mysql explain参数简介：

MySQL EXPLAIN参数详解：精准定位性能瓶颈，优化查询性能的利器 在数据库优化领域，MySQL的EXPLAIN命令无疑是一把不可或缺的瑞士军刀

    它不仅能够帮助开发者深入了解SQL查询的执行计划，还能精准定位性能瓶颈，从而指导我们进行针对性的优化

    本文将全面解析MySQL EXPLAIN命令的各项参数，通过实例展示其使用方法，并深入探讨如何利用这些信息进行高效的数据库性能调优

     一、EXPLAIN命令简介 EXPLAIN是MySQL提供的一个性能分析工具，它允许开发者在不实际执行SQL查询的情况下，查看查询的执行计划

    通过模拟查询过程，EXPLAIN返回一个详细的表格，展示了索引使用、表连接方式、扫描行数等关键信息

    这些信息对于诊断性能瓶颈、优化查询性能至关重要

     二、EXPLAIN命令输出参数详解 1.id：查询的标识符，用于表示查询中SELECT子句或操作表的顺序

     - 如果id相同，表示这些操作是同一查询的一部分，执行顺序从上到下

     - 如果id不同，id值越大，优先级越高，越先执行

     - 特殊值：NULL表示是其他查询的合并结果（如UNION）

     2.select_type：表示SELECT查询的类型

     - SIMPLE：简单的SELECT查询，不包含子查询或UNION

     - PRIMARY：最外层的SELECT查询（在包含子查询或UNION时）

     - SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT（不在FROM子句中）

     - DERIVED：派生表（FROM子句中的子查询）

     - UNION：UNION中的第二个或后续的SELECT查询

     - UNION RESULT：UNION的结果集

     3.table：表示当前查询涉及的表名或别名

     - 对于派生表（DERIVED），会显示派生表的名称（通常是子查询的编号）

     - 对于临时表，可能会显示“temporary”

     4.partitions：表示查询访问的分区（如果表是分区表）

     - 值：分区名列表，如果没有分区则为NULL

     5.type：访问类型，是EXPLAIN中最重要的列之一，反映了查询的效率

     - system：表只有一行（系统表），这是const的特例

     - const：通过索引一次就找到了，用于比较PRIMARY KEY或UNIQUE索引

    因为只匹配一行数据，所以很快

     -eq_ref：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的连接查询

     - ref：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值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体

     - range：只检索给定范围的行，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语句中出现了between、<、>、in等的查询

     - index：Full Index Scan，Index与All区别为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index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读的

     - ALL：Full Table Scan，即全表扫描，意味着MySQL必须扫描整张表来找到需要的行

     6.possible_keys：表示查询可能使用的索引

     - 值：索引名列表，如果没有可能的索引则为NULL

    注意：这只是MySQL认为可能使用的索引，实际执行时可能不会使用这些索引

     7.key：表示查询实际使用的索引

     - 值：索引名，如果没有使用索引则为NULL

    注意：如果key为NULL，表示没有使用任何索引

     8.key_len：表示使用的索引的长度（字节数）

     - 值：数字，表示索引使用的字节数

    可以通过这个值估算出使用了多少列

    对于字符串类型，key_len的计算方式是：字符集的每个字符占用的字节数×字符串长度+可能的额外字节（如NULL终止符）

    对于数字类型，key_len是固定的

     9.ref：表示索引的哪一列被使用了，或者常量被用于比较

     - 如果是const，表示使用了常量值

     - 如果是列名，表示使用了该列的值进行比较

     - 如果是NULL，表示没有使用引用

     10. rows：表示MySQL认为必须检查的行数

     - 值：数字，表示估计需要检查的行数

    这是一个估计值，不是精确值

    值越小，查询效率越高

     11. filtered：表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩余的数据的百分比

     - 值：百分比（0-100）

    这个值可以帮助你理解查询的过滤效率

    值越高，表示过滤效果越好

     12. Extra：包含额外的信息，对查询优化非常有用

     - Using index：表示使用了覆盖索引（查询的列都在索引中，不需要回表）

     - Using where：表示使用了WHERE条件过滤

     - Using join buffer：表示使用了连接缓存（通常出现在没有使用索引的连接查询中）

     - Using temporary：表示使用了临时表（通常出现在GROUP BY或ORDER BY中使用了非索引列时）

     - Using filesort：表示使用了文件排序（通常出现在ORDER BY使用了非索引列时）

     - Using index condition：表示使用了索引条件下推（ICP，MySQL 5.6+的特性）

     - Using sort_union/Using union/Using intersect：表示使用了索引合并优化

     三、如何使用EXPLAIN命令进行优化 1.识别全表扫描：通过检查type列，如果发现值为ALL，表示进行了全表扫描

    这通常是性能瓶颈所在，需要考虑添加合适的索引来优化查询

     2.检查索引使用：通过key列和possible_keys列，可以检查查询是否使用了预期的索引

    如果key列为NULL，而possible_keys列有值，说明索引未被使用，需要调整查询条件或索引设计

     3.优化排序和分组：如果Extra列出现Using temporary或Using filesort，表示查询中使用了临时表或外部排序

    这通常发生在ORDER BY或GROUP BY子句使用了非索引列时

    优化方法是考虑在这些列上添加索引

     4.减少扫描行数：通过rows列可以预估查询需要检查的行数

    如果行数过大，说明查询效率不高，需要优化索引或查询条件以减少扫描行数

     5.利用覆盖索引：当Extra列出现Using index时，表示查询使用了覆盖索引，这是非常高效的查询方式

    应尽量设计覆盖索引以减少回表查询的次数

     6.分析复杂查询：对于包含子查询、JOIN操作等复杂查询，可以通过EXPLAIN的输出分析各部分的执行计划，找出性能瓶颈并进行优化

     四、实战示例 以下是一个使用EXPLAIN命令优化查询性能的实战示例： 假设有一个users表和orders表，我们需要查询年龄大于30岁的用户的订单信息，并按用户名排序

    原始查询语句如下： EXPLAIN SELECT - FROM users JOIN orders ON users.id = orders.user_id WHERE users.age > 30 ORDER BY users.name; 执行EXPLAIN后，我们得到如下输出： （注：以下输出为示例，实际输出可能因数据库版本和数据分布而异） +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key |key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | users | NULL | range | PRIMARY,age | age | 4 | NULL | 100 | 10.00 | Using where; Using