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使用show status命令
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mysql会给出一个很长的列表
含义如下:
aborted_clients 客户端非法中断连接次数
aborted_connects 连接mysql失败次数
com_xxx xxx命令执行次数,有很多条
connections 连接mysql的数量
Created_tmp_disk_tables 在磁盘上创建的临时表
Created_tmp_tables 在内存里创建的临时表
Created_tmp_files 临时文件数
我们知道，当一条sql查询语句执行时，会通过服务层中的优化器生成“查询执行计划”。而使用explain关键字可以查询到执行的SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理SQL的，即SQL的执行计划。因此根据执行计划我们可以选择更好的索引和写出更优化的查询语句，分析我们的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
首先先解释一下以上执行计划中各列的含义：
2. PRIMARY： 如果查询语句中包含子查询或者UNION操作，指最外层的SELECT；
3. UNION： UNION中的第二个或后面的SELECT语句；
4. UNION RESULT： UNION 的结果；
5. SUBQUERY： 子查询中的第一个SELECT；
6. DERIVED： 导出表的SELECT(FROM子句的子查询)。
下面介绍在实际开发过程中，常见的几种类型：
1. const： 表示通过索引一次就找到数据，用于比较primary key或者unique索引，很快就能找到对应的数据；
2. eq_ref： 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常用于主键或唯一索引扫描；
3. ref： 非唯一索引扫描，返回匹配的所有行；
4. index_merge： 经常出现在使用一张表中的多个索引时，mysql会将多个索引合并在一起；
5. range： 使用一个索引检索指定范围的行，一般在where语句中会出现between、、、in等范围查询；
6. index： index连接类型与ALL相同，只是遍历索引树；
7. ALL： 全表扫描，找到匹配行。与index比较，ALL需要扫描磁盘数据，index值需要遍历索引树。
误区：
上述图片可以看到，key_len的值为9（即hotelID（4）+dateTime（5）），没有使用到全部联合索引，以下是改良后的sql语句：
此时key_len的值为14（即hotelID（4）+dateTime（5）+dateTime（5）），使用到了key中所有索引。
优化前：
很显然，从explain执行计划中可以看到，该sql语句使用了两个索引，但是从我们自己的优化目标中，只需要使用IDX_DataChange_CreateTime这一个索引就够了，以下是我们通过一些小手段影响优化器得到的优化方案：
首先在Mysql的服务中有 连接器、查询缓存(Mysql8 已经删除)、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现
而一条sql怎么执行是由优化器决定的, 优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。
而执行计划就是优化器优化后的sql的执行的详细方案
Mysql中查看执行计划的方式有两种 : 1. 使用desc 2.使用 explain 使用它俩的效果是一样的
接下来要通过执行计划知道sql是怎么执行的
执行计划中有几个重要的字段, 分别是
id, table, type, possible_keys, key, key_len, Extra
id : 可以通过ID来查看在多表联查中sql是先查询哪张表的 id相同的从上往下依次执行,id不同的id大的先执行
table : table当然就是查询的表名
type : 查询的类型 查询类型分为 ALL, index, range, ref , eq_ref, const(system), null
ALL: 指的全盘扫描,没有走任何索引 查询结果集大于25% 优化器可能会走全盘扫描 字符串查询的时候一定要加"" 不然可能会全索引扫描(隐式转换) 统计信息 失效 或者 过旧 也可能走全盘扫描 因为优化器会参考统计信息来制定执行计划
index: 全索引扫描 就是扫描整颗索引树
range: 索引范围 查询索引树的一部分范围 范围索引中 = = like 的效率会比 or in 的效率高, 使用like %再前面的不走索引
ref: 辅助索引的等值查询
当查询的数据量小,优化器也有可能会走索引的全盘扫描 这里我就不贴图了;
eq_ref : 多表连接查询中,被连接的表的连接条件列是主键或者唯一键
const(system): 主键 或者 唯一键 的等值查询
null: 没有数据
他们的性能是依次递增的 全盘扫描性能最差, const性能最高
possible_keys: 查询过程中可能用到的索引
key: 真正使用到的索引
key_len: 走索引的长度
这个是怎么计算的呢?
key_len 的计算方法 :
int 类型最长存储4个字节长度的数字 有not null 是4字节 没有的话会花1字节存储是不是null
tinyint 最大存储一个字节 也会花1字节来判断是不是null
字符串类型 : 字符集 utf8mb4 1-4字节
varchar超过255会预留2个字节存储长度 没超预留1个字节
key_len 永远是你设置的长度的最大的
联合索引可以通过key_len 来判断走了几个索引
使用desc format=json select * from table 可以查看详细情况
filtered: 索引扫描过滤掉数据的占比
Extra: 额外的信息
Using filesort ：MySQL 对数据在sql层进行了排序，而不是按照表内的索引进行排序读 取。 效率比较低
Using temporary ：使用临时表保存中间结果，也就是说 MySQL 在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 或 group by。
Using index ：表示 SQL 操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高。
Using index condition ：表示 SQL 操作命中了索引，但不是所有的列数据都在索引树上，还需要访问实际的行记录。
Using where ：表示 SQL 操作使用了 where 过滤条件。
Select tables optimized away ：基于索引优化 MIN/MAX 操作或者 MyISAM 存储引擎优化 COUNT(*) 操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化。
Using join buffer (Block Nested Loop) ：表示 SQL 操作使用了关联查询或者子查询，且需要进行嵌套循环计算
