Explain 执行计划
在企业的应用场景中，为了知道优化 SQL 语句的执行，需要查看 SQL 语句的具体执行流程，以加快 SQL 语句的执行效率.
可以使用 explain+SQL 语句来模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理 SQL 语句的.
官网地址： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html
| Column | Meaning |
| id | The SELECT identifier |
| select_type | The SELECT type |
| table | The table for the output row |
| partitions | The matching partitions |
| type | The join type |
| possible_keys | The possible indexes to choose |
| key | The index actually chosen |
| key_len | The length of the chosen key |
| ref | The columns compared to the index |
| rows | Estimate of rows to be examined |
| filtered | Percentage of rows filtered by table condition |
| extra | Additional information |
测试脚本及数据
CREATE TABLE `dept`( `deptno` INT(2) NOT NULL, `dname` VARCHAR(14), `loc` VARCHAR(13), CONSTRAINT pk_dept PRIMARY KEY(deptno) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO dept VALUES (10,'ACCOUNTING','NEW YORK'); INSERT INTO dept VALUES (20,'RESEARCH','DALLAS'); INSERT INTO dept VALUES (30,'SALES','CHICAGO'); INSERT INTO dept VALUES (40,'OPERATIONS','BOSTON'); CREATE TABLE `emp` ( `empno` int(4) NOT NULL PRIMARY KEY, `ename` VARCHAR(10), `job` VARCHAR(9), `mgr` int(4), `hiredate` DATE, `sal` float(7,2), `comm` float(7,2), `deptno` int(2), CONSTRAINT fk_deptno FOREIGN KEY(deptno) REFERENCES dept(deptno) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO EMP VALUES (7369,'SMITH','CLERK',7902,'1980-12-17',800,NULL,20); INSERT INTO EMP VALUES (7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,'1981-02-20',1600,300,30); INSERT INTO EMP VALUES (7521,'WARD','SALESMAN',7698,'1981-02-22',1250,500,30); INSERT INTO EMP VALUES (7566,'JONES','MANAGER',7839,'1981-04-02',2975,NULL,20); INSERT INTO EMP VALUES (7654,'MARTIN','SALESMAN',7698,'1981-09-28',1250,1400,30); INSERT INTO EMP VALUES (7698,'BLAKE','MANAGER',7839,'1981-05-01',2850,NULL,30); INSERT INTO EMP VALUES (7782,'CLARK','MANAGER',7839,'1981-06-09',2450,NULL,10); INSERT INTO EMP VALUES (7788,'SCOTT','ANALYST',7566,'1987-07-13',3000,NULL,20); INSERT INTO EMP VALUES (7839,'KING','PRESIDENT',NULL,'1981-11-07',5000,NULL,10); INSERT INTO EMP VALUES (7844,'TURNER','SALESMAN',7698,'1981-09-08',1500,0,30); INSERT INTO EMP VALUES (7876,'ADAMS','CLERK',7788,'1987-07-13',1100,NULL,20); INSERT INTO EMP VALUES (7900,'JAMES','CLERK',7698,'1981-12-03',950,NULL,30); INSERT INTO EMP VALUES (7902,'FORD','ANALYST',7566,'1981-12-03',3000,NULL,20); INSERT INTO EMP VALUES (7934,'MILLER','CLERK',7782,'1982-01-23',1300,NULL,10); CREATE TABLE `bonus`( `ename` VARCHAR(10), `job` VARCHAR(9), `sal` INT, `comm` INT ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `salgrade` ( `grade` int, `losal` int, `hisal` int ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO SALGRADE VALUES (1,700,1200); INSERT INTO SALGRADE VALUES (2,1201,1400); INSERT INTO SALGRADE VALUES (3,1401,2000); INSERT INTO SALGRADE VALUES (4,2001,3000); INSERT INTO SALGRADE VALUES (5,3001,9999);
id
select 查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行 select 子句或者操作表的顺序，id 号分为三种情况👇
- 如果 id 相同，那么执行顺序从上而下
EXPLAIN SELECT * FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno JOIN salgrade sg ON e.sal BETWEEN sg.losal AND sg.hisal;
- 如果 id 不同，如果是子查询，id 的序号会递增，id 值越大优先级越高，越先被执行
- id 相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id 值越大，优先级越高，越先执行
select_type
主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询
- sample：简单的查询，不包含子查询和 union
explain select * from emp;
- primary：查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为 Primary
explain select staname,ename supname from (select ename staname,mgr from emp) t join emp on t.mgr=emp.empno;
- union：若第二个 select 出现 union 之后，则被标记为 union
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
- dependent union：跟 union 类似，此处的 dependent 表示 union 或 union all 联合而成的结果会受外部影响
explain select * from emp e where e.empno in ( select empno from emp where deptno = 10 union select empno from emp where sal >2000);
- union result：从 union 表获取结果的 select
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
- subquery：在 select 或者 where 列表中包含子查询
explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
- UNCACHEABLE SUBQUERY：表示子查询的结果不能被缓存
explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size);
table
对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者 union 合并结果集
- 如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，当然也可以是表的别名
- 表明是 derivedN 的形式，表示使用了 id 为 N 的查询产生的衍生表
- 当有 union result 的时候，表名是 union n1，n2 等的形式，n1，n2 表示参与 union 的 id.
