深入理解 MySQL 查询分析工具 EXPLAIN 的使用
在线工具站
- 推荐一个程序员在线工具站：程序员常用工具（http://cxytools.com），有时间戳、JSON格式化、文本对比、HASH生成、UUID生成等常用工具，效率加倍嘎嘎好用。
程序员资料站
- 推荐一个程序员编程资料站：程序员的成长之路（http://cxyroad.com），收录了一些列的技术教程、各大面试专题，还有常用开发工具的教程。
小报童专栏精选Top100
- 推荐一个小报童专栏导航站：小报童精选Top100（http://xbt100.top），收录了生财有术项目精选、AI海外赚钱、纯银的产品分析等专栏，陆续会收录更多的专栏，欢迎体验～
在优化数据库性能时，理解和分析 SQL 查询的执行计划是至关重要的一步。
MySQL 提供了一个强大的工具——EXPLAIN，来帮助我们了解查询是如何执行的，以及识别潜在的性能瓶颈。
一、EXPLAIN 概述
EXPLAIN 语句用于显示 MySQL 如何执行 SELECT 语句。它会生成一个查询执行计划，详细说明每一步的执行过程，包括表的访问顺序、使用的索引、表之间的连接方式等。这些信息对于优化查询性能至关重要。
EXPLAIN 的基本语法
EXPLAIN [EXTENDED | PARTITIONS] SELECT select_options
EXTENDED：提供更多的执行计划信息，包括优化器重写查询的详细信息。PARTITIONS：显示分区相关的信息。
二、EXPLAIN 的输出字段解析
EXPLAIN 的输出包含许多字段，每个字段提供不同的执行计划信息。以下是常见字段及其解释：
- id：查询中执行的每个子查询或联合查询的标识符。数值越大，优先级越高。
- select_type：查询的类型，如 SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、UNION（联合查询的一部分）、SUBQUERY（子查询）等。
- table：查询涉及的表。
- type：表的访问类型，表示 MySQL 如何查找行。常见类型包括：
ALL：全表扫描，性能最差。index：遍历索引扫描。range：索引范围扫描。ref：非唯一索引扫描。eq_ref：唯一索引扫描。const/system：常量表访问。
- possible_keys：查询中可能使用的索引。
- key：实际使用的索引。
- key_len：使用的索引键长度。
- ref：索引的列或常量。
- rows：估计的扫描行数。
- filtered：表中满足条件的行百分比。
- Extra：附加信息，如 Using where、Using index、Using temporary、Using filesort 等。
三、使用 EXPLAIN 分析查询示例
让我们通过几个具体示例，来详细说明如何使用 EXPLAIN 分析查询。
示例一：全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age > 30;
输出解释：
- type:
ALL，表示全表扫描。 - possible_keys:
NULL，没有可用的索引。 - key:
NULL，未使用索引。 - rows:
10000，估计扫描 10000 行。
这种情况说明查询没有使用索引，可能会导致性能问题。可以考虑为 age 列添加索引。
示例二：使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age > 30 AND department_id = 1;
输出解释：
- type:
range，索引范围扫描。 - possible_keys:
idx_age_department。 - key:
idx_age_department，实际使用了索引。 - rows:
500，估计扫描 500 行。
在这个查询中，使用了复合索引 (age, department_id)，显著减少了扫描的行数，提高了查询性能。
示例三：复杂查询
EXPLAIN SELECT e.name, d.name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
WHERE e.age > 30;
输出解释：
- id: 1, 1
- select_type:
SIMPLE,SIMPLE - table:
e,d - type:
ref,eq_ref - possible_keys:
idx_department_id,PRIMARY - key:
idx_department_id,PRIMARY - rows:
500,1
这里可以看到，查询涉及两个表的连接，MySQL 使用了 ref 和 eq_ref 类型的索引扫描，优化了连接查询的性能。
四、优化查询性能的建议
通过 EXPLAIN 分析查询执行计划后，我们可以采取一些优化措施来提高查询性能：
- 创建适当的索引：根据查询条件，创建合适的单列或复合索引。
- 避免全表扫描：尽量使用索引，以避免
ALL类型的全表扫描。 - 优化连接查询：确保连接列上有索引，以提高连接查询的效率。
- 使用覆盖索引：在查询中选择使用覆盖索引，减少表的访问次数。
- 避免不必要的列：只选择需要的列，减少 I/O 开销。
五、进阶：使用 EXPLAIN EXTENDED
EXPLAIN EXTENDED 提供了更多关于查询优化的信息。它不仅显示执行计划，还显示查询优化器如何重写查询。
EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM employees WHERE age > 30;
SHOW WARNINGS;
在执行 SHOW WARNINGS 后，我们可以看到优化器对查询进行了哪些调整。
六、总结
MySQL 的 EXPLAIN 工具是优化 SQL 查询性能的利器。通过理解和分析查询的执行计划，我们可以识别潜在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。
无论是添加索引、调整查询结构，还是优化连接方式，EXPLAIN 都提供了关键性的指导信息。