文章目录

前言
一、EXPLAIN是什么？
二、有什么用？
三、Explain 的每个字段
- 3.1、id(必记住)
- 3.2、select_type
3.3、table
3.4、type（必记住）
3.5、possible_keys
3.6、key
3.7、key_len
3.8、ref
3.9、rows（记）
filtered
3.10、extra（记）
四、MySQL执行计划（explain）的局限性
参考文章

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

EXPAIN 记录。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、EXPLAIN是什么？

explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,获取sql的执行信息

二、有什么用？

表的读取顺序
数据读取操作的操作类型
哪些索引可以使用
哪些索引被实际使用
表之间的引用
每张表有多少行优化器查询

三、Explain 的每个字段

几个重要字段为：id、type、key、rows、Extra

3.1、id(必记住)

id列的编号就是select 的序列号，也可以理解为SQL执行顺序的标识，有几个select 就有几个id。

id值不同：只查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，优先执行
id值相同：从上向下执行：
id值为null ：表示是一个结果集，不需要使用它来查询。

3.2、select_type

查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等复杂的查询

SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者union
PRIMARY：查询中包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为primary （且只有一个）
SUBQUERY：在select 或 where列表中包含了子查询
DERIVED：在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生），mysql或递归执行这些子查询，把结果放在零时表里
UNION：若第二个select出现在union之后，则被标记为union；若union包含在from子句的子查询中，外层select将被标记为derived
UNION RESULT：从union表获取结果的select （没有参与查询，id值此时为null）

3.3、table

表示explain 的一行正在访问哪个表。

如果查询使用啦别名。那么这里显示的是别名
如果不涉及对数据库表的操作。那么显示null
如果显示为尖括号控起来就表示这是个临时表。后面的N 就是执行计划中的id。表示结果来自于这个查询产生
**如果是尖括号括起来的<union M,N> 与之类似，这也是一个临时表，表示这个结果来自与union查询的id为M,N的结果集 **

3.4、type（必记住）

它提供了判断查询是否高效的重要依据依据。
type显示查询使用了何种查询范围，主要有以下几种，从最好到最坏依次是：

ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system

ALL，说明效率是很差，需要优化了。

system: 表中只有一条数据，这个类型是特殊的 const 类型。
const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描，表示通过索引一次就找到了，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：explain select * from user_info where id = 2；
eq_ref: 唯一性索引扫描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：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id;
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：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5
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。例如下面的例子就是一个范围查询：explain select * from user_info where id between 2 and 8；
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。
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。
NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引

一般来说，好的sql查询至少达到range级别，最好能达到ref

3.5、possible_keys

它表示 mysql 在查询时，可能使用到的索引。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。

3.6、key

显示查询实际使用哪个索引来优化对该表的访问；

select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。

3.7、key_len

用于处理查询的索引长度，表示索引中使用的字节数。通过这个值，可以得出一个多列索引里实际使用了哪一部分。

注：key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。另外，key_len只计算where条件用到的索引长度，而排序和分组就算用到了索引，也不会计算到key_len中。

3.8、ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值，如果可能，是一个常量const。

3.9、rows（记）

表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，大致估算的找到所需的目标记录所需要读取的行数，不是精确值。这个值非常直观的显示 sql 效率好坏，原则上 rows 越少越好

filtered

当你的索引统计直接获取了需要的所有数据时，就会显示100

因此一个比较低filtered值表示需要有一个更好的索引，假如type=all，表示以全表扫描的方式得到1000条记录，且filtered=0.1%，表示只有1条记录是符合搜索条件的。

3.10、extra（记）

Using filesort
MySQL有两种方式可以生成有序的结果，通过排序操作或者使用索引，当Extra中出现了Using filesort 说明MySQL使用了后者，但注意虽然叫filesort但并不是说明就是用了文件来进行排序，只要可能排序都是在内存里完成的。大部分情况下利用索引排序更快，所以一般这时也要考虑优化查询了。使用文件完成排序操作，这是可能是ordery by，group by语句的结果，这可能是一个CPU密集型的过程，可以通过选择合适的索引来改进性能，用索引来为查询结果排序。

