE `t3` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `other_column` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of t3 -- ---------------------------- INSERT INTO `t3` VALUES ('1', 'F'); INSERT INTO `t3` VALUES ('2', 'G'); INSERT INTO `t3` VALUES ('3', 'H'); INSERT INTO `t3` VALUES ('4', ''); INSERT INTO `t3` VALUES ('5', 'I');
在使用Explain分析SQL语句之后,会出现这些列,分别是id、type、tabl、select_type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra。下面就来拿几张表和语句全面说明一下。
id :select查询的一个序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或者操作表的顺序(有三种情况)。
①id相同表示mysql内部的查询优化器执行命令,也就是加载表的顺序的,从上到下,也就是先后加载了t1,t2,t3,当然也有可能顺序不是这样。
EXPLAIN SELECT t2.* FROM t1,t2,t3 WHERE t1.id = t2.id AND t1.id = t3.id AND t1.other_column = ''; +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+---------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+---------------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 5 | Using where | | 1 | SIMPLE | t2 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test_db.t1.id | 1 | | | 1 | SIMPLE | t3 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test_db.t1.id | 1 | Using index | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+---------------+------+-------------+
②id不同
EXPLAIN SELECT t2.* FROM t2 WHERE id = (SELECT id FROM t1 WHERE id = (SELECT t3.id FROM t3 WHERE t3.other_column = '')); +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | t2 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | | | 2 | SUBQUERY | t1 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | | 1 | Using index | | 3 | SUBQUERY | t3 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 5 | Using where | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行。也就是先执行子查询查t3的表语句,再t1。
③id相同存在,不同也存在。
EXPLAIN SELECT t2.* FROM(SELECT t3.id FROM t3 WHERE t3.other_column = '') s1,t2 WHERE s1.id = t2.id; +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | | | 1 | PRIMARY | t2 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | | | 2 | DERIVED | t3 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 5 | Using where | +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
分析结果可看出,先走id最大的2,也就是先走括号里面的查t3表的语句。走完查t3后,顺序执行,有一个<derived2>,derived是衍生的意思,意思是在执行完t3查询后的s1虚表基础上,<derived2>中的2,就是id为2的。最后执行的查t2表。
简介
MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对 SELECT
语句进行分析, 并输出 SELECT
执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.
EXPLAIN 命令用法十分简单, 在 SELECT 语句前加上 Explain 就可以了, 例如:
EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE id < 300;
准备
为了接下来方便演示 EXPLAIN 的使用, 首先我们需要建立两个测试用的表, 并添加相应的数据:
CREATE TABLE `user_info` ( `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '', `age` INT(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_index` (`name`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8 INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50); INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);
CREATE TABLE `order_info` ( `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` BIGINT(20) DEFAULT NULL, `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '', `productor` VARCHAR(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8 INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH'); INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');
EXPLAIN 输出格式
EXPLAIN 命令的输出内容大致如下:
mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
各列的含义如下:
- id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.
- select_type: SELECT 查询的类型.
- table: 查询的是哪个表
- partitions: 匹配的分区
- type: join 类型
- possible_keys: 此次查询中可能选用的索引
- key: 此次查询中确切使用到的索引.
- ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用
- rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
- filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
- extra: 额外的信息
接下来我们来重点看一下比较重要的几个字段.
select_type
select_type
表示了查询的类型, 它的常用取值有:
- SIMPLE, 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询
- PRIMARY, 表示此查询是最外层的查询
- UNION, 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
- DEPENDENT UNION, UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
- UNION RESULT, UNION 的结果
- SUBQUERY, 子查询中的第一个 SELECT
- DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.
最常见的查询类别应该是 SIMPLE
了, 比如当我们的查询没有子查询, 也没有 UNION 查询时, 那么通常就是 SIMPLE
类型, 例如:
mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
如果我们使用了 UNION 查询, 那么 EXPLAIN 输出 的结果类似如下:
mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (1, 2, 3)) -> UNION -> (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (3, 4, 5)); +----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+ | 1 | PRIMARY | user_info | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where | | 2 | UNION | user_info | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where | | NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary | +----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+ 3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
table
表示查询涉及的表或衍生表
type
type
字段比较重要, 它提供了判断查询是否高效的重要依据依据. 通过 type
字段, 我们判断此次查询是 全表扫描
还是 索引扫描
等.
