当你的数据里只有几千几万，那么 SQL 优化并不会发挥太大价值，但当你的数据里去到了几百上千万，SQL 优化的价值就体现出来了！因此稍微有些经验的同学都知道，怎么让 MySQL 查询语句又快又好是一件很重要的事情。要让 SQL 又快又好的前提是，我们知道它「病」在哪里，而 explain 关键字就是 MySQL 提供给我们的一把武器！ 在我们所执行的 SQL 前面加上 explain 关键字，MySQL 就不会真正去执行这条语句，而是模拟优化器执行 SQL 查询语句，最后会输出一系列的指标告诉我们这条语句的性能如何，如下图所示。 mysql> explain select * from student where id = 1 \G ****************************************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: subject partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL ****************************************************** 总的来说，explain 关键字可以告诉我们下面这么多信息： 表的读取顺序如何 数据读取操作有哪些操作类型 哪些索引可以使用 哪些索引被实际使用 表之间是如何引用 每张表有多少行被优化器查询 ...... 今天，我们就来介绍 explain 关键字的各个指标的含义。系好安全带，准备发车了！ 为了方便讲解，这里新建了几张表，并初始化了一些数据（建表语句见附录）。这些表的关系如下： 一共有老师、学生、课程三个实体，分别为：teacher、student、course。 三个实体间的关系分别为：老师教学生的关系（teacher_student）、学生的课程分数（student_course）。 ID 字段 ID 字段的值及其排列顺序，表明 MySQL 执行时从各表取数据的顺序。一般情况下遵循下面两个原则： ID 相同的组，其执行优先级按照其顺序由上到下。 ID 越大的组，其执行优先级越高。 对于下面这个例子： EXPLAIN SELECT teacher.* FROM teacher, teacher_student WHERE teacher_student.student_name = 's001' AND teacher.NAME = teacher_student.teacher_name 该例子的输出为： 上面的输出一共有 2 条记录，其 ID 都为 1，这表示其归为一组。对于 ID 相同的组，MySQL 按照顺序从上到下执行，即：先拿 teacher_student 表的数据，再拿 teacher 表的数据。 再来看下面这个例子： EXPLAIN SELECT * FROM teacher WHERE NAME IN ( SELECT teacher_name FROM teacher_student WHERE student_name = 'S002' ) 该例子的输出为： 上面的输出一共有 3 条记录，其中第 1、2 条的 ID 相同，第 3 条 ID 不同。那么其执行顺序就是 ID 值越大，其越早执行。ID 相同的，按顺序执行。上面的例子，最早拿 teacher_student 表的数据，之后是一个子查询组成的表，最后拿 teacher 表的数据。结合 SQL 分析，这也符合我们的常识。因为我们必须先把子查询的值算出来，因此需要先把 teacher_student 表里的数据拿出来，之后才可以拿去 teacher 表里查询。 select_type 字段 select_type 字段表示该 SQL 是什么查询类型，一共有以下 6 种： SIMPLE：简单查询，不包含子查询或 union 查询 PRIMARY：主键查询 SUBQUERY：在 select 或 where 中包含子查询 DERIVED：from 中包含子查询 UNION： UNION RESULT SIMPLE 简单查询，不包含子查询或 union 查询。 -- 查询T001老师都教了哪些学生 EXPLAIN SELECT student.* FROM teacher, teacher_student, student WHERE teacher.NAME = 'T001' AND teacher.NAME = teacher_student.teacher_name AND teacher_student.student_name = student.NAME 可以看出其 3 个查询都是简单（SIMPLE）查询。因为 ID 相同，所以其查询顺序是按顺序来的。首先从 teacher 表中取出数据，之后从 student 表取出数据，最后 teacher_student 表取数据。 PRIMARY 一般情况下，如果查询中包含了任何复杂的子查询，那么最外层查询会被标记为主查询。 -- PRIMARY 查询哪些老师教授了选修数学课的学生 EXPLAIN SELECT * FROM teacher WHERE NAME IN ( SELECT teacher_name FROM teacher_student WHERE student_name = ( SELECT student_name FROM student_course WHERE course_name = 'shuxue' ) ) 在上面的查询中，首先是执行 ID 为 3 的查询，即去 student_course 表取出选修了数学课的学生名字，之后再去进行最外层的查询。可以看到最外层查询的 select_type 为 PRIMARY。 SUBQUERY 在 select 或 where 中包含子查询，那么 select_type 会被标记为 SUBQUERY。以上面的查询为例： -- PRIMARY 查询哪些老师教授了选修数学课的学生 EXPLAIN SELECT * FROM teacher WHERE NAME IN ( SELECT teacher_name FROM teacher_student WHERE student_name = ( SELECT student_name FROM student_course WHERE course_name = 'shuxue' ) ) 在该查询中，where 中包含了子查询，因此在 explain 中有一个 ID 为 3 的查询被标记为 SUBQUERY。 DERIVED 在 FROM 中包含子查询，那么 select_type 会被标记为 SUBQUERY。 UNION 类似包含 union 关键字的会被标记成 UNION 类型，这种查询方式比较少，这里不做深入讲解。 UNION RESULT 类似包含 union 关键字的会被标记成 UNION RESULT 类型，这种查询方式比较少，这里不做深入讲解。 type 字段 type 字段表示访问情况，通常用来衡量 SQL 的查询效率。其值的查询效率从最好到最差分别为： NULL system const eq_ref ref fulltext ref_or_null index_merge unique_subquery index_subquery range index ALL NULL NULL 表示 MySQL 能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。 explain select max(id) from teacher system 表只有一行记录（等于系统表），这是 const 类型的特列。 出现的情况较少，这里不深入介绍。 