使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈

------------1. id列------------执行优先级----

------------2. select_type列------简单还是复杂的查询----

------------3. table列-------------正在访问哪个表----

------------4. type列---------数据行查找范围级别---

一、system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system。按const一起说明介绍。

二、const(system)：const用于（primary key 或 unique key）唯一性索引与常数等值查找

三、eq_ref：（primary key 或 unique key）唯一性索引的所有部分等值查找

四、ref：使用普通索引等值查找或者唯一性索引的部分前缀查找

五、range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等范围查找中。

六、index：扫描全表索引，这通常比ALL快一些。（index是先从索引中读取的，有的后面会去回表查data，下面的示例是覆盖索引的情况，不回表）

七、ALL：即全表扫描（innodb会直接扫主键的value里的全数据，而不是主健索引）

------------5. possible_keys列------------

------------6. key列------实际使用的索引------

------------7. key_len列---------实际使用的索引的字节长度---

------------8. ref列------------

------------9. rows列--------估计要读取并检测的行数----

------------10. Extra列--------额外信息（用来标明是覆盖索引与否等）----

------------索引最佳实践------------

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，
从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈

下面是使用 explain 的例子：

在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）

使用的

DROP TABLE IF EXISTS `actor`;
CREATE TABLE `actor` (`id` int(11) NOT NULL,`name` varchar(45) DEFAULT NULL,`update_time` datetime DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18');DROP TABLE IF EXISTS `film`;
CREATE TABLE `film` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(10) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
CREATE TABLE `film_actor` (`id` int(11) NOT NULL,`film_id` int(11) NOT NULL,`actor_id` int(11) NOT NULL,`remark` varchar(255) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

表

explain select * from actor;

在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行。表的意义相当广泛：可以是子查询、一个 union 结果等。

explain 有两个变种：

1）explain extended：会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可以得到优化后的查询语句，从而查看优化器优化了什么。额外还有 filtered 列，是一个半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表）。

mysql> explain extended select * from film where id = 1;

mysql> show warnings;

2）explain partitions：相比 explain 多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。

explain 中的列

接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。

------------1. id列------------执行优先级----

id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。MySQL将 select 查询分为简单查询(SIMPLE)和复杂查询(PRIMARY)。

复杂查询分为三类：简单子查询、派生表（from语句中的子查询）、union 查询。

id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行
比如，id:5>4>3>2>1>NULL

1）简单子查询

mysql> explain select (select 1 from actor limit 1) from film;

2）from子句中的子查询

mysql> explain select id from (select id from film) as der;

这个查询执行时有个临时表别名为der，外部 select 查询引用了这个临时表

3）union查询

mysql> explain select 1 union all select 1;

union结果总是放在一个匿名临时表中，临时表不在SQL中出现，因此它的id是NULL。

------------2. select_type列------简单还是复杂的查询----

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询，如果是复杂的查询，又是上述三种复杂查询中的哪一种。

1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union

mysql> explain select * from film where id = 2;

2）primary：复杂查询中最外层的 select

3）subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）

4）derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表（derived的英文含义）

用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

5）union：在 union 中的第二个和随后的 select

6）union result：从 union 临时表检索结果的 select

用这个例子来了解 union 和 union result 类型：

mysql> explain select 1 union all select 1;

------------3. table列-------------正在访问哪个表----

这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。

当 from 子句中有子查询时，table列是 <derivenN> 格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查询。

当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为<union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。

------------4. type列---------数据行查找范围级别---

这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。

依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref (联表on双方都命中1值)> ref(联表on双方都命中唯一索引/单表索引树=常量) > range(单表索引树部分范围查找) > index (单表索引树全树)> ALL（全data）。
（这个级别也不是固定的含义，大概意思是这样，具体得sql优化器来分析出走哪个索引，还是查询效率分析后得出的级别。）

一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref

NULL：在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表

mysql> explain select min(id) from film;

一、system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system。按const一起说明介绍。

二、const(system)：const用于（primary key 或 unique key）唯一性索引与常数等值查找

（可以看show warnings 的结果）。对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。

mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

mysql> show warnings;

三、eq_ref：（primary key 或 unique key）唯一性索引的所有部分等值查找

最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。

mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

四、ref：使用普通索引等值查找或者唯一性索引的部分前缀查找

索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

1. 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引） mysql> explain select * from film where name = "film1";

2.关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。 mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

五、range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等范围查找中。

使用一个索引来检索给定范围的行。

mysql> explain select * from actor where id > 1;

六、index：扫描全表索引，这通常比ALL快一些。（index是先从索引中读取的，有的后面会去回表查data，下面的示例是覆盖索引的情况，不回表）

EXPLAIN SELECT TRX_TRANS_SEQNO from trx_trans_info;

七、ALL：即全表扫描（innodb会直接扫主键的value里的全数据，而不是主健索引）

，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了

EXPLAIN SELECT * from trx_trans_info;

------------5. possible_keys列------------

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。

explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql优化器认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。

如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。

------------6. key列------实际使用的索引------

这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。

如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用
force index强制索引、ignore index忽视索引。

------------7. key_len列---------实际使用的索引的字节长度---

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。

mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len计算规则如下：

字符串
1. char(n)：n字节长度
2. varchar(n)：2字节存储字符串长度，如果是utf-8，则长度 3n + 2
数值类型
1. tinyint：1字节
2. smallint：2字节
3. int：4字节
4. bigint：8字节　　
时间类型　
1. date：3字节
2. timestamp：4字节
3. datetime：8字节
如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL

