目录与学习目标
1：前置建表语句_DDL2：什么是Explain3：explain 两个变种（了解）1： id列2：select_type列3：table列4：possible_keys 与 key4：explain中的列 （重要的列）1： id列2：select_type列3：table列4：possible_keys 与 key5：explain中的列（最核心 type列）1：总览2：const, system3：eq_ref（不需要优化）4：ref（优化到该级别就行）5：range（可以接受）6： index（有使用索引 但需要优化）7： ALL6：explain中的列（需要了解的列）1：key 与 key_len （特别是联合索引）2：ref列3：rows列（了解）4：extra列（了解）（不确定的 仅能参考）
1：前置建表语句_DDL
DROP TABLE IF EXISTS `actor`;CREATE TABLE `actor` (`id` int(11) NOT NULL,`name` varchar(45) DEFAULT NULL,`update_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `actor` VALUES (1, 'a', '2021-04-01 01:01:01');INSERT INTO `actor` VALUES (2, 'b', '2021-04-01 01:01:01');INSERT INTO `actor` VALUES (3, 'c', '2021-04-01 01:01:01');DROP TABLE IF EXISTS `film`;CREATE TABLE `film` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(10) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,INDEX `idx_name`(`name`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `film` VALUES (3, 'film0');INSERT INTO `film` VALUES (1, 'film1');INSERT INTO `film` VALUES (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`) USING BTREE,INDEX `idx_film_actor_id`(`film_id`, `actor_id`) USING BTREE) 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);
2：什么是Explain
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的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注意：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
3：explain 两个变种（了解）
5.7或以上版本 explain 可以直接显示 filtered 与 partitions5.7以下的版本需要使用以下命令才能展示 filtered 以及 partitions1）explain extended：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）。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。
show warnings 命令可以得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。show warnings 需要紧随着 explain（或者explain extended）使用explain extended SELECT * from film where id =1;show warnings；1：提示不需要加extended了（5.7版本或以上）2：并且可以看到优化器优化的SQL
4：explain中的列 （重要的列）
1： id列
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。
2：select_type列
注意：需要执行SET SESSION optimizer_switch='derived_merge=off'; 才能看到衍生表（DERIVED）1：simple：简单查询。查询不包含子查询和unionEXPLAIN SELECT * FROM `film` WHERE id = 1;
2）primary：复杂查询中最外层的 select3）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）#关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化SET SESSION optimizer_switch='derived_merge=off';EXPLAIN SELECT (SELECT 1 FROM actor WHERE id =1 ) FROM (SELECT * FROM film WHERE id = 1) der;根据ID大小进行查询，越大优先级越高，所以查询的顺序是 1：film表 2：actor表 3：表示需要依赖查询哪个表（后面提及）
3：table列
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。
4：possible_keys 与 key
possible_keys 可能用到的什么索引key 真正用到的索引
5：explain中的列（最核心 type列）
1：总览
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 > 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。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EXPLAIN SELECT min(id) FROM film;
2：const, system
mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system。EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM (SELECT * FROM film WHERE id = 1) tmp;SHOW WARNINGS;优化之后的SQL语句 （直接当成常量来查询）* select#1 */ select '1' AS `id`,'film1' AS `name` from `SQL optimization`.`film` where 1
3：eq_ref（不需要优化）
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。两个select的Id都为1 但先查询的是 film_actor 表然后关联其他表（film）的时候用到其他班（film）的主键索引（或唯一索引） 进行查询EXPLAIN SELECT * FROM film_actor LEFT JOIN film ON film_actor.film_id = film.id;
4：ref（优化到该级别就行）
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。有使用索引 但不是唯一索引EXPLAIN SELECT * FROM film WHERE NAME = 'film1';
5：range（可以接受）
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。有使用索引 查找范围
6： index（有使用索引 但需要优化）
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扫描（全扫描），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possible_keys（可能使用的索引） 与 key（实际使用的索引）实际使用 idx_name索引 （InnoDB会进行索引的选择，其选择的底层逻辑 后面会说明）EXPLAIN SELECT id,name FROM film ;EXPLAIN SELECT * FROM film ;（与上面SQL的查询分析一致）
特别注意：这里的film表只查询两个 字段 主键索引Id 以及 二级索引name 。而二级索引 name 作为覆盖索引 同时具有name的值和ID的值满足查询所有字段的条件。假如该表存在第三个字段，但只需要查询 Id 以及 Name的时候由于主键索引具有第三个字段的数据，导致查询的速度还不如二级索引。
7： ALL
ALL （第一条SQL）：即全表扫描，扫描你的主键索引（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这种ALL虽然还是在主键索引上进行扫描 ，实际上和没有使用索引一样，因为它是直接进行叶子节点全部扫描的，因此 possible_keys 与 key 都为空。const（第二条SQL）：指定了为某个主键ID（主键索引），会把SQL会当成是常量来查询。EXPLAIN SELECT * FROM actor ;EXPLAIN SELECT * FROM actor WHERE id =1;
6：explain中的列（需要了解的列）
1：key 与 key_len （特别是联合索引）
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。EXPLAIN SELECT * FROM film_actor WHERE film_id = 2;
通过结果中的key_len=8可推断出查询使用了两个列：film_id列 actor_id列 来执行索引查找。EXPLAIN SELECT * FROM film_actor WHERE film_id = 2 AND actor_id = 2;
key_len计算规则如下(了解即可)：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，如果是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)：如果存汉字长度就是 3n 字节varchar(n)：如果存汉字则长度是 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
2：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）EXPLAIN SELECT * FROM film_actor WHERE film_id = 2 AND actor_id = 2;
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。EXPLAIN SELECT film_id FROM film LEFT JOIN film_actor ON film.id = film_actor.film_id;
3：rows列（了解）
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。
4：extra列（了解）（不确定的 仅能参考）
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：Using index：使用覆盖索引覆盖索引定义：mysql执行计划explain结果里的key有使用索引， 如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取，这种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，从而不需要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，并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：mysql需要创建一张临时表来处理查询。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因为索引树 在根据索引查找数据的时候边扫描边去重如果没有索引树：需要先把数据存在到内存中（或者磁盘中），再进行去重。explain select distinct name from actor;
explain select distinct name from film;
Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，数据较小时在内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。因为索引树 在根据索引查找数据的时候是已经排好序的如果没有索引树：保存排序关键字name和对应的id到内存（或者磁盘中），然后进行name的排序。
查询actor表 检查name的索引使用情况explain select * from actor order by name
查询film表 检查name的索引使用情况explain select * from film order by name;
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