MySQL EXPLAIN语句可以帮助开发人员分析SQL问题，EXPLAIN执行完毕后会显示了MySQL如何使用SQL的执行计划，借此可以帮助开发人员写出更优化的查询语句。

使用EXPLAN

# 具体使用
EXPLAIN 这里放你的查询语句
EXPLAIN SELECT * FROM XXtable

查询的结果有

给出一个示例：

id：SELECT识别符。这是SELECT查询序列号。数字越大，越优先执行！

select_type：表示SELECT语句的类型。

  • simple:简单select（不使用union或子查询）。
  • primary:最外面的select。
  • union:union中的第二个或后面的select语句。
  • dependent union:union中的第二个或后面的select语句，取决于外面的查询。
  • union result:union的结果。
  • subquery:子查询中的第一个select。
  • dependent subquery:子查询中的第一个select，取决于外面的查询。
  • derived:导出表的select（from子句的子查询）。

table：显示这查询的数据是关于哪张表的。有时不是真实的表名,看到的是<derivedX>(数字X是第几步执行的结果)

type：区间索引，这是重要的列，显示连接使用了何种类型。

从最好到最差的连接类型为： 

system > const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般来说，得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref。

  • system：表仅有一行，这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计。
  • const：数据表最多只有一个匹配行，因为只匹配一行数据，所以很快
  • eq_ref：mysql手册是这样说的:"对于每个来自于前面的表的行组合，从该表中读取一行。这可能 是最好的联接类型，除了const类型。它用在一个索引的所有部分被联接使用并且索引是UNIQUE 或PRIMARY KEY"。eq_ref可以用于使用=比较带索引的列。
  • ref：查询条件索引既不是UNIQUE也不是PRIMARY KEY的情况。ref可用于=或<或>操作符的带索 引的列。
  • ref_or_null：该联接类型如同ref，但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。在解决子 查询中经常使用该联接类型的优化。
  • index_merge：该联接类型表示使用了索引合并优化方法。在这种情况下，key列包含了使用的索 引的清单，key_len包含了使用的索引的最长的关键元素。
  • unique_subquery：该类型替换了下面形式的IN子查询的ref: value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) unique_subquery是一个索引查找函数,可以完全替换子 查询,效率更高。
  • index_subquery：该联接类型类似于unique_subquery。可以替换IN子查询,但只适合下列形式 的子查询中的非唯一索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
  • range：只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。
  • index：该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据 文件小。
  • ALL：对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。（性能最差）

possible_keys：指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行。

如果是空的，没有相关的索引。这时要提高性能，可通过 检验WHERE子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引。

key：实际使用到的索引。在优化过程中，狗都不看！仅删除冗余索引的时候使用！

如果为NULL，则没有使用索引。如果为primary的话，表示使用了主键。

key_len：最长的索引宽度。

如果键是NULL，长度就是NULL。在不损失精确性的情况下，长度越短越好。

ref：显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。

rows：显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。 （越少越好）

Extra 执行状态说明，该列包含MySQL解决查询的详细信息

  • Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。
  • Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面 的的行组合在该表内检查更多的行。
  • range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果 来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。
  • Using fifilesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。
  • Using index:从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。
  • Using temporary:为了解决查询,MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。
  • Using where:WHERE 子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。
  • Using sort_union(...), Using union(...), Using intersect(...):这些函数说明如何为index_merge联接 类型合并索引扫描。
  • Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式。
  • Using index for group-by表示 MySQL发现了一个索引,可以用来查 询GROUP BY或DISTINCT查询的所有列,而不要额外搜索硬盘 访问实际的表。

索引效果测试

CREATE TABLE `wms_account`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '用户名 默认以员工手机号',
  `password` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '密码',
  `create_time` datetime NULL DEFAULT NULL COMMENT '账号创建时间',
  `emp_name` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工姓名',
  `emp_age` int(3) NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工年龄',
  `emp_sex` tinyint(2) NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工性别\r\n0=女，\r\n1=男',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `tologin`(`username`, `password`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 24 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

具体数据自己用 Navicat16 数据生成 功能造，或者你人工造！

下面是测试结果

第一次查询的emp_age 是没有索引的，所以type是全表扫描

第二次查询虽然走了查询字段是索引，但最终结果依旧是全表扫描，是select * 导致没有走索引

第三次查询没有使用 select * 故走了索引，所以第三次才是合格的sql

注意：不同MySQL版本不见得是同一个结果哦！所以具体SQL具体分析。一个SQL的Explain结果一般只能通过执行完毕之后看得到。人为猜测不可靠，市面上也没有好办法，只能通过大量经验砸出来！但依旧无法100%准确！