type
type 显示的是访问类型，访问类型表示以何种方式去访问我们的数据，最容易想的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下，访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL 一般情况下，得保证查询至少达到 range 级别，最好能达到 ref
- all：全表扫描，一般情况下出现这样的 SQL 语句而且数据量比较大时就需要进行优化
explain select * from emp;
- index：全索引扫描这个比 all 效率要好，主要有两种情况：1.当前的查询是覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取，或者是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序.
explain select empno from emp;
- range：表示利用索引查询时限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了 index 的全索引扫描，适用的操作符：=，<>，>，>=，<，<=，IS NULL，BETWEEN，LIKE，OR，IN()
explain select * from emp where empno between 7000 and 7500;
- index_subquery：利用索引来关联子查询，不再扫描全表
explain select * from emp where emp.job in (select job from t_job);
- unique_subquery：该连接类型类似于 index_subquery，使用的是唯一索引
explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);
- index_merge：在查询过程中需要多个索引组合使用
- ref_or_null：对于某个字段即需要关联条件，也需要 null 值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式
explain select * from emp e where e.mgr is null or e.mgr=7369;
- ref：使用了非唯一性索引进行数据的查找
create index idx_3 on emp(deptno); explain select * from emp e,dept d where e.deptno =d.deptno;
- eq_ref：使用唯一性索引进行数据查找
explain select * from emp,emp2 where emp.empno = emp2.empno;
- const：这个表至少有一个匹配行
explain select * from emp where empno = 7369;
- system：表只有一行记录（等于系统表），这是 const 类型的特例，平时不会出现
possible_keys
显示可以应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
key
实际使用的索引，如果为 null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的 select 字段重叠
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
key_len
表示索引中使用的字节数，可以通过 key_len 计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下越短越好.
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
ref
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
rows
根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应 SQL 找了多少数据，在完成目的情况下越少越好
explain select * from emp;
extra
包含额外的信息
- using filesort：说明 MySQL 无法利用索引进行排序，只能利用排序算法进行排序（1~n 或 a-z），会消耗额外的位置
explain select * from emp order by sal;
- using temporary：建立临时表来保存中间结果，查询完成之后把临时表删除
explain select ename,count(*) from emp where deptno = 10 group by ename;
- using index：这个表示当前查询是覆盖索引的，直接从索引中读取数据，而不用访问数据表，如果同时出现 using where 表明索引被用来执行键值的查找，如果没有，表明索引被用来读取数据，而不是真的查找
explain select deptno,count(*) from emp group by deptno limit 10;
- using where：使用 where 进行条件过滤
explain select * from t_user where id = 1;
- using join buffer：使用连接缓存，出现该情况时效率会急剧下降，两张表进行数据关联的列都新增索引，这样才会避免使用到连接缓存，造成查询效率的下降
- impossible where：where 语句的结果总是 false
explain select * from emp where empno = 7469;
总结
MySQL 使用作为后端人员是必须牢牢掌握的一门技术，而调优的路上是作为后端晋升的必经之路，所以，先了解 MySQL 本身拥有的监控工具也是必备的，当你后面涉及到数据库调优的东西时，就可以从这些工具上入手了！！
当然，现在市场上提供了大部分的第三方数据监控工具，先学到自带的再应用别的工具时，其实也能发现其实就运用这上面的功能和新增了一些业务上比较经常需要监控的指标信息
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