索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索引。

------------8. ref列------------

这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）

------------9. rows列--------估计要读取并检测的行数----

这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。

------------10. Extra列--------额外信息（用来标明是覆盖索引与否等）----

前导列-----单索引本身或组合索引的靠前数个索引

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

Using index：结果列全被索引覆盖（一定不回表查询），并且where筛选条件是索引的前导列，是性能高的表现。一般是使用了覆盖索引(索引包含了所有查询的字段)。对于innodb来说，如果是辅助索引性能会有不少提高

mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

Using where：结果列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列（理解为条件未走索引的意思）

mysql> explain select * from actor where name = 'a';

Using where Using index：结果列被索引覆盖但条件未走索引，或where筛选条件是索引列之一但是不是组合索引的前导列，意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据

mysql> explain select film_id from film_actor where actor_id = 1;

NULL：结果列未被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，意味着用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须通过“回表”来实现，不是纯粹地用到了索引，也不是完全没用到索引

mysql>explain select * from film_actor where film_id = 1;

Using index condition：ICP索引条件下推------与Using where类似，结果列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围；？？?

mysql> explain select * from film_actor where film_id > 1;

Using temporary：mysql需要创建一张临时表(distinct\group by等情况)来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。

1. distinct 非唯一索引或没有索引，会创建了张临时表来
EXPLAIN SELECT distinct ORG_TRANS_SEQNO from trx_trans_info WHERE ( BANK_CARD_NO = '6222600810018565242' and BUSS_TRANS_DATE >= 20190701
and BUSS_TRANS_DATE <= 20200110 ) ;

2. distinct 唯一索引，不会创建了张临时表来。因为结果集本身就是最终结果

Using filesort：mysql 会对结果使用一个临时外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针(就是指排序字段-->主键ID)，然后排序关键字并按顺序检索行信息（就是排序结果之后，直接依次用ID拿DATA，不再排序）。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

1、非整个索引树时，肯定创建临时外部索引来实现排序
2、初步结果是整个索引树时，分两种情况：
-----只有非索引字段（当前树内进行本树不存在的其他索引字段排序也不会创建临时排序索引）才会对结果集，创建一个临时外部索引来实现排序（Using filesort）；
-----索引字段本身已在叶子节点排好序，倒序也就从后往前取，无需再创建临时外部索引来实现排序；

EXPLAIN  SELECT distinct TRX_TRANS_SEQNO from trx_trans_info WHERE ( BANK_CARD_NO = '6222600810018565242' and BUSS_TRANS_DATE >= 20190701
and BUSS_TRANS_DATE <= 20200110 ) ORDER BY TRX_TRANS_SEQNO ;
EXPLAIN  SELECT distinct ORG_TRANS_SEQNO from trx_trans_info WHERE ( BANK_CARD_NO = '6222600810018565242' and BUSS_TRANS_DATE >= 20190701
and BUSS_TRANS_DATE <= 20200110 ) ORDER BY TRACE_NO  ;
EXPLAIN  SELECT distinct BUSS_TRANS_SEQNO from trx_trans_info WHERE ( BANK_CARD_NO = '6222600810018565242' and BUSS_TRANS_DATE >= 20190701
and BUSS_TRANS_DATE <= 20200110 ) ORDER BY BUSS_TRANS_SEQNO ;EXPLAIN  SELECT distinct TRX_TRANS_SEQNO from trx_trans_info WHERE 1=1 ORDER BY TRX_TRANS_SEQNO ;
EXPLAIN  SELECT distinct ORG_TRANS_SEQNO from trx_trans_info WHERE 1=1 ORDER BY TRACE_NO  ;
EXPLAIN  SELECT distinct BUSS_TRANS_SEQNO from trx_trans_info WHERE 1=1 ORDER BY BUSS_TRANS_SEQNO ;

------------索引最佳实践------------

使用的表

CREATE TABLE `employees` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',

`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',

`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',

`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';

INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());

INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());

INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

------------最佳实践优化------------

1. 一般索引尽量等号全值匹配

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';

2.组合索引尽量满足---最佳左前缀法则

如果索引了多列（指组合索引），要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position ='manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';

3.不要在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

4.（组合索引遇到范围条件后，后面子列不再走索引）--存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager';

5.尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少select *语句

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

6.mysql在使用不等于（！=或者<>）的时候无法使用索引会导致全表扫描

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei'

7.is null,is not null 也无法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

8.like以通配符开头（'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei'

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'

问题：解决like'%字符串%'索引不被使用的方法？

a）使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段

EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

b）当覆盖索引指向的字段是varchar(380)及380以上的字段时，覆盖索引会失效！

9.字符串不加单引号索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

10.少用or,用它连接时很多情况下索引会失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei';

为什么存在两个索引的情况下却只使用了一个索引呢？
这是我觉得写的比较好的回答：https://segmentfault.com/q/1010000003880137
比如innodb，走一个二级索引就已能拿到一级索引key，再直接查一级索引自然比再去查其他普通索引快很多，sql优化器会选择走哪一个索引最快
引用其中的一句话：“与其说是数据库只支持一条查询语句只使用一个索引，倒不如说N条独立索引同时在一条语句使用的消耗比只使用一个索引还要慢。”

总结：

like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围

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