MySQL的EXPLAIN功能

MySQL的EXPLAIN是一个查询分析工具，用于分析和优化查询语句的执行计划，它提供了查询优化器在执行查询时的详细信息，包括表的访问顺序、使用的索引、连接类型和执行操作等，使用EXPLAIN可以帮助我们理解语句查询的执行过程，并找出可能存在的性能问题，因此，是我们解决SQL性能问题非常重要的手段之一。

EXPLAIN的基本使用形式，

EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE condition;

执行以上语句，MySQL会返回一个结果集，其中包含了查询的执行计划信息，如下所示，

bisal@mysqldb:  [test]> explain select * from t where id = 1;
+----+-------------+-------+------------+-------+------------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+------------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t     | NULL       | const | PRIMARY,idx_t_id | PRIMARY | 8       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+------------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.02 sec)

以下是一些常见的查询计划信息列，

• id: 查询的标识符，用于标识查询中的每个步骤。

• select_type: 查询的类型，如SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）等。

• table: 查询涉及的表名。

• partitions: 查询涉及的分区。

• type: 表示访问表的方式，常见的类型有ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围查询）、ref（索引引用查询）等。

• possible_keys: 可能使用的索引。

• key: 实际使用的索引。

• key_len: 使用的索引长度。

• ref: 列与索引的比较。

• rows: 估计的扫描行数。

• filtered: 表示过滤的百分比。
• Extra: 额外的信息，如Using index（使用索引覆盖扫描）、Using where（使用WHERE条件过滤）等。

通过分析EXPLAIN的结果，可以从多个方面提供我们相关的优化信息，（1）执行计划解读：分析EXPLAIN结果时，需要理解不同字段的含义以及它们之间的关系。例如，查询类型（select_type）和访问类型（type）可以告诉你查询的执行方式，索引（possible_keys和key）可以指示是否使用了索引，行数（rows）可以估计查询返回的行数等。深入了解这些字段的含义可以帮助更好地优化查询。
（2）索引优化：EXPLAIN结果中的索引信息是优化查询性能的关键。可以检查是否使用了合适的索引，是否存在索引覆盖扫描，以及索引的选择是否有效等。通过优化索引设计，可以减少查询的扫描行数，提高查询速度。

（3）WHERE条件优化：EXPLAIN结果中的Extra字段可以提供关于WHERE条件的额外信息。例如，如果出现了Using where，表示查询使用了WHERE条件进行过滤。可以评估WHERE条件的效率，并确保使用了适当的索引来支持WHERE条件的过滤。

（4）表连接优化：如果查询涉及多个表的连接操作，EXPLAIN结果中的连接类型（join_type）和连接顺序可以提供有关连接操作的信息。可以检查连接类型是否合适，是否使用了合适的索引来支持连接操作，并考虑优化连接顺序以减少查询的复杂度。

（5）性能优化建议：在分析EXPLAIN结果时，MySQL可能会提供一些性能优化建议，以帮助你改进查询。这些建议可能涉及索引的添加或删除、查询语句的重写、表的重构等方面。注意仔细阅读这些建议，并根据实际情况进行相应的优化操作。

（6）统计信息更新：EXPLAIN结果中的估计行数（rows）是根据统计信息进行估算的。如果统计信息不准确或过期，可能会导致估计行数与实际行数不符，从而影响查询优化。定期更新统计信息可以帮助提高查询计划的准确性。

（7）使用工具：除了直接使用EXPLAIN命令，还可以借助一些图形化的工具来分析和可视化查询执行计划。例如，MySQL Workbench、pt-visual-explain等工具可以更直观地展示查询执行计划，帮助更好地理解和优化查询。

但是要知道，EXPLAIN只是一个查询分析工具，就像Oracle中的explain，它并不会实际执行查询语句，更不会对查询结果进行返回。通过深入分析和了解EXPLAIN结果，可以更好地优化MySQL查询语句，改进索引设计，提高查询性能和效率。优化查询是一个迭代的过程，需要不断尝试和调整，根据实际情况进行优化操作。