const const 表示该表最多有一个匹配记录。 通常情况下是 SQL 中出现了主键索引或唯一索引。 explain select * from teacher where name = 'T002' 上面例子中，teacher.name 字段为唯一索引字段，所以通过该字段只能唯一找到一条记录，因此其 type 类型为 const。 eq_ref eq_ref 表示主键索引或唯一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。 与 const 类型非常相似，唯一的区别是 eq_ef 通常出现在联表的情况下，而 const 通常出现在单表情况下。 EXPLAIN SELECT * FROM teacher, teacher_student WHERE teacher.NAME = teacher_student.teacher_name 从上面的执行结果可以看出，其首先全表扫描了 teacher_student 表，之后使用 teacher.name 唯一索引去将联合 teacher 表的每一条记录。 要注意的是，eq_ref 这种情况重点在于：读取本表中和关联表表中的每行组合成的一行。 如果并没有关联表中每行这个概念，那么就不会出现 eq_ref 这种类型。例如我在上面的 SQL 中加上 age 为 24 这个条件，即 SQL 为： EXPLAIN SELECT * FROM teacher, teacher_student WHERE teacher.NAME = teacher_student.teacher_name and teacher.age = 24 执行计划变为： 会看到 type 类型都变为 ref 了，eq_ref 消失了。 ref ref 表示使用了非唯一索引扫描，会返回匹配某个单独值的所有行。 与 const 非常类似，只不过 ref 会匹配到多个记录，而 const 则只会匹配到单个记录。 explain select * from teacher where age = 24 age 为普通索引，表中有 2 条记录。 表中数据为： ref_or_null 类似 ref，但是可以搜索值为 NULL 的行。 explain select * from teacher where age = 24 or age is null 当我们增加 age is null 查询条件后，其 type 字段就变成了 ref_or_null。 index_merge 表示使用了索引合并的优化方法。 索引合并指的是：对多个索引分别进行条件扫描，然后将它们各自的结果进行合并。 EXPLAIN SELECT * from teacher where id = 1 or age = 24 执行计划为： 可以看到使用了 index_merge 的查询类型。在 teacher 表中 id 和 age 都是索引，其将两个字段的索引结果进行合并了。 range range 表示检索给定范围的行，使用一个索引来选择行，key 列显示使用了哪个索引。 一般就是在你的 where 语句中出现 between、<>、in 等的范围查询。 EXPLAIN SELECT * FROM TEACHER where age between 10 and 20 执行计划为： 上面语句中，我们使用 between 进行范围查询，因此 type 类型为 range。 index index 表示只遍历索引树，且只从索引树中获取数据。 EXPLAIN SELECT id, age FROM TEACHER 上面 SQL 中的 id、age 都是索引字段，可以直接从索引树中读取。因此其 type 字段为 index，表示此次查询数据可以直接从索引树获取到。但是如果查询的字段不在索引树中，那么就是全表扫描了。例如： EXPLAIN SELECT id, enter_time FROM TEACHER 查询 SQL 的 enter_time 字段不是索引，所以上面的查询就变成了全表查询（ALL）。 ALL ALL 表示该查询将遍历全表以找到匹配行，这是最糟糕的一种查询方式。 table 字段 表示数据来自哪张表 possible_keys 字段 显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。 查询涉及到的字段若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被实际使用。 key 字段 实际使用到的索引，如果为 NULL，则没有使用索引。 查询中若使用了覆盖索引（查询的列刚好是索引），则该索引仅出现在 key 列表。 select * from teacher where name = 'T001' 上面这个查询中，key 字段显示使用了 udx_name 这个索引，也就是 name 这个字段作为索引。 key_len 字段 这一列显示了 mysql 在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。举例来说，film_actor 的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个 int 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。 mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2; +----+-------------+------------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | film_actor | ref | idx_film_actor_id | idx_film_actor_id | 4 | const | 1 | Using index | +----+-------------+------------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+ key_len 计算规则如下： 字符串 char (n)：n 字节长度 varchar (n)：2 字节存储字符串长度，如果是 utf-8，则长度 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 其他 如果字段允许为 NULL，需要 1 字节记录是否为 NULL ref 字段 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），func，NULL，字段名（例：film.id）。 rows 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里的行数。 Extra 列 这一列展示的是额外信息。 distinct 一旦 mysql 找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了。 