explain的使用

MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对 SELECT 语句进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.

mysql> explain select * from user_info where id = 2

*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

　　id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.

　　select_type: SELECT 查询的类型.

• • 　　SIMPLE, 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询

  • 　　PRIMARY, 表示此查询是最外层的查询

  • 　　UNION, 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询

  • 　　DEPENDENT UNION, UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询

  • 　　UNION RESULT, UNION 的结果

  • 　　SUBQUERY, 子查询中的第一个 SELECT

  • 　　DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.

　　

　　table: 查询的是哪个表

　　partitions: 匹配的分区

　　type: 显示连接使用了何种类型

• system: 表中只有一条数据. 这个类型是特殊的 const 类型.

• const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可.

• eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较操作通常是 =, 查询效率较高

• ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了 最左前缀 规则索引的查询

• range: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.

• index: 表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据.
  index 类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据. 当是这种情况时, Extra 字段 会显示 Using index.

• ALL: 表示全表扫描,  通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.

　　possible_keys: 此次查询中可能选用的索引

　　key: 此次查询中确切使用到的索引.

　　key_len：使用的索引的长度。

　　ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用

　　rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.

　　filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比

　　extra: 额外的信息

　　　　Using filesort：当 Extra 中有 Using filesort 时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有 Using filesort, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.

　　　　Using index： "覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错

　　　　Using temporary ：查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.