来自灵魂的拷问——知道什么是SQL执行计划吗？
面试官说：工作这么久了，应该知道sql执行计划吧，讲讲Sql的执行计划吧！
看了看面试官手臂上纹的大花臂和一串看不懂的韩文，吞了吞口水，暗示自己镇定点，整理了一下思绪缓缓的对面试官说：我不会
面试官：。。。。，回去等通知吧
我：%^&%$!@#
一、前言
当我们工作到了一定的年限之后，一些应该掌握的知识点，我们是必须需要去了解的，比如今天面试官问的SQL执行计划
当我们执行一条SQL的时候，可以直接对应的结果，但是你并不晓得，它会经历多深远黑暗的隧道，通过连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器重重筛选，才有可能展示到我们面前，有时候当你等待N长时间，但是展现的却是 timeout，这个时候想砸电脑的心都有了，不过当你看了今天的SQL执行计划后，你再也不用砸电脑了，看懂了这篇文章你就会知道这都不是事，让我们一起来揭晓这里面的奥妙
在实际的应用场景中，为了知道优化SQL语句的执行，需要查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。
通常会使用explain+SQL语句来模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。
官网地址： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html
首先我们来下面的一条sql语句，其中会有id、select_type 、table 等等这些列，这些就是我们执行计划中所包含的信息，我们要弄明白的就是这些列是用来干嘛的，以及每个列可能存在多少个值。
explain select * from emp;
二、执行计划中包含的信息
| 列(Column) | 含义(Meaning) |
|---|---|
| id | The SELECT identifier（每个select子句的标识id） |
| select_type | The SELECT type（select语句的类型） |
| table | The table for the output row（当前表名） |
| partitions | The matching partitions （显示查询将访问的分区，如果你的查询是基于分区表） |
| type | The join type（当前表内访问方式） |
| possible_keys | The possible indexes to choose（可能使用到的索引） |
| key | The index actually chosen（经过优化器评估最终使用的索引） |
| key_len | The length of the chosen key （使用到的索引长度） |
| ref | The columns compared to the index（引用到的上一个表的列） |
| rows | Estimate of rows to be examined （要得到最终记录索要扫描经过的记录数） |
| filtered | Percentage of rows filtered by table condition（存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下满足查询的记录数量的比例） |
| extra | Additional information （额外的信息说明） |
贴心的小农已经把sql复制出来了，只需要放到数据库中执行即可，方便简单快捷
——牧小农
建表语句：
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
DROP TABLE IF EXISTS `dept`;
CREATE TABLE `dept` (
`DEPTNO` int NOT NULL,
`DNAME` varchar(14) DEFAULT NULL,
`LOC` varchar(13) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`DEPTNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `dept` VALUES ('10', 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
INSERT INTO `dept` VALUES ('20', 'RESEARCH', 'DALLAS');
INSERT INTO `dept` VALUES ('30', 'SALES', 'CHICAGO');
INSERT INTO `dept` VALUES ('40', 'OPERATIONS', 'BOSTON');
DROP TABLE IF EXISTS `emp`;
CREATE TABLE `emp` (
`EMPNO` int NOT NULL,
`ENAME` varchar(10) DEFAULT NULL,
`JOB` varchar(9) DEFAULT NULL,
`MGR` int DEFAULT NULL,
`HIREDATE` date DEFAULT NULL,
`SAL` double(7,2) DEFAULT NULL,
`COMM` double(7,2) DEFAULT NULL,
`DEPTNO` int DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`EMPNO`),
KEY `idx_job` (`JOB`),
KEY `jdx_mgr` (`MGR`),
KEY `jdx_3` (`DEPTNO`),
KEY `idx_3` (`DEPTNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `emp` VALUES ('7369', 'SMITH', 'CLERK', '7902', '1980-12-17', '800.00', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7499', 'ALLEN', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-20', '1600.00', '300.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7521', 'WARD', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-22', '1250.00', '500.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7566', 'JONES', 'MANAGER', '7839', '1981-02-02', '2975.00', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7654', 'MARTIN', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-28', '1250.00', '1400.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7698', 'BLAKE', 'MANAGER', '7839', '1981-01-05', '2850.00', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7782', 'CLARK', 'MANAGER', '7839', '1981-09-06', '2450.00', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7839', 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', '5000.00', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7844', 'TURNER', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-08', '1500.00', '0.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7900', 'JAMES', 'CLERK', '7698', '1981-12-03', '950.00', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7902', 'FORD', 'ANALYST', '7566', '1981-12-03', '3000.00', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7934', 'MILLER', 'CLERK', '7782', '1982-01-23', '1300.00', null, '10');