Using temporary
用临时表保存中间结果，常用于GROUP BY 和 ORDER BY操作中，一般看到它说明查询需要优化了，就算避免不了临时表的使用也要尽量避免硬盘临时表的使用。

Not exists
MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了。

Using index
说明查询是覆盖了索引的，不需要读取数据文件，从索引树（索引文件）中即可获得信息。如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找，没有using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作。这是MySQL服务层完成的，但无需再回表查询记录。

Using index condition
这是MySQL 5.6出来的新特性，叫做“索引条件推送”。简单说一点就是MySQL原来在索引上是不能执行如like这样的操作的，但是现在可以了，这样减少了不必要的IO操作，但是只能用在二级索引上。

Using where
使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。注意：Extra列出现Using where表示MySQL服务器将存储引擎返回服务层以后再应用WHERE条件过滤。

Using join buffer
使用了连接缓存：Block Nested Loop，连接算法是块嵌套循环连接;Batched Key Access，连接算法是批量索引连接

impossible where
where子句的值总是false，不能用来获取任何元组

select tables optimized away
在没有GROUP BY子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作，或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化。

distinct
优化distinct操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作

四、MySQL执行计划（explain）的局限性

（1）EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况；

（2）EXPLAIN不考虑各种Cache；

（3）EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作；

（4）部分统计信息是估算的，并非精确值；

（5）EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看。

参考文章

无前后顺序
作者：敖丙
有哪些常见的数据库优化方法？

作者：蓝汝丶琪
认识Explain

作者：萌之兰
数据库 explain详解

数据库_EXPLAIN(查询性能优化)相关推荐

数据库查询性能优化之利器—索引（二）
数据库查询性能优化之利器-索引(二) 在前面一篇文章中谈到适当地建立索引能够大幅度地提升SQL语句查询速度,然而并不是在什么情况下都适合建立索引,下面来谈一下什么情况下适合建立索引.建立什么样的索引以 ...
mysql获取查询策略语句_MySQL数据库查询性能优化策略
优化查询使用Explain语句分析查询语句 Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句. 通过对查询语句的分析,可以了解查询语句的执行 ...
一、数据库设计与性能优化－－概述
前言我1998年第一次接触SQL Server 6.5 for Windows NT 4.0,当时的感觉就认为SQL Server只是一个功能强大的Excel文件.现在回想起来,当年抱着这样一种态度 ...
SQL Server 查询性能优化——覆盖索引（二）
在SQL Server 查询性能优化--覆盖索引(一) 中讲了覆盖索引的一些理论. 本文将具体讲一下使用不同索引对查询性能的影响. 下面通过实例,来查看不同的索引结构,如聚集索引.非聚集索引.组合索 ...
查询性能优化(使用 Explain 进行分析、优化数据访问、重构查询方式)、存储引擎（InnoDB/MyISAM）
1.查询性能优化 1.1 使用 Explain 进行分析 Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句. 比较重要的字段有: select ...
读薄《高性能MySql》(四)查询性能优化
读薄<高性能MySql>(一)MySql基本知识读薄<高性能MySql>(二)Scheme与数据优化读薄<高性能MySql>(三)索引优化读薄<高性能M ...
mysql笔记03 查询性能优化
查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减 ...
数据库的这些性能优化，你做了吗
转载自数据库的这些性能优化,你做了吗在互联网项目中,当业务规模越来越大,数据也越来越多,随之而来的就是数据库压力会越来越大. 我们可能会采取各种方式去优化,比如之前文章提到的缓存方案,SQL优 ...
Django的model查询操作与查询性能优化
Django的model查询操作与查询性能优化 1 如何在做ORM查询时查看SQl的执行情况 (1) 最底层的 django.db.connection 在 django shell 中使用 ...

数据库_EXPLAIN(查询性能优化)