前言

我们在写服务端代码时，经常会与SQL语句打交道，最初写SQL时主要注重的是能不能正常执行SQL，然后查询出的数据是否正常。如果这两方面没有问题，基本不会考虑SQL执行速度的问题，毕竟这个时候数据库中数据量还是很少的，怎么写都执行都很快。但是随着数据量的增加，会发现系统查询速度越来越慢，这时就需要对系统进行优化了。

最初优化的方向就是是否存在慢查询，如果存在我们应该怎么去优化这些SQL语句，今天我们就介绍一下日常中经常使用的EXPLAIN命令。

EXPLAIN命令简介

EXPLAIN命令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。

通过EXPLAIN我们可以分析出一下几个结果：

1. 表的读取顺序；
2. 数据读取操作的操作类型；
3. 哪些索引可以使用；
4. 哪些索引被实际使用；
5. 表之间的引用；
6. 每张表有多少行被优化器查询

EXPLAIN的使用方式：EXPLAIN + SQL语句，例如：

EXPLAIN SELECT * FROM t1

执行结果包含的信息，如下图：

执行计划返回有10个字段，分别是：id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra，下面我们就具体分析执行结果中返回的每个字段的具体含义。

EXPLAIN执行计划字段含义详解

ID字段

ID字段是SELECT查询的序列号，表示查询中执行select子句或操作表的顺序；

ID字段大概可以出现3中不同的情况：

1、ID字段数值都相同，如下图：

此时所有的ID字段数值都相同，SQL语句执行顺序由上到下，顺序执行。SQL中不存在子查询等，如下SQL：

SELECT * FROM a , b WHERE a.id = b.id

2、ID字段数值按递增顺序出现，如下图：

此时ID字段的数值是递增出现的，ID数值越大优先级就越高，SQL语句就优先执行，对应的SQL语句如下：

SELECT * FROM a WHERE a.id = (SELECT id FROM b WHERE b.id = (SELECT id FROM c where c.sub_id = 1))

子查询级别越深，ID的数值就越大，也就优先执行。

3、ID字段中相同数值和不相同数值同时存在，如下图：

此时ID数值相同的算作一组，级别相同按顺序执行，ID数值越高的级别越高，越先执行。

注意：衍生出来的表定义为DERIVED，有多个时会在“DERIVED”后加入一个数字标识区分。

此种情况对应的SQL，如下：

SELECT *
FROM (
	SELECT a.id,a.sub FROM a
) b 
INNER JOIN c ON c.id = b.id

select_type字段

select_type字段主要用来区分查询的类型，如普通查询、联合查询、子查询等类型，具体可以分为以下几种类型：

• SIMPLE 简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION；
• PRIMARY 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为PRIMARY；
• SUBQUERY 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询；
• DERIVED 在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED（衍生），MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表中；
• UNION 若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION：若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为：DERIVED；
• UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT

table字段

table字段指的是当前执行的表

type字段

type字段是比较重要的，平常我们进行优化时主要关注的也是这个字段，这个字段表示的是我们在查询时访问表的方式，大概分ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL（从左到右，性能从差到好。一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref）。

几种类型简介：

• ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行
• index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树
• range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行
• ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
• eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
• const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量，system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system
• NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

possible_keys 和 key字段

• 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。
• key：实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。（可能原因包括没有建立索引或索引失效） ；查询中若使用了覆盖索引（select 后要查询的字段刚好和创建的索引字段完全相同），则该索引仅出现在key列表中

key_len字段

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度，在不损失精确性的情况下，长度越短越好。key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。

注意：不损失精确性的情况下，长度越短越好

ref字段

显示索引的那一列被使用了，如果可能的话，最好是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

rows字段

根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，也就是说，用的越少越好。

Extra字段

该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况：

1. Using where:不用读取表中所有信息，仅通过索引就可以获取所需数据，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤
2. Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询，常见 group by ; order by
3. Using filesort：当Query中包含 order by 操作，而且无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
4. Using join buffer：改值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
5. Impossible where：这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行（通过收集统计信息不可能存在结果）。
6. Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行
7. No tables used：Query语句中使用from dual 或不含任何from子句

总结

虽然EXPLAIN很简单，但是对于优化SQL还是很有帮助的，当然如果数据量特别大的时候，我们需要另外想别的方法进行优化。