DROP TABLE IF EXISTS `emp2`;
CREATE TABLE `emp2` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`empno` int DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `emp2` VALUES ('1', '111');
INSERT INTO `emp2` VALUES ('2', '222');
DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`;
CREATE TABLE `salgrade` (
`GRADE` int NOT NULL,
`LOSAL` double DEFAULT NULL,
`HISAL` double DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`GRADE`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('1', '700', '1200');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('2', '1201', '1400');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('3', '1401', '2000');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('4', '2001', '3000');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('5', '3001', '9999');
DROP TABLE IF EXISTS `t_job`;
CREATE TABLE `t_job` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`job` varchar(9) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `j` (`job`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2.1 id
select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序
id号分为三种情况：
1、如果id相同，那么执行顺序从上到下
-- 左关联
explain select * from emp e left join dept d on e.deptno = d.deptno;
-- 右关联
explain select * from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;
通过left join 和 right join 验证；id一样（注意执行计划的table列），left join 先扫描e表，再扫描d表；right join 先扫描d表，再扫描e表
2、如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
explain select * from emp e where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
在下面的表中回先查询 id 为 2的数据 也就是我们的 d表（注意：我们可以看到d表中select_type为 SUBQUERY 也就是子查询的 意思），然后根据d表中的deptno去查询 e表中的数据
3、id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
在这里先从id为2的执行，如果id是一样的，就按照顺序执行
2.2 select_type
主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询
| select_type 值 | 含义(Meaning） |
|---|---|
| SIMPLE | 简单的查询不包含 UNION 和 subqueries |
| PRIMARY | 查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary |
| UNION | 若第二个select出现在union之后，则被标记为union |
| DEPENDENT UNION | 跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响 |
| UNION RESULT | 从union表获取结果的select |
| SUBQUERY | 在select或者where列表中包含子查询 |
| DEPENDENT SUBQUERY | subquery的子查询要受到外部表查询的影响 |
| DERIVED | from子句中出现的子查询，也叫做派生类 |
| UNCACHEABLE SUBQUERY | 表示使用子查询的结果不能被缓存 |
| UNCACHEABLE UNION | 表示union的查询结果不能被缓存 |
--simple:简单的查询，不包含子查询和union
explain select * from emp;
--primary:查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary
explain select * from emp e where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
--union:若第二个select出现在union之后，则被标记为union
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
--dependent union:跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
explain select * from emp e where e.empno in ( select empno from emp where deptno = 10 union select empno from emp where sal >2000);
--union result:从union表获取结果的select
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
--subquery:在select或者where列表中包含子查询
explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
--dependent subquery:subquery的子查询要受到外部表查询的影响
explain select * from emp e where e.deptno = (select distinct deptno from dept where deptno = e.deptno);
--DERIVED: from子句中出现的子查询，也叫做派生类，
explain select * from (select ename staname,mgr from emp where ename = 'W' union select ename,mgr from emp where ename = 'E') a;
-- UNCACHEABLE SUBQUERY：表示使用子查询的结果不能被缓存
explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size);
--uncacheable union:表示union的查询结果不能被缓存
explain select * from emp where exists (select 1 from dept where emp.deptno = dept.deptno union select 1 from dept where deptno = 10);
