Explain工具

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析查询语句或是结构的性能瓶颈，在select语句之前增加explain关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL，若from中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中。

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

示例数据

使用示例数据时需特别关注表的主键、二级索引、联合索引等在各种SQL下产生的不同影响

-- 以id作为主键
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` VALUES ('1', 'a', '2017-12-22 15:27:18');
INSERT INTO `actor` VALUES ('2', 'b', '2017-12-22 15:27:18');
INSERT INTO `actor` VALUES ('3', 'c', '2017-12-22 15:27:18');

-- 以id为主键，name为二级索引
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 AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film` VALUES ('3', 'film0');
INSERT INTO `film` VALUES ('1', 'film1');
INSERT INTO `film` VALUES ('2', 'film2');

-- 以id为主键，film_id和actor_id为联合索引
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` VALUES ('1', '1', '1', null);
INSERT INTO `film_actor` VALUES ('2', '1', '2', null);
INSERT INTO `film_actor` VALUES ('3', '2', '1', null);

Explain两个变种

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命令可得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。额外还有filtered列，是一个百分比的值，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。

explain extended select * from film where id = 1;

show warnings;

explain partitions

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

explain partitions select * from film where id = 1;

Explain列详情

id

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，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。

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select_type

表示对应行是简单还是复杂的查询

• simple：简单查询。查询不包含子查询和union
• primary：复杂查询中最外层的select
• subquery：包含在select中但不在from子句中的子查询
• 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
• union：在union中的第二个和随后的select

set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;
set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置

explain select 1 union all select 1;

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type

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、ref、range、index、ALL，一般来说得保证查询达到range级别，最好达到ref。
NULL：mysql能够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。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

explain select min(id) from film;

const： mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量，可看show warnings的结果，用于primary key或unique key的所有列与常数比较时，表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。

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

system：system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system
eq_ref：primary key或unique key索引的所有部分被连接使用，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。

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

ref：相比eq_ref不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引)

explain select * from film where name = 'film1';

关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用film_actor的左边前缀film_id部分

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

range：范围扫描通常出现在in(), between,> ,<, >=等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

explain select * from actor where id > 1;

index：扫描全索引拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。

explain select * from film;

ALL：即全表扫描，扫描聚簇索引的所有叶子节点，通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

explain select * from actor;

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possible_keys

显示查询可能使用哪些索引来查找，explain时可能出现possible_keys有值，而key为NULL的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。若该列是NULL，则没有相关的索引，可通过检查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。

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key

显示实际采用哪个索引来优化对该表的访问，若没有使用索引，则该列是NULL。若想强制使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用force index、ignore index

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key_len

显示在索引里使用的字节数，通过该值可算出具体使用了索引中的哪些列，如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。

explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len计算规则如下：

• 字符串：char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，若是utf-8，一个数字或字母占1个字节，一个汉字占3个字节，char(n)：若存汉字长度就是3n字节，varchar(n)：若存汉字则长度是3n + 2字节，加的2字节用来存储字符串长度，因为varchar是变长字符串
• 数值类型：tinyint：1字节，smallint：2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
• 若字段允许为 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。

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ref

显示在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，如film.id

rows

估计要读取并检测的行数，不是结果集里的行数。

Extra

Using index：使用覆盖索引

覆盖索引：mysql执行计划explain结果里的key有使用索引，若select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取，该情况一般可以说是用到了覆盖索引，extra里一般都有using index；

覆盖索引一般针对的是辅助索引，整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果，不需要通过辅助索引树找到主键，再通过主键去主键索引树里获取其它字段值

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

Using where：使用where语句来处理结果，且查询的列未被索引覆盖

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

Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围

explain select * from film_actor where film_id > 1;

Using temporary：需创建临时表来处理查询，该情况一般是要进行优化，首先考虑用索引来优化

actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct

explain select distinct name from actor;

film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index，没有用临时表

explain select distinct name from film;

Using filesort：用外部排序而非索引排序，数据较小时从内存排序，否则在磁盘完成排序

该情况一般也要考虑用索引来优化，actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录

explain select * from actor order by name;

film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index

explain select * from film order by name;

Select tables optimized away：使用某些聚合函数，如max、min来访问存在索引的某个字段

explain select min(id) from film;