mysql Explan命令 如何分析语句
MySQL 中的 EXPLAIN 命令是一种用于分析查询语句执行计划的强大工具，它可以帮助您了解 MySQL 优化器如何处理 SQL 查询，揭示查询执行过程中的关键细节，如表的读取顺序、数据读取操作的操作类型、所使用的索引等。通过 EXPLAIN 分析查询语句，您可以找出潜在的性能瓶颈，进行针对性的优化以提高查询效率 。以下是使用 EXPLAIN 分析查询语句的步骤和关键字段解读：
步骤：
1、准备查询语句：确定您想要分析的 SQL 查询语句，确保它是完整的且无语法错误。
2、添加 EXPLAIN 关键字：在查询语句前加上关键字 EXPLAIN。例如，原查询语句为：
SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.table1_id WHERE table1.column = 'some_value';
修改为：
EXPLAIN SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.table1_id WHERE table1.column = 'some_value';
3、执行分析：在 MySQL 客户端中执行修改后的查询。MySQL 将返回一个结果集，显示查询的执行计划。
关键字段解读：
EXPLAIN 结果集中包含多个列，每个列代表查询执行过程中的一个重要信息。以下是一些主要字段及其含义：
- id：查询中执行计划的序列号。相同的数字表示执行顺序是并行的。如果一个 id 的值较小且没有依赖于其他 id，那么它将优先执行。NULL 表示这是一个子查询的结果。
- select_type：查询的类型，如 SIMPLE（简单查询，没有子查询或UNION）、PRIMARY（最外层的SELECT）、SUBQUERY（子查询）、DEPENDENT SUBQUERY（依赖外部查询结果的子查询）等。
- table：查询涉及到的表名。如果查询使用了别名，这里显示的是别名。
- type：访问类型，反映了表数据的读取方式。从最优到最差依次为：
- system：表只有一行数据（通常是系统表），常量查询
- const / eq_ref：基于唯一索引或主键的等值查询，返回一行数据。
- ref：使用非唯一索引进行等值查询或范围查询。
- range：使用索引来检索给定范围的行。
- index：全表扫描索引，不读取数据行。
- ALL：全表扫描，最坏的情况。
- possible_keys：查询可能使用的索引列表。如果为空，表示没有可用的索引。
- key：实际使用的索引。如果没有选择索引，则为 NULL。
- key_len：使用的索引长度，可以帮助判断索引是否完全覆盖查询或部分覆盖查询。
- ref：如果是使用索引关联查询，该列显示与索引相对应的查询条件值。
- rows：MySQL 估算为了找到所需的行而必须扫描的行数。数值越小越好。
- filtered（MySQL 5.7+）：MySQL 估算按表条件过滤后，返回结果集的行占总扫描行的比例（百分比）。数值越接近100%越好。
- Extra：提供额外的信息，如 Using index（覆盖索引，无需访问表数据）、Using where（使用了WHERE子句但未使用索引）、Using temporary（使用了临时表）、Using filesort（需要进行额外的排序操作）等。
分析与优化提示：
- 关注 type 字段：优先级最高的优化目标是将全表扫描（ALL）转换为索引扫描（如 range、ref、eq_ref 等）。
- 检查 key 字段：确保查询实际使用了预期的索引。如果没有使用索引或使用了错误的索引，可能需要调整查询条件、优化索引结构或使用 FORCE INDEX 强制指定索引。
- 注意 rows 和 filtered 字段：这两个字段有助于评估查询的效率。如果估算的行数很大，可能需要重新考虑查询策略或优化相关索引。
- 审视 Extra 字段：避免出现 Using temporary 和 Using filesort，它们通常意味着性能瓶颈。如果出现 Using index，则表明使用了覆盖索引，查询效率较高。
通过综合分析上述字段，您可以识别查询中的性能瓶颈，采取如添加或调整索引、优化查询条件、改写查询结构等措施来提升查询性能。在进行优化后，再次使用 EXPLAIN 分析查询，确认改进效果。有时，可能需要反复迭代这个过程，直至达到满意的查询性能。
