count
explain select * from (select * from t1 where id =1) d1;
表示通过索引一次就找到了， const 用于比较 primary key 或者 unique 索引。 因为只匹配一行数据，所以很快如将主键置于where 列表中， MySQL 就能将该查询转换为一个常量。
eq_ref
explain select * from t1, t2 where t1.id = t2.id;
唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描. 查询案例：
ref
# tb_emp ddl CREATE TABLE `tb_emp` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(30) DEFAULT NULL, `dept_id` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), ) ; #员工表添加年龄列 alter table tb_emp add column `age` int(11) default null after `name`; #添加复合索引 create index idx_emp_name_age on tb_emp(`name`, `age`); explain select * from tb_emp where `name` = 'z3';
非唯一性索引扫描， 返回匹配某个单独值的所有行，本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独的行，然而，它可能会找到多个符合个条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体
range
explain select * from t1 where id between 1 and 3; explain select * from t1 where id in (1, 2, 3);
只检索给定范围内的行，使用一个索引来选择行。key 列显示使用了哪个索引 一般就是你在 where 语句中出现了 between、<、>、in 等的查询 这种范围扫描索引比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某个点，而结束于另一个点，不用全表扫描 案例结果：
index
explain select id from t1;
Full Index Scan ， index 于 ALL的却别 ，index 类型只遍历索引树， 这通常比 ALL 快， 因为索引文件通常比数据文件小。（也就是说虽然 all 和 index 都是读全表，但是index 是从索引中读取的， 而 all 是从硬盘中读取的 ）查询结果：
all
explain select * from t1;
Full Table Scan 将遍历全表找到匹配的行
备注：一般来说，得以保证查询至少达到 rang 级别， 最好能达到 ref。
possible_keys
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.
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，则该索引仅出现在KEY列表中
explain select col1, col2 from t1; create index idx_col1_col2 on t1(col1, col2); explain select col1, col2 from t1;
案例一（加索引之前）
案例二（加索引之后）
key_len
desc t1; explain select * from t1 where col1 = 'ab'; explain select * from t1 where col1 = 'ab' and col2 = 'bc';
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中的使用的索引的长度，在不损失精确性的情况下，长度越短越好 key_len 显示的只为索引字段的最大可能长度，** 并非实际使用长度**。即 key_len e是更具表定义计算而得，不是通过表内检索出的。查询结果：
总结：条件越多，付出的代价越大，key_len 的长度也就越大，建议在一定条件的情况下，key_len 越短，效率越高。
Rows
根据表统计信息及索引选用情况， 大致估算出找到所需的记录所需读取的行数
filtered
Extra
包含不适合其他列中显示但十分重要的额外信息 id, select_type, table, type , possible_keys, key, key_len, ref, rows, Extra
1. Using filesort
文件排序
2. Using temporary
explain select col2 from t1 where col1 in ('ab', 'ac', 'as') group by col2 \G; explain select col2 from t1 where col1 in ('ab', 'ac', 'as') group by col1, col2, col3 \G;
使用了临时表保存中间结果， MySQL 在对查询结果排序时使用临时表。 常见于排序 order by 和分组查询 group by 。 例子：
3. Using index
explain select col2 from t1 where col1=100; explain select col1, col2 from t1;
表示相应的 select 操作使用了覆盖索引 (Covering Index), 避免了访问表的数据行，效率不错～ 如果同时出现 using where , 表示索引被用来执行索引键值的查找； 如果没有同时出现 using where , 表明索引引用来读取数据而非执行查找动作。 例子：
覆盖索引 （Covering Index）
- 覆盖索引 （Covering Index）, 一说为索引覆盖
- 理解方式一：就是 select 的数据列只用从索引中就能取得，不必读取数据行， MySQL 可以利用你索引返回 select 列表的字段， 而不必根据索引再次读取数据文件，换句话说查询列要被所建的索引覆盖
- 理解方式二：索引是高效找到的行的一个方法， 但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据， 因此它不必读取整个行，毕竟索引叶子节点存储了他们索引的数据；当能通过读取索引就可以得到想要的数据， 那就不需要读取行了。一个索引包含了（或覆盖了）满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。
- 注意： 1. 如果要使用覆盖索引，一定要注意 select 列表汇总只取出需要的列，不可 select * ； 2. 因为如果将所有字段一起做索引将会导致索引文件过大，查询性能下降。
4. Using Where
表明使用了 where 过滤
5. using join buffer
使用了链接缓存
6. impossible where
explain select * from t1 where 1=2;
where 子句的值总是 false , 不能用来获取任何元组
7. select tbale optimized away
在没有 GROUPBY 子句的情况下，基于索引优化 MIN/MAX 操作或者对于 MyISAM 存储引擎优化 COUT（*） 操作不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化。
8. distinct
优化 distinct 操作 在找到第一匹配的元祖后立即停止找相同值的动作。
举个例子
例子描述：
explain select d1.name, (select id from t3) d2 from (select id, name from t1 where other_column = '') d1 union (select name, id from t2);
查询结果：
案例解析：
- 第一行 （执行顺序4）：id 列为1 ， 表示 union 的第一个 select , select_type 的 primary 表表示该查询为外层查询， table
- 列被标记为 , 表示查询结果来自一个衍生表，其中 derived3 中的 3 代表查询衍生自第三个 select 查询， 即 id 为 3 的 select [select d1.name ... ]
- 第二行（执行顺序为2）：id 为 3 ，是整个查询中第三个 select 的一部分， 因查询包含在from 中， 所以为derived 。 【select id, name from where other_column = ''】
- 第三行（执行顺序为3）：select 列表中的子查询 select_type 为 subquery , 为整个查询中的第二个 select . [select id from t3]
- 第四行（执行顺序为1）：select_type 为 union ， 说明第四个 select 是 unin 里的第二个 select , 最先执行 【select name ,id from t2】
- 第五行（执行顺序为5）：代表 union 的临时表中读取行的阶段， table 列的 <union , 1, 4> 表示用第一个 和第四个 select 结果进行union 操作 。 【两个结果 union 操作】
