MySQL-SQL优化Explain命令以及参数详解

前言

在MySQL优化的众多手段中,EXPLAIN命令扮演着至关重要的角色。它是数据库管理员和开发者手中的利器,用于分析SQL查询的执行计划。通过执行EXPLAIN,MySQL会提供一份详细的查询执行计划报告,这份报告揭示了查询将如何执行,包括数据访问路径、表的连接顺序、使用的索引、预期扫描的行数等关键信息。这些信息对于识别和解决性能瓶颈至关重要。
基于EXPLAIN提供的洞察,我们可以采取措施,如优化查询逻辑、调整索引设计、改变数据表结构等,以消除不必要的全表扫描、减少数据扫描量、优化表连接顺序等,从而达到提升查询效率的目的。因此,熟练掌握并运用EXPLAIN不仅是MySQL性能优化的起点,也是贯穿整个优化过程的核心技能之一。在数据库设计初期、代码开发阶段以及后续的性能调优工作中,适时地使用EXPLAIN进行查询分析,能够有效地指导我们做出正确的决策,确保数据库系统的高效稳定运行。
下面我们就来解析一下EXPLAIN命令以及参数的详细解释:

  1. id
    含义:查询中每个表别名的标识符,或者是查询中每个SELECT子句的标识符。
    解析:如果id相同,执行顺序由上至下;id不同且为子查询时,id序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行;id既有相同的,又有不同的,id相同的一组内部按顺序执行,不同组之间id值大的优先执行。
  2. select_type
    含义:查询中每个SELECT子句的类型。
    常见类型:
    SIMPLE:简单的SELECT查询,不包含子查询或者UNION。
    PRIMARY:最外面的SELECT查询。
    UNION:UNION中的第二个或之后的SELECT查询。
    DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或之后的SELECT查询,其结果依赖于之前的查询。
    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,其结果依赖于外部查询。
  3. table
    含义:显示这一行的数据是关于哪张表的。
  4. type
    含义:表示MySQL如何访问表来获取数据。从最优到最差的顺序大致为:const, eq_ref, ref, range, index, ALL。
    常见类型:
    const:最多只会有一条匹配记录,通常是因为主键或唯一索引被使用。
    eq_ref:对于每个来自于前面表的行组合,从该表中读取一行。常见于使用唯一索引的JOIN操作。
    ref:索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行。
    range:索引范围扫描,对索引的范围进行扫描,常见于BETWEEN, IN()等查询。
    index:全索引扫描,遍历整个索引。
    ALL:全表扫描,性能最差。
  5. possible_keys
    含义:指出MySQL能使用哪个索引在该表中查找行。
  6. key
    含义:实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。
  7. key_len
    含义: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。
  8. ref
    含义:显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数。
  9. rows
    含义:MySQL认为必须检查的行数来执行查询。
  10. Extra
    含义:提供了额外的信息,如Using index(使用了覆盖索引,避免了访问表的数据行)、Using where(需要使用WHERE子句进行过滤)、Using temporary(使用了临时表)、Using filesort(需要进行排序操作)等。

示例:

EXPLAIN SELECT students.name, courses.name 
FROM students 
INNER JOIN courses ON students.course_id = courses.id 
WHERE students.age > 18;+----+-------------+----------+------------+------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+
| id | select_type | table    | partitions | type | possible_keys | key     | key_len | ref              | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+
|  1 | SIMPLE      | students | NULL       | ref  | idx_age       | idx_age | 5       | const            | 100  |   100.00 | Using where |
|  1 | SIMPLE      | courses  | NULL       | eq_ref| PRIMARY       | PRIMARY | 4       | test.students.cid|    1 |   100.00 | NULL        |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+

在这个例子中,可以看到:
第一个表students通过索引idx_age进行了索引范围扫描(ref),并且因为WHERE子句过滤了年龄大于18岁的学生。
第二个表courses通过主键PRIMARY进行了等值匹配(eq_ref),这得益于在JOIN条件中使用了索引。

通过这样的输出,我们可以判断查询是否高效,以及是否有优化空间,比如是否需要添加或修改索引。

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