EXPLAIN分析

使用 EXPLAIN 分析查询语句时，MySQL 会返回一系列指标字段，帮助理解查询的执行计划。以下是 EXPLAIN 输出中的所有字段及其含义，以及可能的值：

EXPLAIN 输出字段

1. id
2. select_type
3. table
4. partitions
5. type
6. possible_keys
7. key
8. key_len
9. ref
10. rows
11. filtered
12. Extra

字段解释及可能的值

1. id：

   • 标识查询中执行计划的步骤。越大表示越深的嵌套查询。
   • 通常为整数，表示执行的顺序和层级。

2. select_type：

   • 查询中每个 SELECT 的类型。
   • 可能的值：
     • SIMPLE：简单的 SELECT 查询，不包含子查询或 UNION。
     • PRIMARY：最外层的 SELECT。
     • UNION：UNION 中的第二个或后续的 SELECT 语句。
     • DEPENDENT UNION：UNION 中的第二个或后续的 SELECT 语句，依赖于外部查询。
     • UNION RESULT：用于保存 UNION 结果的 SELECT。
     • SUBQUERY：子查询中的第一个 SELECT。
     • DEPENDENT SUBQUERY：子查询中的第一个 SELECT，依赖于外部查询。
     • DERIVED：派生表（子查询的 FROM 子句）。
     • MATERIALIZED：物化子查询。

3. table：

   • 正在访问的表名或表的别名。

4. partitions：

   • 被访问的分区（如果有）。

5. type：

   • 表示查询的访问类型，显示查询优化器如何选择访问表的方法。访问类型从最佳到最差依次是：
   • system：表只有一行（系统表）。
   • const：表最多只有一行匹配（PRIMARY KEY 或 UNIQUE 索引）。
   • eq_ref：每次连接都是对主键或唯一索引进行访问。
   • ref：非唯一索引扫描。
   • fulltext：使用 FULLTEXT 索引。
   • ref_or_null：类似 ref，但可以有 NULL 值。
   • index_merge：结合索引进行扫描。
   • unique_subquery：在 IN 子查询中使用唯一索引。
   • index_subquery：在 IN 子查询中使用非唯一索引。
   • range：索引范围扫描。
   • index：全索引扫描。
   • ALL：全表扫描，效率最低。

6. possible_keys：

   • 查询中可能使用的索引列表。如果为 NULL，表示没有可用的索引。

7. key：

   • 实际使用的索引。如果为 NULL，表示没有使用索引。

8. key_len：

   • 使用的索引长度。表示索引中使用的字节数，越小越好。

9. ref：

   • 显示索引的哪一列被使用，哪些列或常量被用来查找索引列中的值。

10. rows：

    • 预估需要扫描的行数。数值越小，表示查询越高效。

11. filtered：

    • 预估的行过滤百分比。值越大越好。

12. Extra：

    • 附加信息，包含一些额外的说明。常见值包括：
      • Using index：查询覆盖索引，不需要回表。
      • Using where：使用了 WHERE 子句进行过滤。
      • Using temporary：使用了临时表，可能会影响查询效率。
      • Using filesort：使用文件排序，可能会影响查询效率。
      • Using index condition：使用了索引条件下推优化。
      • Using MRR：使用多范围读优化。
      • Using join buffer：使用连接缓冲区。
      • FirstMatch(table_name)：第一次匹配表。
      • Impossible WHERE：WHERE 子句总是为 false，查询返回空结果。
      • No tables used：查询不使用任何表（例如 SELECT 1）。

示例解释

假设 EXPLAIN 输出如下：

+----+-------------+------------------+------------+-------+-------------------------------+------------+---------+------+-------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table            | type       | key   | possible_keys                 | key_len    | ref     | rows | filtered | Extra                                      |
+----+-------------+------------------+------------+-------+-------------------------------+------------+---------+------+----------+----------------------------------------------+
| 1  | SIMPLE      | m_give_gifts_log | ref        | idx_optimized | idx_optimized  | 8          | const,const,const,const | 1000 | 100.00 | Using index condition; Using where          |
+----+-------------+------------------+------------+-------+-------------------------------+------------+---------+------+----------+----------------------------------------------+

分析结果

1. id：1 表示这个查询只有一个步骤。
2. select_type：SIMPLE 表示这是一个简单的 SELECT 查询。
3. table：m_give_gifts_log 表示查询的表是 m_give_gifts_log。
4. type：ref 表示使用了非唯一索引扫描。
5. possible_keys：idx_optimized 表示可能使用的索引是 idx_optimized。
6. key：idx_optimized 表示实际使用的索引是 idx_optimized。
7. key_len：8 表示使用了索引的长度为 8 个字节。
8. ref：表示索引匹配的具体列。
9. rows：1000 表示预估扫描的行数是 1000 行。
10. filtered：100.00 表示预估的行过滤百分比是 100%，即所有扫描的行都符合条件。
11. Extra：Using index condition; Using where 表示：
    • Using index condition：MySQL 使用了索引条件下推，部分 WHERE 条件在索引扫描过程中评估。
    • Using where：MySQL 在存储引擎返回数据之后，还需要在服务器层次进行额外的过滤操作。

通过这些指标可以全面了解查询执行计划，并进一步优化查询性能。