Explain工具介绍

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
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

explain 两个变种

1）explain extended：

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。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）。
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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

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。

select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
1)simple:简单查询。查询不包含子查询和union

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

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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）image.png
5）union：在 union 中的第二个和随后的 select
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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。

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image.png

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systemimage.png

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。image.png

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。

  1. 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）

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  1. 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。

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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。

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

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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。
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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。
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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。

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。

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。
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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）

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。

Extra列

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

1）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image.png

2）Using where：

使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖
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3）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；image.png

4）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。image.png

5）Using filesort：

将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，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。

  1. 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

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

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6）Select tables optimized away：

使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段是
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索引最佳实践

示例表： 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());

1.全值匹配

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2.最左前缀法则

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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

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4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

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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

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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image.png

7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

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

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9.字符串不加单引号索引失效

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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image.png

11.范围查询优化

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