explain语句用于分析mysql查询性能，帮助识别执行计划中的瓶颈。1. id列表示查询的执行顺序，值越大优先级越高；2. select_type标明查询类型如simple、primary或subquery；3. table显示涉及的表名或派生表；4. type反映访问类型，如all（全表扫描）或range（范围查找），影响性能显著；5. possible_keys和key分别列出可能和实际使用的索引；6. key_len显示索引长度；7. ref指出使用索引的列或常量；8. rows是估计扫描行数，越小越好；9. extra提供额外信息如using index（覆盖索引）或using filesort（文件排序）；优化策略包括避免全表扫描、合理使用索引、减少扫描行数、避免临时表和文件排序、利用覆盖索引、优化连接操作以及调整子查询；通过创建合适的联合索引，如在customer_id和order_date上建立索引，可将全表扫描优化为索引范围扫描，大幅提升查询效率。
EXPLAIN语句是MySQL中分析查询性能的利器，它能揭示MySQL如何执行你的SQL查询，帮助你找出潜在的性能瓶颈。理解EXPLAIN的输出，就如同拥有了一张藏宝图，指引你优化查询，提升数据库性能。
使用EXPLAIN语句，可以模拟MySQL优化器执行SQL查询的过程，从而知道MySQL是如何使用索引、连接表以及排序数据的。
EXPLAIN语句的使用非常简单，只需要在你的SELECT语句前加上EXPLAIN关键字即可。例如：EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id = 1;
EXPLAIN输出的每一列都提供了关于查询执行计划的重要信息。下面我们详细分析这些列：
EXPLAIN语句的输出结果包含多个列，每一列都代表了查询执行计划中的一个方面。以下是常用列的详细解释：
id值越大，则执行优先级越高。id相同，则从上往下执行。id为NULL，通常表示这是一个UNION查询的结果。SIMPLE: 简单查询，不包含子查询或UNION。PRIMARY: 最外层的SELECT查询。SUBQUERY: 子查询。DERIVED: 派生表，通常出现在FROM子句中的子查询。UNION: UNION语句的第二个或之后的SELECT查询。UNION RESULT: 从UNION的临时表检索结果。<derivedN>，其中N是派生表的id。system: 表只有一行记录（系统表），这是const类型的特例，平时不会出现，这个可以忽略不计。const: 通过主键或唯一索引查找，最多返回一行记录。速度非常快。eq\_ref: 使用唯一索引查找，但索引不是主键或唯一索引，而是外键等。ref: 使用非唯一索引查找，返回匹配某个单独值的所有行。fulltext: 使用全文索引。ref\_or\_null: 类似于ref，但是MySQL会额外搜索包含NULL值的行。index\_merge: 使用多个索引来查找行。unique\_subquery: 在IN子查询中使用唯一索引。index\_subquery: 在IN子查询中使用非唯一索引。range: 在索引上进行范围查找，例如BETWEEN、>、<等。index: 扫描整个索引树。ALL: 全表扫描，性能最差。Using index: 使用覆盖索引，表示查询可以直接从索引中获取数据，而不需要回表查询。Using where: 使用WHERE子句过滤结果。Using temporary: MySQL需要使用临时表来存储结果，通常发生在排序或分组操作中。Using filesort: MySQL需要使用文件排序，而不是索引排序，性能较差。Using join buffer (Block Nested Loop): 使用连接缓冲区来加速连接操作。Impossible WHERE noticed after reading const tables: WHERE子句总是false，导致没有符合条件的行。Select tables optimized away: 在没有GROUP BY子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作或者对于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。Distinct: 优化器在找到第一条匹配的行后停止搜索其他行。优化SQL查询的关键在于理解EXPLAIN的输出，并根据输出结果采取相应的优化措施。以下是一些常见的优化策略：
key列为NULL，表示没有使用索引。检查possible_keys列，看看是否有可用的索引。如果possible_keys中有索引，但key为NULL，可能是因为MySQL认为使用索引的成本高于全表扫描。可以尝试强制使用索引，或者调整查询条件，使其更适合使用索引。rows列表示MySQL估计需要扫描的行数。这个值越小越好。可以通过优化索引、调整查询条件或者使用更精确的查询来减少扫描行数。Using temporary和Using filesort通常表示查询性能较差。应该尽量避免这两种情况。可以通过优化索引、调整查询条件或者使用更有效的排序算法来避免临时表和文件排序。例如，确保ORDER BY子句中的列都在同一个索引中。eq_ref或ref类型的连接，避免使用ALL类型的连接。可以通过优化索引、调整连接顺序或者使用更有效的连接算法来优化连接操作。假设我们有一个名为orders的表，包含order_id、customer_id和order_date等列。我们想要查询某个客户在特定日期范围内的订单。
原始SQL查询：
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';
