MYSQL数据库性能调优之三：explain分析慢查询
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。使用方法，在select语句前加上explain就可以了.
一、explain列的解释
1、id :SELECT识别符。这是SELECT查询序列号。这个不重要,查询序号即为sql语句执行的顺序;
2、select类型，它有以下几种值
2.1 simple 它表示简单的select,没有union和子查询
2.2 primary 最外面的select,在有子查询的语句中，最外面的select查询就是primary
2.3 union union语句的第二个或者说是后面那一个.
3、table：显示这一行的数据是关于哪张表的
4、type：重要，连接类型。从最好到最差的连接类型介绍如下：
4.1 system 表仅有一行，这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计；
4.2 const 表最多有一个匹配行，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快记住一定是用到primary key 或者unique，并且只检索出两条数据的情况下才会是const.
举例：
explain SELECT * FROM `asj_admin_log` limit 1,结果是
虽然只搜索一条数据，但是因为没有用到指定的索引，所以不会使用const.继续看下面这个
explain SELECT * FROM `asj_admin_log` where log_id = 111
log_id是主键，所以使用了const。所以说可以理解为const是最优化的；
4.3 eq_ref 对于每个来自于前面的表的行组合，从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型，除了const类型。它用在一个索引的所有部分被联接使用并且索引是UNIQUE或PRIMARY KEY。 eq_ref可以用于使用=比较带索引的列。看下面的语句
explain select * from uchome_spacefield,uchome_space where uchome_spacefield.uid = uchome_space.uid
得到的结果是下图所示。很明显，mysql使用eq_ref联接来处理uchome_space表。
目前的疑问：
4.3.1 为什么是只有uchome_space一个表用到了eq_ref,并且sql语句如果变成
explain select * from uchome_space,uchome_spacefield where uchome_space.uid = uchome_spacefield.uid
结果还是一样，需要说明的是uid在这两个表中都是primary
4.4 ref 对于每个来自于前面的表的行组合，所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。如果联接只使用键的最左边的前缀，或如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY（换句话说，如果联接不能基于关键字选择单个行的话），则使用ref。如果使用的键仅仅匹配少量行，该联接类型是不错的。
看下面这条语句 explain select * from uchome_space where uchome_space.friendnum = 0，得到结果如下，这条语句能搜出1w条数据
4.5 ref_or_null 该联接类型如同ref，但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。在解决子查询中经常使用该联接类型的优化。
上面这五种情况都是很理想的索引使用情况
4.6 index_merge 该联接类型表示使用了索引合并优化方法。在这种情况下，key列包含了使用的索引的清单，key_len包含了使用的索引的最长的关键元素。
4.7 unique_subquery
4.8 index_subquery
4.9 range 给定范围内的检索，使用一个索引来检查行。看下面两条语句
explain select * from uchome_space where uid in (1,2)
explain select * from uchome_space where groupid in (1,2)
uid有索引，groupid没有索引，结果是第一条语句的联接类型是range,第二个是ALL.以为是一定范围所以说像 between也可以这种联接,很明显
explain select * from uchome_space where friendnum = 17
这样的语句是不会使用range的，它会使用更好的联接类型就是上面介绍的ref
4.10 index 该联接类型与ALL相同，除了只有索引树被扫描。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）
当查询只使用作为单索引一部分的列时，MySQL可以使用该联接类型。
4.11 ALL 对于每个来自于先前的表的行组合，进行完整的表扫描。如果表是第一个没标记const的表，这通常不好，并且通常在它情况下很差。通常可以增加更多的索引而不要使用ALL，使得行能基于前面的表中的常数值或列值被检索出。
5、possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从where语句中选择一个合适的语句。 提示使用哪个索引会在该表中找到行，不太重要
6、key： 实际使用的索引。如果为null，则没有使用索引。很少的情况下，mysql会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在select语句中使用use index（indexname）来强制使用一个索引或者用ignore index（indexname）来强制mysql忽略索引
7、key_len：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
8、ref：ref列显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行
9、rows：显示执行查询的行数，简单且重要，数值越大越不好，说明没有用好索引
10、extra：关于mysql如何解析查询的额外信息。
10.1 Distinct 一旦mysql找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了。
10.2 Not exists mysql优化了left join，一旦它找到了匹配left join标准的行，就不再搜索了
10.3 range checked for each record 没有找到合适的索引 没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，mysql检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一
10.4 using filesort 看到这个的时候，查询就需要优化了。mysql需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行
10.5 using index 只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的信息。这个比较容易理解，就是说明是否使用了索引
explain select * from ucspace_uchome where uid = 1的extra为using index（uid建有索引）
explain select count(*) from uchome_space where groupid=1 的extra为using where(groupid未建立索引)
10.6 using temporary 看到这个的时候，查询需要优化了。这里，mysql需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行order by上，而不是group by上where used 使用了where从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型all或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）
典型情况如查询包含可以按不同情况列出列的GROUP BY和ORDER BY子句时。出现using temporary就说明语句需要优化了，举个例子来说
EXPLAIN SELECT ads.id FROM ads, city WHERE city.city_id = 8005 AND ads.status = 'online' AND city.ads_id=ads.id ORDER BY ads.id desc
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
------ ----------- ------ ------ -------------- ------- ------- -------------------- ------ -------- -------------------------------
1 SIMPLE city ref ads_id,city_id city_id 4 const 2838 100.00 Using temporary; Using filesort
1 SIMPLE ads eq_ref PRIMARY PRIMARY 4 city.ads_id 1 100.00 Using where
这条语句会使用using temporary,而下面这条语句则不会
EXPLAIN SELECT ads.id FROM ads, city WHERE city.city_id = 8005 AND ads.status = 'online' AND city.ads_id=ads.id ORDER BY city.ads_id desc
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
------ ----------- ------ ------ -------------- ------- ------- -------------------- ------ -------- ---------------------------
1 SIMPLE city ref ads_id,city_id city_id 4 const 2838 100.00 Using where; Using filesort
1 SIMPLE ads eq_ref PRIMARY PRIMARY 4 city.ads_id 1 100.00 Using where
这是为什么呢？他俩之间只是一个order by不同，MySQL 表关联的算法是 Nest Loop Join，是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条地通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。EXPLAIN 结果中，第一行出现的表就是驱动表（Important!）以上两个查询语句，驱动表都是 city，如上面的执行计划所示！
2）未指定联接条件时，行数少的表为[驱动表]（Important!）。
永远用小结果集驱动大结果集
今天学到了一个很重要的一点：当不确定是用哪种类型的join时，让mysql优化器自动去判断，我们只需写select * from t1,t2 where t1.field = t2.field
10.7 using where WHERE子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。除非你专门从表中索取或检查所有行，如果Extra值不为Using where并且表联接类型为ALL或index，查询可能会有一些错误。（这个说明不是很理解，因为很多很多语句都会有where条件，而type为all或index只能说明检索的数据多，并不能说明错误，useing where不是很重要，但是很常见）
如果想要使查询尽可能快，应找出Using filesort 和Using temporary的Extra值。
10.8 Using sort_union(...), Using union(...),Using intersect(...) 这些函数说明如何为index_merge联接类型合并索引扫描
10.9 Using index for group-by 类似于访问表的Using index方式，Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引，可以用来查询GROUP BY或DISTINCT查询的所有列，而不要额外搜索硬盘访问实际的表。并且，按最有效的方式使用索引，以便对于每个组，只读取少量索引条目。
