explain的使用

 

MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对 SELECT 语句进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.

 

mysql> explain select * from user_info where id = 2

*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user_info partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

 

 

  id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.

 

  select_type: SELECT 查询的类型.

    •   SIMPLE, 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询

    •   PRIMARY, 表示此查询是最外层的查询

    •   UNION, 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询

    •   DEPENDENT UNION, UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询

    •   UNION RESULT, UNION 的结果

    •   SUBQUERY, 子查询中的第一个 SELECT

    •   DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.

  

  table: 查询的是哪个表

 

  partitions: 匹配的分区

 

  type: 显示连接使用了何种类型

    • system: 表中只有一条数据. 这个类型是特殊的 const 类型.

    • const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可.

    • eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较操作通常是 =, 查询效率较高
    • ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了 最左前缀 规则索引的查询
    • range: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.
    • index: 表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据.
      index 类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据. 当是这种情况时, Extra 字段 会显示 Using index.
    • ALL: 表示全表扫描,  通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.

 

  possible_keys: 此次查询中可能选用的索引

 

  key: 此次查询中确切使用到的索引.

 

  key_len:使用的索引的长度。

 

  ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用

 

  rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.

 

  filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比

 

  extra: 额外的信息

    Using filesort:当 Extra 中有 Using filesort 时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有 Using filesort, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.

    Using index: "覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错

    Using temporary :查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.

posted @ 2018-06-25 18:51  __Meng  阅读(196)  评论(0编辑  收藏  举报