MySQL 쿼리 튜닝의 첫걸음

EXPLAIN [EXTENDED] SELECT ... FROM ... WHERE ...

01. id : select를 구분하는 번호

02. select_type : 현재 실행되는 쿼리의 SELECT문 종류와 위치
 - SIMPLE : Union이나 Sub Query가 없는 단순한 Select문
 - PRIMARY : Sub Query에서 최상위 쿼리에 대한 Select
 - UNION : Union 내부의 Select
 - DEPENDENT UNION : Union 내부의 Select 중, 외부 쿼리와 연관된 셀렉션
 - UNION RESULT : Union의 결과이며, union의 각 결과를 셀렉션
 - SUBQUERY : Sub Query의 첫번째 Select, 다시 말해 결과를 얻는 Select문
 - DEPENDENT SUBQUERY : 외부 쿼리와 연관된 Sub Query
 - DERIVED : FROM절의 Sub Query로, 이전 쿼리에서 처리된 결과를 기반으로 새로운 테이블 생성
 - UNCACHEABLE SUBQUERY : 캐시할 수 없는 Sub Query

03. table : 참조하는 테이블

04. partitions : 사용되는 파티션의 목록

(*) 05. type : 현재 실행되는 쿼리의 테이블 접근 방법 (Best -> Worst 순)
 - system : 단일 행을 반환하는 쿼리에 대한 최적화된 방식
 - const: 기본 키(Primary) 혹은 고유 인덱스 값으로 검색하는 경우
 - eq_ref : JOIN 시에 기본 키(Primary) 혹은 고유 인덱스(Index)를 사용하는 경우, 하나의 레코드만 검색
 - ref : 참조하는 인덱스가 있는 테이블에 대한 검색, 여러 개의 레코드 반환
 - fulltext : FULLTEXT 검색하는 경우
 - ref_or_null : ref와 유사하지만, NULL값을 포함한 레코드 검색하는 경우
 - index_merge : 여러 개의 인덱스(Index)를 조합한 쿼리를 수행하는 경우
 - unique_subquery : IN절 안의 Sub Query에서 기본 키(Primary)가 걸리는 경우
 - index_subquery : IN절 안의 Sub Query에서 인덱스(Index)가 걸리는 경우
 - range : 인덱스(Index)를 범위로 검색하는 경우
 - index : 인덱스(Index)를 Full Scan하는 경우
 - all : 테이블을 Full Scan하는 경우

06. possible_keys : 쿼리에 사용될 수 있는 인덱스(Index)의 목록

(*) 07. key : MySQL 옵티마이저가 사용하기로 결정한 인덱스(Index) 정보, NULL일 경우 인덱스 사용하지 않음

08. key_len : 인덱스의 사용 길이로 인덱스의 일부를 사용하는 경우에 적용되며, 값이 작을수록 성능에 유리

09. ref : 연결 조건에서 사용되는 컬럼으로, 어떤 컬럼이 사용되었는지 나타냄

(*) 10. rows : MySQL 옵티마이저가 쿼리 실행 시 예상되는 총 행의 수, 이 값이 적을 수록 성능 우수

11. filtered : 각 실행 단계에서 반환되는 레코드의 비율

(*) 12. extra : 쿼리 실행과 관련된 추가 정보 (Best -> Worst 순)
 - using index : 인덱스(Index)를 사용하여 데이터 추출
 - using where : where 조건으로 데이터 추출
 - using temporary : MySQL에서 임시 테이블을 생성하여 추출, ORDER BY 혹은 GROUP BY등의 연산 혹은 Sub Query 시 사용될 수 있으며 디스크 저장되기에 I/O의 비용으로 인해 성능하락 가능성
 - using filesort : ORDER BY 수행 시에 인덱스(Index)를 사용하지 않고 정렬하는 경우 사용되며 이 또한 성능 하락 가능성

ALTER TABLE monday_9_pm_article ADD INDEX idx_member_id (member_id);
ALTER TABLE monday_9_pm_member ADD INDEX idx_member_nickname (nickname);

ANALYZE TABLE ...

EXPLAIN ANALYZE SELECT ... FROM ... WHERE ...

-> Nested loop inner join  (cost=1.83 rows=7) (actual time=0.422..0.516 rows=9 loops=1)
    -> Index lookup on member using idx_nickname (nickname='Inpyo Jeon')  (cost=0.35 rows=1) (actual time=0.228..0.238 rows=1 loops=1)
    -> Index lookup on article using idx_member_id (member_id=`member`.id)  (cost=1.48 rows=7) (actual time=0.174..0.240 rows=9 loops=1)

1. (cost=1.83 rows=7)
 -> 해당 쿼리의 총 비용이 1.83, 예상되는 결과 행 수가 7행
2. (actual time = 0.422..0.516 rows=9 loops=1)
 -> 실제 쿼리 실행에 걸린 시간이 0.422초에서 0.516초 사이, 결과 행 수는 9행