mysql> explain select distinct name from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id; +----+-------------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+--------------+------+------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+--------------+------+------------------------------+ | 1 | SIMPLE | film | index | idx_name | idx_name | 33 | NULL | 3 | Using index; Using temporary | | 1 | SIMPLE | film_actor | ref | idx_film_actor_id | idx_film_actor_id | 4 | test.film.id | 1 | Using index; Distinct | +----+-------------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+--------------+------+------------------------------+ Using index 这表示查找某个表的时候，所需要的信息直接从索引就可以拿到，而不需要再访问行记录。 mysql> explain select id from film order by id; +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | film | index | NULL | PRIMARY | 4 | NULL | 3 | Using index | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 上面例子中，我只是选择了 id 列，这个列本身是索引，其信息直接在索引树中就可以拿到，因此不需要再访问行记录。 Using where mysql 服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。就是先读取整行数据，再按 where 条件进行检查，符合就留下，不符合就丢弃。 mysql> explain select * from film where id > 1; +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | film | index | PRIMARY | idx_name | 33 | NULL | 3 | Using where; Using index | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+ Using temporary mysql 需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。 1. actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct mysql> explain select distinct name from actor; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------+ | 1 | SIMPLE | actor | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | Using temporary | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------+ 2. film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表 mysql> explain select distinct name from film; +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | film | index | idx_name | idx_name | 33 | NULL | 3 | Using index | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+ Using filesort MySQL 中无法利用索引完成的排序操作称为「文件排序」。 在 MySQL 中的 ORDER BY 有两种排序实现方式： 利用有序索引获取有序数据 文件排序 在 explain 中分析查询的时候，利用有序索引获取有序数据显示 Using index ，文件排序显示 Using filesort。至于什么时候使用索引排序，什么时候使用文件排序，这个问题太过于复杂，这里不做深入介绍。 1. actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录 mysql> explain select * from actor order by name; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ | 1 | SIMPLE | actor | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | Using filesort | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ 2. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index mysql> explain select * from film order by name; +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | film | index | NULL | idx_name | 33 | NULL | 3 | Using index | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+ 建表语句 建表语句如下： /* Navicat Premium Data Transfer Source Server : localhost Source Server Type : MySQL Source Server Version : 80019 Source Host : localhost:3306 Source Schema : test Target Server Type : MySQL Target Server Version : 80019 File Encoding : 65001 Date: 22/06/2020 08:59:15 */ SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; -- ---------------------------- -- Table structure for course -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `course`; CREATE TABLE `course` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `udx_name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; -- ---------------------------- -- Records of course -- ---------------------------- BEGIN; INSERT INTO `course` VALUES (2, 'shuxue'); INSERT INTO `course` VALUES (3, 'yingyu'); INSERT INTO `course` VALUES (1, 'yuwen'); COMMIT; -- ---------------------------- -- Table structure for student -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREATE TABLE `student` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, `age` int DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `udx_name` (`name`), UNIQUE KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; -- ---------------------------- -- Records of student -- ---------------------------- BEGIN; INSERT INTO `student` VALUES (1, 'S001', 24); INSERT INTO `student` VALUES (2, 'S002', 23); INSERT INTO `student` VALUES (3, 'S003', 22); COMMIT; -- ---------------------------- -- Table structure for student_course -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `student_course`; CREATE TABLE `student_course` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `student_name` varchar(20) DEFAULT NULL, `course_name` varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_student_name` (`student_name`), KEY `idx_course_name` (`course_name`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; -- ---------------------------- -- Records of student_course -- ---------------------------- BEGIN; INSERT INTO `student_course` VALUES (1, 'S001', 'yuwen'); INSERT INTO `student_course` VALUES (2, 'S001', 'shuxue'); INSERT INTO `student_course` VALUES (3, 'S001', 'yingyu'); INSERT INTO `student_course` VALUES (4, 'S002', 'yuwen'); INSERT INTO `student_course` VALUES (5, 'S002', 'shuxue'); INSERT INTO `student_course` VALUES (6, 'S003', 'yuwen'); COMMIT; -- ---------------------------- -- Table structure for teacher -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `teacher`; CREATE TABLE `teacher` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, `enter_time` datetime DEFAULT NULL, `age` int DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `udx_name` (`name`), KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; -- ---------------------------- -- Records of teacher -- ---------------------------- BEGIN; INSERT INTO `teacher` VALUES (1, 'T001', '2020-06-16 21:51:54', 12); INSERT INTO `teacher` VALUES (2, 'T002', '2020-06-15 21:52:02', 12); INSERT INTO `teacher` VALUES (3, 'T003', '2020-06-14 21:52:08', 24); INSERT INTO `teacher` VALUES (4, 'T004', '2020-06-14 21:52:08', 24); COMMIT; -- ---------------------------- -- Table structure for teacher_student -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `teacher_student`; CREATE TABLE `teacher_student` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `teacher_name` varchar(20) DEFAULT NULL, `student_name` varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_teacher_name` (`teacher_name`), KEY `idx_student_name` (`student_name`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; -- ---------------------------- -- Records of teacher_student -- ---------------------------- BEGIN; INSERT INTO `teacher_student` VALUES (1, 'T001', 'S001'); INSERT INTO `teacher_student` VALUES (2, 'T001', 'S002'); INSERT INTO `teacher_student` VALUES (3, 'T001', 'S003'); INSERT INTO `teacher_student` VALUES (4, 'T002', 'S001'); INSERT INTO `teacher_student` VALUES (5, 'T002', 'S002'); INSERT INTO `teacher_student` VALUES (6, 'T003', 'S001'); COMMIT; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 本文就是愿天堂没有BUG给大家分享的内容，大家有收获的话可以分享下，想学习更多的话可以到微信公众号里找我，我等你哦。