MySQL的explain

### MySQL 中 EXPLAIN 的用法及结果解读 #### 什么是 EXPLAIN？ `EXPLAIN` 是 MySQL 提供的一种工具，用于分析 SQL 查询的执行计划。通过 `EXPLAIN` 关键字，可以查看优化器如何处理查询语句，包括表的读取顺序、数据读取操作类型、使用的索引等信息[^1]。 --- #### 基本语法 ```sql EXPLAIN SELECT ...; ``` 将任意一条 `SELECT` 查询语句附加到 `EXPLAIN` 后面即可获取该查询的执行计划。 --- #### 结果列解析 | 字段名 | 描述 | |--------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | `id` | 查询中每个 SELECT 子句的序列号。值越小优先级越高。 | | `select_type`| 显示查询的类型，例如 SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）等[^3]。 | | `table` | 输出结果集中的表名称或派生表（Derived Table）。 | | `partitions` | 如果启用了分区，则显示匹配的分区列表。 | | `type` | 访问类型，表示 MySQL 如何查找表中的行。常见值有 ALL、INDEX、RANGE、REF 等[^4]。 | | `possible_keys`| 可能使用的索引列表。 | | `key` | 实际使用的索引名称。 | | `key_len` | 使用的索引长度，单位为字节。 | | `ref` | 列出与索引比较的内容，可能是常量或其他表的列。 | | `rows` | 估计需要扫描的行数。 | | `filtered` | 表示在存储引擎检索后，服务器端过滤掉的比例（百分比）。 | | `Extra` | 包含额外的信息，如 Using where、Using index、Using temporary 等[^2]。 | --- #### 解析关键字段 ##### 1. `type` 字段 `type` 字段反映了访问类型的质量，按性能从高到低排列如下： - **system**：表只有一行记录。 - **const**：通过唯一索引直接定位单行数据。 - **eq_ref**：对于每个来自前面表的行组合，最多只有一个匹配行。 - **ref**：非唯一索引扫描，返回所有匹配某个值的行。 - **range**：仅检索给定范围内的行，使用索引来选择行。 - **index**：全索引扫描，遍历整个索引树。 - **ALL**：全表扫描，性能最低。 推荐目标是让大部分查询达到 `range` 或更高级别[^4]。 ##### 2. `rows` 字段 `rows` 表示 MySQL 估算的需要扫描的行数。理想情况下，应尽量减少此数值。可以通过观察各表间 `rows` 的乘积来判断整体查询效率[^2]。 ##### 3. `Extra` 字段 `Extra` 提供了更多关于查询执行的补充信息。常见的值及其含义包括： - **Using Where**：MySQL 正在使用 WHERE 子句筛选行。 - **Using Index**：覆盖索引，无需回表查询。 - **Using Temporary**：需要创建临时表来处理查询。 - **Using Filesort**：需要进行排序操作，可能导致性能下降。 --- #### 示例分析 假设有一个查询如下： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM goods_spec WHERE id IN ( SELECT id FROM goods WHERE id < 2 UNION SELECT goods_id FROM goods_spec_price WHERE goods_id < 2 ); ``` 执行结果可能类似于以下表格： | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | |-----|----------------------|-----------------|--------|---------------|---------|---------|------|------|-----------------------| | 1 | PRIMARY | goods_spec | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100 | Using where | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | goods | RANGE | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 1 | Using where | | 3 | DEPENDENT SUBQUERY | goods_spec_price| RANGE | idx_goods_id | idx_goods_id | 8 | NULL | 1 | Using where | **解读**： - 主查询 (`goods_spec`) 进行了全表扫描 (`ALL`)，这通常是不理想的。 - 子查询分别对 `goods` 和 `goods_spec_price` 使用了索引 (`RANGE`)，表明它们的条件得到了良好支持。 - 整体查询涉及依赖子查询 (`DEPENDENT SUBQUERY`)，可能会降低性能。 --- #### 性能优化建议 1. 尽量避免全表扫描 (`ALL`)，改用合适的索引。 2. 减少 `rows` 数值，特别是大表上的扫描次数。 3. 避免不必要的临时表 (`Using Temporary`) 和文件排序 (`Using Filesort`)。 4. 对于复杂查询，考虑拆分为主查询和派生表 (Derived Table)，并合理利用索引[^3]。 ---