反应的结果和mysql是否优化过,是否是最佳状态息息相关。
常见的大概7种:
从最好到最差的结果依次如下:
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
type 常用类型
type 常用的取值有:
system
:表只有一行记录(等于系统表),这是const类型的特例,平时不会出现,这个也可以忽略不计,且只能用于myisam和memory表。如果是Innodb引擎表,type列在这个情况通常都是all或者index。const
: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可.
例如下面的这个查询, 它使用了主键索引, 因此type
就是const
类型的.mysql> explain select * from user_info where id = 2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
eq_ref
: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较操作通常是=
, 查询效率较高. 例如:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: index possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 314 ref: NULL rows: 9 filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: eq_ref possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: test.order_info.user_id rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
ref
: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了最左前缀
规则索引的查询.
例如下面这个例子中, 就使用到了ref
类型的查询:mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: ref possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 9 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index 2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
range
: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.
当type
是range
时, 那么 EXPLAIN 输出的ref
字段为 NULL, 并且key_len
字段是此次查询中使用到的索引的最长的那个.例如下面的例子就是一个范围查询:mysql> EXPLAIN SELECT * -> FROM user_info -> WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: range possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: NULL rows: 7 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
index
: 表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据.
index
类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据. 当是这种情况时, Extra 字段 会显示Using index
.
例如:mysql> EXPLAIN SELECT name FROM user_info \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: name_index key_len: 152 ref: NULL rows: 10 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
上面的例子中, 我们查询的 name 字段恰好是一个索引, 因此我们直接从索引中获取数据就可以满足查询的需求了, 而不需要查询表中的数据. 因此这样的情况下, type 的值是
index
, 并且 Extra 的值是Using index
.- ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一. 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.
下面是一个全表扫描的例子, 可以看到, 在全表扫描时, possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示没有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整个查询效率是十分低下的.mysql> EXPLAIN SELECT age FROM user_info WHERE age = 20 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 10 filtered: 10.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
type 类型的性能比较
通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
ALL
类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的.
而 index
类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.
后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了.
possible_keys
possible_keys
表示 MySQL 在查询时, 能够使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys
中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查询时具体使用了哪些索引, 由 key
字段决定.
key
此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引.
key_len
表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组合索引是否完全被使用, 或只有最左部分字段被使用到.
key_len 的计算规则如下:
- 字符串
- char(n): n 字节长度
- varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3 n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4 n + 2 字节.
- 数值类型:
- TINYINT: 1字节
- SMALLINT: 2字节
- MEDIUMINT: 3字节
- INT: 4字节
- BIGINT: 8字节
- 时间类型
- DATE: 3字节
- TIMESTAMP: 4字节
- DATETIME: 8字节
- 字段属性: NULL 属性 占用一个字节. 如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性.
我们来举两个简单的栗子:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: range possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 9 ref: NULL rows: 5 filtered: 11.11 Extra: Using where; Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
上面的例子是从表 order_info 中查询指定的内容, 而我们从此表的建表语句中可以知道, 表 order_info
有一个联合索引:
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
不过此查询语句 WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH'
中, 因为先进行 user_id 的范围查询, 而根据 最左前缀匹配
原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配, 因此实际上我们使用到的索引的字段只有 user_id
, 因此在 EXPLAIN
中, 显示的 key_len 为 9. 因为 user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字节, 而 NULL 属性占用一个字节, 因此总共是 9 个字节. 若我们将user_id 字段改为 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0'
, 则 key_length 应该是8.
上面因为 最左前缀匹配
原则, 我们的查询仅仅使用到了联合索引的 user_id
字段, 因此效率不算高.
接下来我们来看一下下一个例子:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: ref possible_keys: user_product_detail_index key: user_product_detail_index key_len: 161 ref: const,const rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这次的查询中, 我们没有使用到范围查询, key_len 的值为 161. 为什么呢? 因为我们的查询条件 WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1'
中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此 keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161
rows
rows 也是一个重要的字段. MySQL 查询优化器根据统计信息, 估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数.
这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.
Extra
EXplain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:
- Using filesort
当 Extra 中有Using filesort
时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有Using filesort
, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.
例如下面的例子:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY product_name \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: user_product_detail_index key_len: 253 ref: NULL rows: 9 filtered: 100.00 Extra: Using index; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们的索引是
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
但是上面的查询中根据 product_name
来排序, 因此不能使用索引进行优化, 进而会产生 Using filesort
.
如果我们将排序依据改为 ORDER BY user_id, product_name
, 那么就不会出现 Using filesort
了. 例如:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: order_info partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: user_product_detail_index key_len: 253 ref: NULL rows: 9 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
- Using index
“覆盖索引扫描”, 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错 - Using temporary
查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.
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