索引优化 引导思路

场景：经过Druid 控制面板查询到某个接口贼慢，于是就找到了此SQL

SELECT
        record.user_account,
        user_info.user_name,
        user_info.avatar,
        user_info.avatar_frame,
        user_info.car,
        user_info.cheng_hao,
        user_info.sex,
        user_info.user_level,
        user_info.user_title,
        user_info.user_vip,
        SUM( record.release_count ) AS release_count
        FROM
        quickchat_skill_release_record AS record
        LEFT JOIN (
        SELECT
        iac.user_account,
        iac.avatar,
        iac.user_name,
        iac.sex,
        iac.user_level,
        iac.user_title,
        iac.user_vip,
        iac.avatar_frame,
        iac.car,
        chenghao.cheng_hao
        FROM
        (
        SELECT
        ia.user_account,
        ia.avatar,
        ia.user_name,
        ia.sex,
        ia.user_level,
        ia.user_title,
        ia.user_vip,
        ia.avatar_frame,
        car.car
        FROM
        (
        SELECT
        allinfo.user_account,
        allinfo.avatar,
        allinfo.user_name,
        allinfo.sex,
        allinfo.user_level,
        allinfo.user_title,
        allinfo.user_vip,
        avatar_frame.avatar_frame
        FROM
        (
        SELECT
        A.user_account,
        A.avatar,
        A.user_name,
        A.sex,
        A.user_level,
        A.user_title,
        qvr.vip_type AS user_vip
        FROM
        (
        SELECT
        qui.user_account,
        qui.avatar,
        qui.user_name,
        qui.sex,
        qua.user_level,
        qua.user_title
        FROM
        quickchat_user_info AS qui
        LEFT JOIN quickchat_user_additional AS qua ON qui.user_account = qua.user_account
        ) AS A
        LEFT JOIN ( SELECT user_account, Max( vip_type ) AS vip_type FROM quickchat_vip_record WHERE end_time > 1644488880022 GROUP BY user_account ORDER BY vip_type DESC ) AS qvr ON A.user_account = qvr.user_account
        ) AS allinfo
        LEFT JOIN ( SELECT user_account, goods_id AS avatar_frame FROM quickchat_user_backpacker WHERE is_use = '0' AND end_time > 1644488880022 AND goods_type = '5' ) AS avatar_frame ON allinfo.user_account = avatar_frame.user_account
        ) AS ia
        LEFT JOIN ( SELECT user_account, goods_id AS car FROM quickchat_user_backpacker WHERE is_use = '0' AND end_time > 1644488880022 AND goods_type = '2' ) AS car ON ia.user_account = car.user_account
        ) AS iac
        LEFT JOIN ( SELECT user_account, goods_id AS cheng_hao FROM quickchat_user_backpacker WHERE is_use = '0' AND end_time > 1644488880022 AND goods_type = '3' ) AS chenghao ON iac.user_account = chenghao.user_account
        ) AS user_info ON record.user_account = user_info.user_account
        WHERE
        record.skill_id = '2'
        AND record.release_time >= 1643558400000
        AND record.release_time <= 1644163199999
            AND record.user_account NOT IN
             ('6666', '12345', '10000' , '10000', '7438262') 
        GROUP BY
        record.user_account
        ORDER BY
        release_count DESC
        LIMIT 100

（再次强调，别说业务表没设计好，让你碰上具体业务，且不断迭代就知道了为啥一个SQL能写成这样了）

第一步 查看一下这个SQL，这么长，他娘的谁看这个SQL，直接Explain

第二步 找到Explain的 type字段 针对type是ALL 的记录 找到其 table 字段，这就是需要优化的表(可能是表的别名)，接下来我们就可以ctrl +f 搜索sql中这个table的内容，找其where 或 X join on 后的字段，查看这个表设计中的索引，建议将 where 用到该表的所有字段都单独加上索引（一般来说都是业务常用的字段了），索引类型 基本都是Normal，索引方法基本都是BTREE

发现table是record的记录的type是ALL，说明我们需要盘他！Ctrl + F 搜索record 看看where有没有被索引使用的字段

在此表 添加3个字段

第三步 重复第一步 第二步，直到你的SQL 快到飞起！嘎嘎快！

有一个，嘿嘿，这里我们做个实验！添加一个联合索引！

噶，失败，一个索引都没用上！

再看这个联合索引

莫名奇妙又使用了一个索引 user_account!

我看了一个说法 联合索引最左原则 待优化

明明加了索引，索引依旧失效的场景！

1、数据库字段类型不一致 where t1.A = t2.B   比如：A字段是varchar  B字段是int 会失效！

2、在索引列上使用MySQL内置函数，一定会导致索引失效

3、对索引列进行运算，一定会导致索引失效
失效：select * from `user` where age - 1 = 10;
不失效：select * from `user` where age = 10 -1 ;
特殊说明：
上述文章均是作者实际操作后产出。烦请各位，请勿直接盗用！转载记得标注原文链接：www.zanglikun.com
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