2.3 table
对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者union合并结果集
1、如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，也可以是表的别名
explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
2、表名是derivedN的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表
explain select * from (select ename staname,mgr from emp where ename = 'WARD' union select ename staname,mgr from emp where ename = 'SMITH') a;
derived2 ： 表明我们需要从衍生表2中取数据
3、当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参与union的id
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
2.4 type
type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下，访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref
--all:全表扫描，一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化。
explain select * from emp;
--index：全索引扫描这个比all的效率要好，主要有两种情况，一种是当前的查询时覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取，或者是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序
explain select empno from emp;
--range：表示利用索引查询的时候限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了index的全索引扫描，适用的操作符： =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, BETWEEN, LIKE, or IN()
explain select * from emp where empno between 7000 and 7500;
--index_subquery：利用索引来关联子查询，不再扫描全表
explain select * from emp where emp.job in (select job from t_job);
--unique_subquery:该连接类型类似与index_subquery,使用的是唯一索引
explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);
--ref_or_null：对于某个字段即需要关联条件，也需要null值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式
explain select * from emp e where e.mgr is null or e.mgr=7369;
--ref：使用了非唯一性索引进行数据的查找
create index idx_3 on emp(deptno);
explain select * from emp e,dept d where e.deptno =d.deptno;
--eq_ref ：使用唯一性索引进行数据查找
explain select * from emp,emp2 where emp.empno = emp2.empno;
--const：这个表至多有一个匹配行，
explain select * from emp where empno = 7369;
--system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现
2.5 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
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
2.6 key
实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠。
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
2.7 key_len
表示索引中使用的字节数，可以通过key_len计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下长度越短越好。
1、一般地，key_len 等于索引列类型字节长度，例如int类型为4 bytes，bigint为8 bytes；
2、如果是字符串类型，还需要同时考虑字符集因素，例如utf8字符集1个字符占3个字节，gbk字符集1个字符占2个字节
3、若该列类型定义时允许NULL，其key_len还需要再加 1 bytes
4、若该列类型为变长类型，例如 VARCHAR（TEXT\BLOB不允许整列创建索引，如果创建部分索引也被视为动态列类型），其key_len还需要再加 2 bytes
字符集会影响索引长度、数据的存储空间，为列选择合适的字符集；变长字段需要额外的2个字节，固定长度字段不需要额外的字节。而null都需要1个字节的额外空间，所以以前有个说法：索引字段最好不要为NULL，因为NULL让统计更加复杂，并且需要额外一个字节的存储空间。
-- key_len的长度计算公式：
-- varchar(len)变长字段且允许NULL : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2(变长字段)
-- varchar(len)变长字段且不允许NULL : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2(变长字段)
-- char(len)固定字段且允许NULL : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)
-- char(len)固定字段且不允许NULL : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
2.8 ref
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
2.9 rows
根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应的sql找了多少数据，在完成目的的情况下越少越好
explain select * from emp;
2.10 extra
包含额外的信息。
--using filesort:说明mysql无法利用索引进行排序，只能利用排序算法进行排序，会消耗额外的位置
explain select * from emp order by sal;
--using temporary:建立临时表来保存中间结果，查询完成之后把临时表删除
explain select ename,count(*) from emp where deptno = 10 group by ename;
--using index:这个表示当前的查询时覆盖索引的，直接从索引中读取数据，而不用访问数据表。如果同时出现using where 表名索引被用来执行索引键值的查找，如果没有，表面索引被用来读取数据，而不是真的查找
explain select deptno,count(*) from emp group by deptno limit 10;
--using where:使用where进行条件过滤
explain select * from emp2 where empno = 1;
三 总结
到这里执行计划就讲完了，sql的执行计划并不是很难，主要是记住每个列代表的意思和如何进行优化，这个是需要大量的训练和实操实现的， 有兴趣的小伙伴可以自行去试试，还是很有趣的，本文只是简单介绍一下MySQL执行计划，想全面深入了解MySQL,可优先阅读MySQL官方手册，大家加油~
