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本文主要给大家介绍为何说explain是MySQL数据库性能优化神器，文章内容都是笔者用心摘选和编辑的，具有一定的针对性，对大家的参考意义还是比较大的，下面跟笔者一起了解下为何说explain是Mysql数据库性能优化神器吧。

Explain工具介绍

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion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SQL。

Explaion分析示例

-- actor建表语句：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

-- film建表语句：CREATE TABLE `film` (  `id` int(11) NOT NULL,  `name` varchar(10) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),  KEY `idx_name` (`name`))ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

-- film_actor建表语句：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

执行explain：

explain select * from actor;

如果是select语句返回的是执行结果，在select语句前面加上explain返回的是这条查询语句的执行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。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）。

explain EXTENDED select * from actor where id = 1;

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。

explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from filmwhere id = 1) der;

select type列

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

explain select * from film where id=1

primary：复杂查询中最外层的select
subquery：包含在select中的子查询（不在from子句中）
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

explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from filmwhere id = 1) der;

union：在union关键字随后的selelct。

EXPLAIN select 1 union all select 1;

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，查找数据行对应的大概范围。
依次从最优到最差的分别为：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，在执行阶段用不着在访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需在执行时访问表

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换成一个常量（可看成是show warnings的结果）。用于primay 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，速读较快。system 是const的特例，表中只有一行元素匹配时为system。

EXPLAIN select * from (select * from film where id= 1) as tmp;

eq_ref：primay 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const之外最好的联接类型，简单的select查询不会出现这种type。

EXPLAIN select * from (select * from film where id= 1) as tmp;

ref：相比eq_ref，不适用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。
简单select查询，name是普通索引（非主键索引或唯一索引）

EXPLAIN select * from film where name='film1';

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。

EXPLAIN select film_id from film LEFT JOIN film_actor on film.id = film_actor.film_id;

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。

EXPLAIN select * from actor WHERE id >1;

index：扫描全表索引，通常比All快一些

EXPLAIN select * from film;

all：即全表扫描，意味着MySQL需要从头到尾去查找所需要的行。这种情况下需要增加索引来进行优化。

EXPLAIN SELECT * from actor;

possible_keys列

这一列显示select可能会使用哪些查询来查找。
explain时可能会出现possible_keys有列，而key显示为NULL的情况，这种情况是因为表中的数据不多，MySQL认为索引对此查询帮助不大，选择了全表扫描。
如果该列为NULL，则没有相关的索引。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。

EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;

key列

这一列显示MySQL实际采用哪个索引对该表的访问。
如果没有使用索引，则改列为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，通过这个值可以估算出具体使用了索引中的哪些列。

EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;

film_actor的联合索引idx_film_actor_id由film_id和actor_id两个id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。

ken_len计算规则如下：

字符串
char(n)：n字节长度
varchar(n)：n字节存储字符串长度，如果是utf-8， 则长度是3n+2

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

如果字段允许为NULL，需要1字节记录是否为NULL
索引最大长度是768字节，当字符串过长时，MySQL会做一个类似做前缀索引的处理，将前半部分的字符串提取出来做索引。

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)，字段名等。一般是查询条件或关联条件中等号右边的值，如果是常量那么ref列是const，非常量的话ref列就是字段名。

EXPLAIN SELECT * from film_actor where film_id =1;

row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的行数。

Extra列

这一列是额外信息。

Using index：使用覆盖索引（结果集的字段是索引，即select后的film_id）

explain select film_id from film_actor where film_id=1;

Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导的范围

explain select * from film_actor where film_id > 1;

Using where：使用where语句来处理结果，查询的列未被索引覆盖

explain select * from actor where name ='a'

Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般要进行优化，首先要想到是索引优化。

explain select DISTINCT name from actor;

actor.name没有索引，此时创建了临时表来处理distinct。

explain select DISTINCT name from film;

file.name建立了普通索引，此时查询时Extra是Using index，没有用到临时表。

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。

explain select * from actor order by name;

actor.name未创建索引，会浏览acotr整个表，保存排序关键字name和对应id，然后排序name并检索行记录。

explain select * from film order by name;

film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是Using index。

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

explain select min(id) from film ;

看完以上关于为何说explain是Mysql数据库性能优化神器，很多读者朋友肯定多少有一定的了解，如需获取更多的行业知识信息 ，可以持续关注我们的行业资讯栏目的。

文章标题：为何说explain是Mysql数据库性能优化神器
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