mysql的 explain简介：

MySQL的EXPLAIN：解锁数据库查询性能优化的钥匙 在日常的数据库开发与维护工作中，优化SQL查询性能是每个开发者都绕不开的挑战

    一个高效的SQL查询能够显著提升系统的响应速度，从而提升用户体验

    而在这个过程中，MySQL的EXPLAIN命令无疑是一个强大的工具，它能够帮助开发者深入剖析查询的执行计划，进而找到优化性能的方法

    本文将详细介绍MySQL的EXPLAIN命令，并通过示例展示其在实际应用中的威力

     一、EXPLAIN命令概述 EXPLAIN命令是MySQL中一个非常有用的工具，用于分析SQL查询的执行计划

    执行EXPLAIN命令后，MySQL会返回一个表格，包含多列信息，这些信息详细描述了查询将如何被执行

    通过分析这些信息，开发者可以理解查询的执行路径，从而找到性能瓶颈并进行优化

     二、EXPLAIN命令的输出字段详解 EXPLAIN命令返回的结果集包含多个字段，每个字段都提供了关于查询执行计划的重要信息

    以下是对这些字段的详细解释： 1.id：查询的标识符，表示查询中每个SELECT语句或操作表的顺序

    通常情况下，值越大，执行顺序越靠后

    如果id相同，表示这些操作是同一查询的一部分，执行顺序从上到下

     2.select_type：查询的类型，可以是SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）、DERIVED（派生表）、UNION（联合查询）等

    这个字段有助于理解查询的复杂程度

     3.table：正在访问的表名或别名

    对于派生表（DERIVED），会显示派生表的名称（通常是子查询的编号）

    对于临时表，可能会显示“temporary”

     4.partitions：表示查询访问的分区（如果表是分区表）

    值为分区名列表，如果没有分区则为NULL

     5.type：连接类型，表示数据的存取方式，是影响性能的关键因素

    可以是ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围扫描）、ref（非唯一性索引扫描）、eq_ref（唯一性索引扫描）、const（常量表查询）等

    性能越差，返回的值越靠前

     6.possible_keys：可能使用的索引列表

    这是MySQL认为可能使用的索引，但实际执行时可能不会使用这些索引

     7.key：实际使用的索引

    如果没有使用索引，则此字段会返回NULL

    通过比较possible_keys和key字段，可以判断查询是否正确地使用了索引

     8.key_len：使用的索引的长度（字节数）

    这个值可以帮助估算使用了多少列

    对于字符串类型，key_len的计算方式是字符集的每个字符占用的字节数乘以字符串长度加上可能的额外字节（如NULL终止符）

    对于数字类型，key_len是固定的

     9.ref：显示索引的哪一列或常量被用于查找值

    如果是const，表示使用了常量值

    如果是列名，表示使用了该列的值进行比较

    如果是NULL，表示没有使用引用

     10.rows：预计需要扫描的行数

    这是一个估计值，不是精确值

    值越小，查询效率越高

     11.filtered：表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩余的数据的百分比

    值越高，表示过滤效果越好

     12.Extra：包含额外的信息，对查询优化非常有用

    如Using index（使用了覆盖索引）、Using where（使用了WHERE条件过滤）、Using join buffer（使用了连接缓存）、Using temporary（使用了临时表）、Using filesort（使用了文件排序）等

     三、EXPLAIN命令的应用示例 以下是一个使用EXPLAIN命令分析SQL查询执行计划的示例： 假设我们有一个名为employees的表，结构如下： sql CREATE TABLE employees( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), department_id INT, salary DECIMAL(10,2) ); 现在，我们想要查询所有在部门3工作的员工，SQL命令如下： sql SELECT - FROM employees WHERE department_id = 3; 为了分析这个查询的执行计划，我们在SQL命令前加上EXPLAIN关键字： sql EXPLAIN SELECT - FROM employees WHERE department_id = 3; 执行上述命令后，MySQL将返回一个包含多个字段的结果集

    假设返回的结果集如下： | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | |----|-------------|------------|------------|-------|----------------------|-----------|---------|------|------|----------|-------------| | 1 | SIMPLE | employees | NULL | range | NULL | NULL | NULL | NULL | 100 | 100.00 | Using where | 根据这个结果集，我们可以得出以下关键信息： -type字段：值为range，意味着MySQL正在使用一个范围扫描来查找符合条件的行

    虽然范围扫描比全表扫描（type为ALL）要高效一些，但仍然不是最优的

    最优的情况是使用索引扫描（如ref、eq_ref等）

     -possible_keys和key字段：两者都为NULL，表明查询没有使用任何索引

    这可能会导致性能问题，特别是当表中的数据量很大时

     为了优化这个查询，我们可以考虑在department_id列上创建一个索引： sql CREATE INDEX idx_department ON employees(department_id); 创建索引后，我们再次执行EXPLAIN命令来检查查询的执行计划是否已经改变： sql EXPLAIN SELECT - FROM employees WHERE department_id = 3; 假设这次返回的结果集如下： | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | |----|-------------|------------|------------|------|----------------------|----------------|---------|-------|------|----------|-------------| | 1 | SIMPLE | employees | NULL | ref | idx_department | idx_department | 5 | const | 5 | 100.00 | Using where | 可以看到，这次type字段的值已经变为ref，表示MySQL正在使用索引进行查找

    同时，key字段的值也变为idx