Explain 工具介绍

有了慢查询语句后，就要对语句进行分析，一条语句在经过Mysql查询优化器的各种基于成本和规则的优化后会生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，列如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么方法来具体执行查询等等。使用Explain可以模拟优化器执行SQL，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈，在Select 前添加Explain关键字，Mysql会在查询前设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条Sql语句。

注意，如果from包含子查询，仍会执行该只查询，将结果放入临时表中。

Explain 两个变种：

1、explain extend：会在explain的基础上额外提供一些查询优化的信息，紧随后面通过 show warnings 命令可以得到优化查询的语句，从而看出优化器优化了什么操作。额外还有 filtered 列，是一个半分比值，rows * filtered/100 可以估算出要和explain中前一个表进行连接的行数（前一个表指的是explain中的Id比当前表Id小的表）。

2、explain partitions：相比explain多了个partitions字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。

通过Explain执行计划，我们可以知道：

• 表的读取顺序
• 数据读取操作的操作类型
• 哪些索引可以被使用
• 哪些索引实际被使用
• 表之间的索引
• 每张表多少行被查询优化器执行

SQL准备

DROP TABLE IF EXISTS `actor`;
 CREATE TABLE `actor` (
 `id` int(11) NOT NULL,
 `name` varchar(45) DEFAULT NULL,
 `update_time` datetime DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
 
INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a',NOW()), (2,'b',NOW()), (3,'c',NOW());

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

INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');

DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
 CREATE TABLE `film_actor` (
 `id` int(11) NOT NULL,
 `film_id` int(11) NOT NULL,
 `actor_id` int(11) NOT NULL,
 `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

Explain中的列

Explain中每列的信息及含义

id列

id列号是select的序列号，有几个select就有几个id号，并且id的顺序是按select 出现的顺序增长的。id列号越大执行的优先级越高，id一样从上往下执行，id为NULL最后执行。

select_type列

select_type表明对应的行是简单还是复杂的查询。

• simple：简单查询，查询不包含子查询和union
• primary：复杂查询中最外层的查询
• subquery：包含在select中的子查询（不在from子句中）
• derived：包含在from子句中的子查询，Mysql会将结果放在一张临时表中，也称派生表。

set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化 explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der; set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配

• union：在union中的第二个和随后的select

explain select 1 union all select 1;

table列

table列表明explain的一行正在访问哪个表，当from子句中有子查询时，table列是格式，表明当前查询依赖于id=N的查询，于是先执行id=N查询，当有union时，UNION RESULT的table列值为，1和2表明参与union的select行id。

不论我们的查询语句有多复杂，里面包含了多少个表，到最后也是需要对每一个表进行单表访问的，Mysql的Explain语句输出的每一条记录都对应着某个单表的访问方法。

type列

这一列表明关联类型或访问类型，即Mysql如何查询表中的行，查找数据行记录的大致范围。依次从最优到最差分别为：System > Const > eq_ref > ref > range > index > ALL，一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref。

NULL：mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着访问表或索引。如：在索引列中查询最小值，可以当单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表。

explain select min(id) from film;

const、System：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转换成一个常量（可以看show warnings的结果）。用于primary key 或 unique key的所有列与常数比较时，所以表最多有一条匹配行，读取一次，速度比较快。System是const的特列，表里只有一条元组匹配时为System。

EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM actor WHERE id = 1; 
SHOW WARNINGS;

eq_ref：primary key 或unique key 索引的所有部分被连接使用，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在const之外最好的连接类型了，简单的select查询不会出现这种type。

explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

ref：相比eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或唯一索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

1、简单select查询，name是普通索引（非唯一索引）

explain select * from film where name='film1';

2、关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。

explain select film.id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id ;

range：范围扫描一般出目前in()，between、>、<、>= 等操作，使用一个索引来检索给定范围的行。

explain select * from actor where id > 1;

index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树的根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点进行遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种操作一般比ALL快一些。

explain select * from film;

ALL：全表扫描，扫描你的聚集索引的所有叶子节点，一般这种情况需要加索引来进行优化。

explain select * from actor;

possible_keys列

这一列表明查询可能使用哪些索引来查找。explain时可能出现possible_keys有列，而key显示NULL情况，这种情况是由于表中数据不多，mysql认为走索引对查询协助不大，选择了全表扫描。如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况可以检查where子句是否可以创建一个合适的索引来提升查询的性能，然后再使用explain查看效果。

key列

这一列显示了mysql采用了哪个索引来优化对该表的访问，如果没有使用到索引，则该列是NULL，如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用force index、ingore index。

key_len列

这一列显示mysql索引里使用到的字节数，通过这个值可以计算出具体使用了索引中的哪些列。key_len的计算规则：

• 字符串：char(n)和varchar(n)，5.0.3之后的版本中n均代表字符数，而不是数字，如果是utf-8，一个数字或字母占一个字节，一个汉字占3个字节。char(n)如果存储的是汉字就是3n字节，varchar(n)如果存储的是汉字则长度为3n+2，加的2个字节用来存储字符串长度，由于varchar是变长字符串。
• tinyint：1个字节。
• smallint：2个字节。
• int：4个字节。
• bigint：8个字节。
• date：3个字节。
• timestamp：4个字节。
• datetime：8个字节。

如果字段允许为NULL，需要1个字节记录是否为NULL。索引最大长度是786字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的值提取出来做索引。

ref列

这一列显示了在key列记录的索引，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量）、字段名

rows列

这一列显示mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。

Extra列

这一列显示额外的信息，常见的重大值如下：

• Using index：使用覆盖索引，mysql执行计划explain结果里的key有使用到索引，如果select后面查询的字段都可以从这颗索引树中获取，这种情况可以说时用到了覆盖索引。覆盖索引一般争对的时辅助索引，整个查询结果通过辅助索引就能拿到结果，不需要通过辅助索引树找到主键，在通过主键去查找其他的字段。

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

• Using where：使用where语句来处理结果，并且查询列未被索引覆盖。

explain select * from actor where name = 'a';

• Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围。

explain select * from film_actor where film_id > 1;

• Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询，这中情况一般是需要进行优化的，第一是想到利用覆盖索引来优化。

explain select distinct name from actor;

• Using filesort：将使用外部排序而不是使用索引排序，数据比较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这中情况一般也需要思考使用索引来进行优化。
• Select tables optimized away：使用某些聚合函数（max、min）来访问存在索引的某个字段。

explain select min(id) from film;