MySQL高级之 explain执行计划详解

淡淡的烟草味﹌ 2022-05-09 10:24 192阅读 0赞

**使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，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表结构的性能瓶颈。**

# explain执行计划包含的信息 #

![这里写图片描述][SouthEast]

**其中最重要的字段为：id、type、key、rows、Extra**

# 各字段详解 #

## id ##

select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序  
三种情况：  
1、**id相同**：执行顺序由上至下  
![这里写图片描述][SouthEast 1]

2、**id不同**：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  
![这里写图片描述][SouthEast 2]

3、**id相同又不同（两种情况同时存在）**：id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行  
![这里写图片描述][SouthEast 3]

## 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

1、**SIMPLE**：简单的select查询，查询中不包含子查询或者union  
2、**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  
3、**SUBQUERY**：在select 或 where列表中包含了子查询  
4、**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  
5、**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  
6、**UNION RESULT**：从union表获取结果的select  
![这里写图片描述][SouthEast 4]

## type ##

访问类型，sql查询优化中一个很重要的指标，结果值从好到坏依次是：

**system** > **const** > **eq\_ref** > **ref** > fulltext > ref\_or\_null > index\_merge > unique\_subquery > index\_subquery > **range** > **index** > **ALL**

**一般来说，好的sql查询至少达到range级别，最好能达到ref**

1、**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，可以忽略不计

2、**const**：表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key 或者 unique索引。因为只需匹配一行数据，所有很快。如果将主键置于where列表中，mysql就能将该查询转换为一个const  
![这里写图片描述][SouthEast 5]

3、**eq\_ref**：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键 或 唯一索引扫描。  
![这里写图片描述][SouthEast 6]  
注意：ALL全表扫描的表记录最少的表如t1表

4、**ref**：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质是也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而他可能会找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体  
![这里写图片描述][SouthEast 7]

5、**range**：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了那个索引。一般就是在where语句中出现了bettween、<、>、in等的查询。这种索引列上的范围扫描比全索引扫描要好。只需要开始于某个点，结束于另一个点，不用扫描全部索引  
![这里写图片描述][SouthEast 8]

6、**index**：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常为ALL块，应为索引文件通常比数据文件小。（Index与ALL虽然都是读全表，但index是从索引中读取，而ALL是从硬盘读取）  
![这里写图片描述][SouthEast 9]

7、**ALL**：Full Table Scan，遍历全表以找到匹配的行  
![这里写图片描述][SouthEast 10]

## possible\_keys ##

查询涉及到的字段上存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

## key ##

实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。  
**查询中如果使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中**  
![这里写图片描述][SouthEast 11]  
![这里写图片描述][SouthEast 12]

## key\_len ##

表示索引中使用的字节数，查询中使用的索引的长度（最大可能长度），并非实际使用长度，理论上长度越短越好。key\_len是根据表定义计算而得的，不是通过表内检索出的

## ref ##

显示索引的那一列被使用了，如果可能，是一个常量const。

## rows ##

根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数

## Extra ##

不适合在其他字段中显示，但是十分重要的额外信息

1、**Using filesort** ：  
mysql对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引进行排序读取。也就是说mysql无法利用索引完成的排序操作成为“文件排序”  
![这里写图片描述][SouthEast 13]  
由于索引是先按email排序、再按address排序，所以查询时如果直接按address排序，索引就不能满足要求了，mysql内部必须再实现一次“文件排序”

2、**Using temporary**：  
使用临时表保存中间结果，也就是说mysql在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 和 group by  
![这里写图片描述][SouthEast 14]

3、**Using index**：  
表示相应的select操作中使用了**覆盖索引**（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高  
如果同时出现Using where，表明索引被用来执行索引键值的查找（参考上图）  
如果没用同时出现Using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作  
![这里写图片描述][SouthEast 15]  
**覆盖索引**（Covering Index）：也叫索引覆盖。就是select列表中的字段，只用从索引中就能获取，不必根据索引再次读取数据文件，换句话说**查询列要被所建的索引覆盖**。  
注意：  
a、如需使用覆盖索引，select列表中的字段只取出需要的列，不要使用select \*  
b、如果将所有字段都建索引会导致索引文件过大，反而降低crud性能

4、Using where ：  
使用了where过滤

5、Using join buffer ：  
使用了链接缓存

6、Impossible WHERE：  
where子句的值总是false，不能用来获取任何元祖  
![这里写图片描述][SouthEast 16]

7、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，不必等到执行阶段在进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化

8、distinct：  
优化distinct操作，在找到第一个匹配的元祖后即停止找同样值得动作

# 综合Case #

![这里写图片描述][SouthEast 17]

**执行顺序**  
1（id = 4）、【select id, name from t2】：select\_type 为union，说明id=4的select是union里面的第二个select。

2（id = 3）、【select id, name from t1 where address = ‘11’】：因为是在from语句中包含的子查询所以被标记为DERIVED（衍生），where address = ‘11’ 通过复合索引idx\_name\_email\_address就能检索到，所以type为index。

3（id = 2）、【select id from t3】：因为是在select中包含的子查询所以被标记为SUBQUERY。

4（id = 1）、【select d1.name, … d2 from … d1】：select\_type为PRIMARY表示该查询为最外层查询，table列被标记为 “derived3”表示查询结果来自于一个衍生表（id = 3 的select结果）。

5（id = NULL）、【 … union … 】：代表从union的临时表中读取行的阶段，table列的 “union 1, 4”表示用id=1 和 id=4 的select结果进行union操作。

##     ##

原文地址：[https://blog.csdn.net/wuseyukui/article/details/71512793][https_blog.csdn.net_wuseyukui_article_details_71512793]

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