Mysql索引的基本知识-explain的使用

一、索引的优点

1、能大大减少服务器需要扫描的数据量。

2、帮助服务器避免排序和临时表。

3、将随机io变成顺序io（顺序 I/O : 物理上读取连续的的磁盘空间上的数据；随机 I/O : 非连续的磁盘空间上的数据；MySQL中数据是存储在磁盘上的，如果使用的是innodb执行引擎，索引的结构为 B+树，而B+树的数据全部放在叶子节点，所以数据存储是连续的，在查询的时候走的是顺序io,这样大大减少了寻址的时间，效率上提升很大）。

二、explain关键字的使用

1、前提条件创建三张表user 、role 、role_user；

DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
 `id` int(11) NOT NULL,
 `name` varchar(25) DEFAULT NULL,
 `age` int(11)  NOT NULL DEFAULT 0,
 `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `user` (`id`, `name`, `age`,`update_time`) VALUES (1,'张三',23,'2020-12-22 15:27:18'), (2,'李四',24,'2020-06-21 15:27:18'), (3,'王五',25,'2020-07-20 15:27:18');

DROP TABLE IF EXISTS `role`;
CREATE TABLE `role` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` varchar(10) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `index_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `role` (`id`, `name`) VALUES (1,'产品经理'),(2,'技术经理'),(3,'项目总监');

DROP TABLE IF EXISTS `role_user`;
CREATE TABLE `role_user` (
 `id` int(11) NOT NULL,
 `role_id` int(11) NOT NULL,
 `user_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `index_role_user_id` (`role_id`,`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `role_user` (`id`, `role_id`, `user_id`) VALUES (1,2,1),(2,1,2),(3,3,3);

此时user表中有三条数据：

2、索引创建前使用explain关键字：

3、创建普通索引：

4、索引创建后使用explain关键字：

通过以上索引创建前后对explain的使用可以看出这里对应的12参数进行了相应的变化，explain关键字是Mysql中sql优化的常用「关键字」，通常都会使用explain来「查看sql的执行计划，而不用执行sql」，从而快速的找出sql的问题所在；能看懂这个执行计划，你离精通sql优化就不远了，下面就来详细的介绍这12个字段分别表示什么意思；

三、如何查看查询计划

解析对应12个参数：

id
select_type
table
partitions
type
possible_keys
key
key_len
ref
rows
filtered
Extra

1、第一个参数id（表示执行的顺序例如在子查询的时候会出现顺序问题）：

explain select a.id ,a.name ,a.age ,b.name as role_name from user a,role b ,role_user c where a.id = c.user_id and b.id = c.role_id;

explain select * from role_user where user_id =(select id from user where name = '李四') and role_id =(select id from role where name = '产品经理');

【总结】id 相同执行顺序由上而下；id不同 id越大优先级越高：3>2>1;

2、select_type（分别用来表示查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询）

**select_type查询类型说明**
SIMPLE	简单的select查询，查询中不包含子查询或者是union查询；
PRIMARY	查询中包含子查询，最外层的查询会被标记为PRIMARY，或者是包含union查询 union关键字之前的查询会标记为PRIMARY，也就是最后执行的语句;
SUBQUERY	查询中包含子查询，除最外层查询以外，内层作为条件的查询会被标记为SUBQUERY;
DEPENDENT SUBQUERY	子查询中的第一个 select 查询,依赖于外部查询的结果集；
DERIVED	在FROM列表中包含的`子查询被标记为DERIVED`（衍生），MySQL会递归执行这些子查询，把`结果放在临时表`中；
UNOIN	若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION：若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为：DERIVED；
DEPENDENT UNION	UNION 中的第二个或随后的 select 查询,依赖于外部查询的结果集；
UNIONRESULT	从UNION表获取结果的SELECT;

3、table ：实际查询的表；

4、partitions

5、type

一般type有一下几种：

system
const
eq_ref
ref
range
index
all

system > const > eq_ref > ref > range > index > all

一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。

system 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计

const 表示通过索引一次就找到了，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。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。

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扫描

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，所以他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between、< 、>、in等的查询，这种范围扫描索引比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束于另一点，不用扫描全部索引。

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是从硬盘读取的）。

all Full Table Scan 将遍历全表以找到匹配的行。

6、possible_keys

possible_keys 显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用。

7、key

实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。（可能原因包括没有建立索引或索引失效）。

8、key_len

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度，在不损失精确性的情况下，长度越短越好。key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。

9、ref

显示索引的那一列被使用了，如果可能的话，最好是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

10、rows

根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，也就是说，用的越少越好。

11、filtered

12、Extra(额外的信息说明)

12.1、Impossible HAVING

HAVING子句总是为false，不能选择任何行

12.2、Impossible WHERE

WHERE子句始终为false，不能选择任何行

12.3、Impossible WHERE noticed after reading const tables：MySQL读取了所有的const和system表，并注意到WHERE子句总是为false

12.4、No matching min/max row

没有满足SELECT MIN（…）FROM … WHERE查询条件的行

12.5、no matching row in const table

表为空或者表中根据唯一键查询时没有匹配的行

12.6、No tables used

没有FROM子句或者使用DUAL虚拟表

12.7 、Select tables optimized away

当我们使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段时，优化器会通过索引直接一次定位到所需要的数据行完成整个查询。在使用某些聚合函数如min, max的query，直接访问存储结构(B树或者B+树)的最左侧叶子节点或者最右侧叶子节点即可，这些可以通过index解决。

12.8、Using filesort
当Query 中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。数据较少时从内存排序，否则从磁盘排序。Explain不会显示的告诉客户端用哪种排序。官方解释：“MySQL需要额外的一次传递，以找出如何按排序顺序检索行。通过根据联接类型浏览所有行并为所有匹配WHERE子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序。然后关键字被排序，并按排序顺序检索行

12.9、Using index

仅使用索引树中的信息从表中检索列信息，而不需要进行附加搜索来读取实际行(使用二级覆盖索引即可获取数据)。当查询仅使用作为单个索引的一部分的列时，可以使用此策略。示例中第一个查询所有数据时，无法通过age的覆盖索引来获取整行数据，所以需要根据主键id回表查询表数据。

12.10、Using where

表示Mysql将对存储引擎（storage engine）提取的结果进行过滤，过滤条件字段（update_time）无索引；

12.11、Using index condition

Using index condition 会先条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行；

12.12、Using index for group-by

数据访问和 Using index 一样，所需数据只须要读取索引，当Query 中使用GROUP BY或DISTINCT 子句时，如果分组字段也在索引中，Extra中的信息就会是 Using index for group-by。注：和Using index一样，只需读取覆盖索引

12.13、Using join buffer

12.14、Using temporary

要解决查询，MySQL需要创建一个临时表来保存结果。如果查询包含不同列的GROUP BY和ORDER BY子句，则通常会发生这种情况。官方解释：”为了解决查询，MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。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。很明显就是通过where条件一次性检索出来的结果集太大了，内存放不下了，只能通过家里临时表来辅助处理；