使用EXPLAIN分析查询计划：
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';
假设EXPLAIN输出显示type为ALL，key为NULL，表示全表扫描，没有使用索引。
优化方案：
customer_id和order_date列上创建一个联合索引。CREATE INDEX idx_customer_order_date ON orders (customer_id, order_date);
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';
现在，EXPLAIN输出应该显示type为range，key为idx_customer_order_date，表示使用了索引，并且扫描行数大大减少。
通过添加索引，我们成功地将全表扫描优化为索引范围扫描，显著提高了查询性能。
除了上述基本优化策略外，还有一些高级技巧可以帮助你进一步优化SQL查询：
optimizer_trace可以查看优化器是如何重写查询的，并根据需要进行调整。USE INDEX提示强制使用某个索引，或者使用STRAIGHT_JOIN提示强制按照特定的顺序连接表。但是，应该谨慎使用提示，因为它们可能会导致查询在某些情况下性能下降。long_query_time的SQL查询。分析慢查询日志可以帮助你找到需要优化的查询。可以使用pt-query-digest等工具来分析慢查询日志。Percona Monitoring and Management (PMM)、Prometheus和Grafana等。EXPLAIN语句在不同的MySQL版本中可能会有一些差异。例如，MySQL 5.6及更高版本增加了对JSON类型的支持，可以在EXPLAIN输出中显示JSON格式的执行计划。MySQL 8.0及更高版本对EXPLAIN输出进行了改进，增加了对HISTOGRAM信息的支持，可以更准确地估计扫描行数。因此，在使用EXPLAIN语句时，应该注意MySQL的版本，并参考相应的文档。
除了使用EXPLAIN语句进行优化外，还可以通过避免常见的SQL性能陷阱来提高查询性能：
WHERE YEAR(order_date) = 2023会导致order_date索引失效。应该尽量避免在WHERE子句中使用函数，或者使用函数索引。**: 应该只选择需要的列，避免使用SELECT 。使用SELECT `会增加网络传输量，并可能导致查询性能下降。LIKE '%keyword%': LIKE '%keyword%'会导致索引失效。应该尽量避免使用LIKE '%keyword%'，或者使用全文索引。customer_id是整数类型，应该使用WHERE customer_id = 123，而不是WHERE customer_id = '123'。OPTIMIZE TABLE语句来优化表，或者使用ANALYZE TABLE语句来更新索引统计信息。从MySQL 5.6开始，EXPLAIN语句支持JSON格式的输出。JSON格式的输出提供了更详细的执行计划信息，可以更方便地进行分析。可以使用EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT ...来生成JSON格式的输出。
JSON格式的输出是一个嵌套的JSON对象，包含了查询执行计划的各个阶段的信息。例如，可以查看每个阶段的访问类型、使用的索引、扫描的行数等。还可以查看优化器是如何重写查询的。
可以使用JSON解析工具来分析JSON格式的输出，或者使用MySQL Workbench等工具来可视化JSON格式的执行计划。
如果你的表使用了分区，可以使用EXPLAIN PARTITIONS SELECT ...来分析分区表的查询。EXPLAIN PARTITIONS输出会显示查询将访问的分区。
通过分析EXPLAIN PARTITIONS输出，可以确保查询只访问必要的分区，避免扫描不必要的分区，从而提高查询性能。
可以使用分区修剪 (Partition Pruning) 来优化分区表查询。分区修剪是指优化器根据WHERE子句中的条件，自动选择需要访问的分区。为了使分区修剪生效，需要确保WHERE子句中的条件可以使用分区键。
EXPLAIN EXTENDED和EXPLAIN ANALYZE是两种不同的EXPLAIN变体，它们提供了不同的信息。
EXPLAIN EXTENDED：在EXPLAIN的基础上，提供了更多关于查询的信息，例如优化器是如何重写查询的。使用EXPLAIN EXTENDED SELECT ...后，需要执行SHOW WARNINGS才能查看扩展信息。EXPLAIN ANALYZE：从MySQL 8.0.18开始支持，它会实际执行查询，并收集关于查询执行的统计信息。EXPLAIN ANALYZE可以提供更准确的执行计划信息，例如实际扫描的行数、实际使用的索引等。但是，EXPLAIN ANALYZE会实际执行查询，因此可能会对数据库造成影响，应该谨慎使用。总而言之，EXPLAIN语句是MySQL优化查询的强大工具。通过理解EXPLAIN的输出，可以找出潜在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。记住，优化是一个持续的过程，需要不断地分析和调整。
以上就是MySQL优化查询计划解析_EXPLAIN语句与执行路径详细分析的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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