MySQL|MySQL执行计划
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的，分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
explain执行计划包含的信息
每列的内容
列
含义
id
执行计划的id标志
select_type
select的类型
table
输出记录的表
partitions
匹配的分区
type
join的类型
possible_keys
优化器可能选择的索引
key
优化器实际选择的索引
key_len
使用索引的字节长度
ref
进行比较的索引列
rows
优化器预估的记录数量额外的显示选项
filtered
根据条件过滤得到的记录的百分比
extra
额外的显示选项
1、执行计划的 id
select 查询的序列号，标识执行的顺序
- id 相同，执行顺序由上至下
- 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
2、执行计划的 select_type
查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等。
-
SIMPLE：简单的 select 查询，查询中不包含子查询或者 union
-
PRIMARY：查询中包含子部分，最外层查询则被标记为 primary
-
UNION：表示 union 中的第二个或后面的 select 语句
-
DEPENDENT UNION：union 中的第二个或后面的 select 语句，依赖于外面的查询
-
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，依赖于外面的查询
-
DERIVED：派生表的 select（from 子句的子查询）
-
MATERIALIZED：物化子查询
-
产生中间临时表（实体）
-
临时表自动创建索引并和其他表进行关联，提高性能
-
和子查询的区别是，优化器将可以进行 MATERIALIZED 的语句自动改写成 join，并自动创建索引
-
UNCACHEABLE SUBQUERY：不会被缓存的并且对于外部查询的每行都要重新计算的子查询
-
UNCACHEABLE UNION：属于不能被缓存的 union 中的第二个或后面的 select 语句
3、执行计划的 table
查询涉及到的表。
- 通常就是用户操作的用户表
- <unionM,N>：由 ID 等于 M，N 的语句 union 得到的结果表
- ：派生表，由 ID 等于 N 的语句查询得到的结果表
- ：由子查询物化产生的表，由 ID 等于 N 的语句查询得到的结果表
4、执行计划的 type
访问类型，SQL 查询优化中一个很重要的指标，结果值从好到坏依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。
- system：系统表，少量数据，往往不需要进行磁盘IO
- const：常量连接
- eq_ref：主键索引（primary key）或者非空唯一索引（unique not null）等值扫描
- ref：非主键非唯一索引等值扫描
- range：范围扫描
- index：索引树扫描
- ALL：全表扫描（full table scan）
const:
数据准备： CREATE TABLE user( id int(11) NOT NULL, NAME varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi'); 然后执行: explain select * from user where id=1;
const 扫描的条件为：
- 命中主键（primary key）或者唯一（unique）索引
- 被连接的部分是一个常量（const）值
如上例，id 是 主键索引，连接部分是常量1。
eq_ref
数据准备: CREATE TABLE user( id int(11) NOT NULL, NAME varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi'); CREATE TABLE user_ex ( id int(11) NOT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user_ex values(1,18); insert into user_ex values(2,20); insert into user_ex values(3,30); insert into user_ex values(4,40); insert into user_ex values(5,50); 然后执行: explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;
eq_ref 扫描的条件为，对于前表的每一行（row），后表只有一行被扫描。
再细化一点：
- join 查询
- 命中主键（primary key）或者非空唯一（unique not null）索引
- 等值连接；
如上例，id 是主键，该 join 查询为 eq_ref 扫描。
ref
数据准备: CREATE TABLE user ( id int(11) DEFAULT NULL, name varchar(20) DEFAULT NULL, KEY id (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi'); CREATE TABLE user_ex ( id int(11) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, KEY id (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user_ex values(1,18); insert into user_ex values(2,20); insert into user_ex values(3,30); insert into user_ex values(4,40); insert into user_ex values(5,50); 然后执行: explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;
如果把上例 eq_ref 案例中的主键索引，改为普通非唯一（non unique）索引。就由 eq_ref 降级为了 ref，此时对于前表的每一行（row），后表可能有多于一行的数据被扫描。
select * from user where id=1;
当 id 改为普通非唯一索引后，常量的连接查询，也由 const 降级为了 ref，因为也可能有多于一行的数据被扫描。
ref 扫描，可能出现在 join 里，也可能出现在单表普通索引里，每一次匹配可能有多行数据返回，虽然它比 eq_ref 要慢，但它仍然是一个很快的 join 类型。
range
数据准备: CREATE TABLE user ( id int(11) DEFAULT NULL, name varchar(20) DEFAULT NULL, KEY id (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'),(2,'zhangsan'),(3,'lisi'),(4,'wangwu'),(5,'zhaoliu'); 然后执行: explain select * from user where id between 1 and 4; explain select * from user where id in(1,2,3); explain select * from user where id > 3;
ange 扫描就比较好理解了，它是索引上的范围查询，它会在索引上扫码特定范围内的值。
像上例中的 between，in，> 都是典型的范围（range）查询。
index
explain select count(*) from user;
如上例，id 是主键，该 count 查询需要通过扫描索引上的全部数据来计数，它仅比全表扫描快一点。
ALL
数据准备: CREATE TABLE user ( id int(11) DEFAULT NULL, name varchar(20) DEFAULT NULL, ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'lisi'); CREATE TABLE user_ex ( id int(11) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into user_ex values(1,18); insert into user_ex values(2,20); insert into user_ex values(3,30); insert into user_ex values(4,40); insert into user_ex values(5,50); 然后执行: explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;
