二、Explain 详解

1、Explain介绍

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。
Explain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，从而看出优化器优化了什么。
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。

2、Exlpain详解

准备sql

本章的知识点都会用这几个表来演示。

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', now( ) ),
( 2, 'b', now( ) ),
( 3, 'c', now( ) );
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;
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( ) );

Explain中的列

接下来详细介绍Explain中的列字段，执行如下sql：

explain select * from actor;

执行计划会展示如下字段：

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
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询，有以下值：
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）
5）union：在 union 中的第二个和随后的 select
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 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，1和2表示参与 union 的 select 行id。
4.type列
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
mysql> explain select min(id) from film;

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
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。
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。
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。
index：扫描全索引就能拿到结果，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。
ALL：即全表扫描，扫描你的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。
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
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、ignore index。
7.key_len列
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
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
NULL
如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL

注意：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
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
这一列展示的是额外信息，这里只举出两个常见的值，工作时遇到没见过的，可以直接查看官网即可。
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，再通过主键去主键索引树里获取其它字段值
mysql> 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
mysql> explain select * from actor where name = 'a';

3、索引实践

这里简单汇总一下平时写查询语句需要注意的事项：
1.全值匹配
最好使用索引的全部字段
2.最左前缀法则
3.不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
4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
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
6.mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描 < 小于、 > 大于、 <=、>= 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引
7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引
8.like以通配符开头（’$abc…’）mysql索引失效会变成全表扫描操作
9.字符串不加单引号索引失效
10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评 估是否使用索引，详见范围查询优化
11.范围查询优化
给年龄添加单值索引 （还原语句 ALTER TABLE employees DROP INDEX idx_age; ）
ALTER TABLEemployeesADD INDEXidx_age(age) USING BTREE ;
Explain select * from employees where age >=1 and age <=2000;

没走索引原因：mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子，可能是 由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引 优化方法：可以将大的范围拆分成多个小范围
explain select * from employees where age >=1 and age <=1000;
explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000;

注意：我们在写sql时候，一定要在脑海中有索引的结构树，只要弄懂了这个结构，我们自然就会根据这个结构初步判断出某个sql走不走索引了。