如果 id 上不建索引，对于前表的每一行（row），后表都要被全表扫描。
文章中，这个相同的 join 语句出现了三次：
- 扫描类型为 eq_ref，此时 id 为主键
- 扫描类型为 ref，此时 id 为非唯一普通索引
- 扫描类型为 ALL，全表扫描，此时id上无索引
总结
-
explain 结果中的 type 字段，表示（广义）连接类型，它描述了找到所需数据使用的扫描方式；
-
常见的扫描类型有：system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL，其扫描速度由快到慢；
-
各类扫描类型的要点是：
-
system 最快：不进行磁盘 IO
-
const：PK 或者 unique 上的等值查询
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eq_ref：PK 或者 unique 上的 join 查询，等值匹配，对于前表的每一行，后表只有一行命中
-
ref：非唯一索引，等值匹配，可能有多行命中
-
range：索引上的范围扫描，例如：between、in、>
-
index：索引上的全集扫描，例如：InnoDB 的 count
-
ALL 最慢：全表扫描
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建立正确的索引，非常重要；
-
使用 explain 了解并优化执行计划，非常重要；
5、执行计划 possible_keys
查询过程中有可能用到的索引。
6、执行计划 key
实际使用的索引，如果为 NULL ，则没有使用索引。
7、执行计划 rows
根据表统计信息或者索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数。
8、执行计划 filtered
表示返回结果的行数占需读取行数的百分比， filtered 的值越大越好。
9、执行计划 Extra
十分重要的额外信息。
- Using filesort：MySQL 对数据使用一个外部的文件内容进行了排序，而不是按照表内的索引进行排序读取。
- Using index：表示 SQL 操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高。
- Using index condition：表示 SQL 操作命中了索引，但不是所有的列数据都在索引树上，还需要访问实际的行记录。
- Using index for group by：优化器只需要使用索引就能处理 group by 或 distinct 语句。
- Using join buffer (Block Nested Loop)：表示 SQL 操作使用了关联查询或者子查询，且需要进行嵌套循环计算。
- Using MRR：优化器使用 MRR 优化
- Using temporary：使用临时表保存中间结果，也就是说 MySQL 在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 或 group by。
- Using where：表示 SQL 操作使用了 where 过滤条件。
- Select tables optimized away：基于索引优化 MIN/MAX 操作或者 MyISAM 存储引擎优化 COUNT(*) 操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化。
数据准备: create table user( id int(11) not null, name varchar(20) default null, sex varchar(5) default null, primary key (id), key name (name) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 用户表：id 主键索引，name 普通索引（非唯一），sex 无索引。 四行记录：其中 name 普通索引存在重复记录 lisi。
Using filesort
执行: explain select * from user order by sex;
Extra 为 Using filesort 说明，得到所需结果集，需要对所有记录进行文件排序。
这类 SQL 语句性能极差，需要进行优化。
典型的，在一个没有建立索引的列上进行了 order by，就会触发 filesort，常见的优化方案是，在 order by 的列上添加索引，避免每次查询都全量排序。
Using temporary
执行： explain select * from user group by name order by sex;
(备注：一开始执行时报错 ERROR 1055 (42000): Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'test.user.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by 原因是 ： 错误1055（42000）：选择列表的表达式1不在GROUP BY子句中，并且包含未聚合的列“test.fruits.f_id”，它在功能上不依赖GROUP BY子句中的列；这与SQL_mode=only_full_group_by不兼容） 解决办法： 在mysql中输入 mysql> set sql_mode ='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION'; ) 重新查询就可以了
Extra 为 Using temporary 说明，需要建立临时表（temporary table）来暂存中间结果。
这类 SQL 语句性能较低，往往也需要进行优化。
典型的 group by 和 order by 同时存在，且作用于不同的字段时，就会建立临时表，以便计算出最终的结果集。
临时表存在两种引擎，一种是 Memory 引擎，一种是 MyISAM 引擎，如果返回的数据在 16M 以内（默认），且没有大字段的情况下，使用 Memory 引擎，否则使用 MyISAM 引擎。
Using index
执行: explain select id from user;
Extra 为 Using index 说明，SQL 所需要返回的所有列数据均在一棵索引树上，而无需访问实际的行记录。
这类 SQL 语句往往性能较好。
Using index condition
执行: explain select id, name, sex from user where name='shenjian';
Extra 为 Using index condition 说明，确实命中了索引，但不是所有的列数据都在索引树上，还需要访问实际的行记录。
这类 SQL 语句性能也较高，但不如 Using index。
Using where
explain select * from user where sex='no';
Extra 为 Using where 说明，查询的结果集使用了 where 过滤条件，比如上面的 SQL 使用了 sex = 'no' 的过滤条件
Select tables optimized away
explain select max(id) from user;
比如上面的语句查询 id 的最大值，因为 id 是主键索引，根据 B+Tree 的结构，天然就是有序存放的，所以不需要等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化。
Using join buffer (Block Nested Loop)
explain select * from user where id in (select id from user where sex='no');
Extra 为 Using join buffer (Block Nested Loop) 说明，需要进行嵌套循环计算。内层和外层的 type 均为 ALL，rows 均为4，需要循环进行4*4次计算。
这类 SQL 语句性能往往也较低，需要进行优化。
典型的两个关联表 join，关联字段均未建立索引，就会出现这种情况。常见的优化方案是，在关联字段上添加索引，避免每次嵌套循环计算。
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