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相信大部分入門數(shù)據(jù)庫的朋友都是從數(shù)據(jù)庫的“增刪改查”學(xué)起的。其實，對于很多搞業(yè)務(wù)的非專業(yè)技術(shù)人員而言，可能基本的增刪改查也夠用了，因為目的并不是要寫的多好，只要能正確查到自己想要的分析的數(shù)據(jù)就可以了。

但是，對于一個專業(yè)搞數(shù)據(jù)分析的人而言，可就沒那么簡單了。這個自己平時跑個小數(shù)可能也沒啥感覺，但現(xiàn)實工作中當(dāng)公司業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量達到百萬甚至千萬級以上時，一個查詢語句寫的好壞所造成的影響就尤為明顯了。所以也就不難理解為什么面試的時候面試官喜歡問一些關(guān)于優(yōu)化的問題。

為了了解自己寫的SQL是好是壞，MySql提供了Explain執(zhí)行計劃功能。它對優(yōu)化SQL語句尤為的重要，通過它可以看清執(zhí)行過程的細節(jié)，分析查詢語句或是結(jié)構(gòu)的性能瓶頸，找到問題所在。

如何使用Explain？

explain的使用很簡單，就是在select 語句之前增加 explain關(guān)鍵字就ok了。MySQL 會在查詢上設(shè)置一個標(biāo)記，執(zhí)行查詢時，會返回執(zhí)行計劃的信息，而不是執(zhí)行這條SQL。比如這樣：

# explain + sql
explain select * from table where a = 1;

Explain執(zhí)行計劃能做什么？

• 確定表的讀取順序
• 數(shù)據(jù)讀取操作的操作類型
• 哪些索引可以使用
• 哪些索引被實際使用
• 表之間的引用
• 每張表有多少行被優(yōu)化器查詢

可以看出執(zhí)行計劃給我們提供的信息是非常有幫助的。只有讀懂了這些內(nèi)容，才能定位問題點在哪，進而去解決。下面東哥給大家介紹一下explain執(zhí)行計劃的內(nèi)容。

因為有些字段光看很難理解，因此建立三個表作為例子來說明，感興趣的朋友也可以自己跑下試試。

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','2017-12-22 15:27:18');
INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (2,'b','2017-12-22 15:27:18');
INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (3,'c','2017-12-22 15:27:18');

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');
INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (1,'film1');
INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (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);
INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (2,1,2);
INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (3,2,1);

注意：上面三張表中，actor主鍵為id；film主鍵為id，以name字段為索引；film_actor表中id為主鍵，以film_id和actor_id為聯(lián)合索引。

執(zhí)行計劃的內(nèi)容介紹

我們在Navicat里隨便執(zhí)行一個查詢語句，看看都會返回哪些內(nèi)容。

explain select (select id from actor limit 1) from film;

執(zhí)行后的結(jié)果不是查詢的數(shù)據(jù)而是執(zhí)行計劃的解釋，一共有id,select_type,table,type,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra這些字段，每個都代表不同的含義，下面詳細介紹。

id

id 決定了每個表的加載和讀取順序。比如你寫了個復(fù)雜的嵌套邏輯，有很多子查詢，那每個select執(zhí)行的順序就可通過id序列號觀察出來。

原則是：id值越大越先被執(zhí)行。id值相同的按從上到下的順序執(zhí)行。id為NULL的最后執(zhí)行。

1、id相同

explain select * from film, actor, film_actor where film.id=actor.id and film.id=film_actor.id;

2、id不同

explain select (select id from actor limit 1) from film;

select_type

select查詢的類型主要有三大類：

1、簡單類型

SIMPLE：最簡單的select查詢，就是查詢中不包含子查詢或者union，表里如一。

explain select * from film where id=1;

2、嵌套類型

PRIMARY、SUBQUERY、DERIVED 這三個是用在有嵌套邏輯的語句中的。

PRIMARY：嵌套查詢最外層的部分被標(biāo)記為PRIMARY。

SUBQUERY：出現(xiàn)在select或者where后面中的子查詢被標(biāo)記為SUBQUERY。

DERIVED：這個其實我理解是SUBQUERY的一種特例，只不過出現(xiàn)的位置比較特殊，是在from后面的子查詢，MySQL會將子查詢結(jié)果存放在一個臨時表中，稱為派生表，因為這是我們派生出來的，而非原始表。

通過一個例子說明。

explain select (select id from actor where id = 1) from (select * from film) t;

3、組合類型

組合類型包括UNION和UNION RESULT兩個。

UNION：UNION前后如果有兩個select ，那么把出現(xiàn)在union之后的第二個select標(biāo)記為UNION；如果UNION包含在from 子句的子查詢中，外層select將被標(biāo)記為DERIVED。

UNION RESULT：從 UNION表獲取結(jié)果的select。

通過一個例子說明。

explain select id from actor union all select id from actor;

table

表示正在訪問哪個表,以表的名稱出現(xiàn)。

但是有兩個特殊的情況：

1）當(dāng) from 子句中有子查詢（派生表）時，那table就會以 < derivedN > 格式出現(xiàn)。因為此時查詢所依賴的表是一個我們派生出來的表，即依賴一個 id 為 N 的子查詢的。比如：

explain select (select id from actor where id = 1) from (select * from film) t;

2）當(dāng)使用 union 時，UNION RESULT 的 table 值為 ，1和2表示參與 union 的 select 行id。比如：

explain select id from actor union all select id from actor;

type

訪問類型，表示MySQL是如何訪問數(shù)據(jù)的，是全表掃描還是通過索引等？這是考量sql查詢優(yōu)化中一個很重要的指標(biāo)，共分有很多種類型，結(jié)果值從好到壞依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般來說，好的sql查詢至少達到range級別，最好能達到ref。下面挑幾個常見且比較重要的說一下。

1. system

表里只有一行記錄，這個屬于const類型的特例，一行數(shù)據(jù)平時很少出現(xiàn)，可以忽略不計。

2. const

表示通過索引一次就找到了，const用于比較primary key 或者 unique索引。因為只需匹配一行數(shù)據(jù)，所有很快。如果將主鍵置于where列表中，mysql就能將該查詢轉(zhuǎn)換為一個const。

system和const有啥區(qū)別呢？看解釋不太好理解，舉一個例子。

explain select * from (select * from film where id = 1) tmp;

這里子查詢就是const，而最外層查詢則為system，為什么呢？

因為子查詢將主鍵id置于where中選擇，我們知道主鍵是有唯一性的，所以這個子查詢就只返回一行記錄，即匹配了一行數(shù)據(jù)。而外層查詢沒得選，因為子查詢派生表就給了它一行數(shù)據(jù)，也就是說它要查詢的表里就一行數(shù)據(jù)。因此，system是表里只有一行數(shù)據(jù)，const是從表里選出唯一一條數(shù)據(jù)，表里可能很多數(shù)據(jù)。

3. eq_ref

唯一性索引掃描，對于每個索引鍵，表中只有一條記錄與之匹配。常見于主鍵 或 唯一索引掃描。

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

4. ref

相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前綴，索引要和某個值相比較，可能會找到多個符合條件的行。舉例如下：

普通索引的簡單查詢

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

關(guān)聯(lián)表查詢，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的聯(lián)合索引。這里使用到了film_actor的左邊前綴film_id部分。

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

5. range

只檢索給定范圍的行，使用一個索引來選擇行。key列顯示使用了那個索引。一般就是在where語句中出現(xiàn)了bettween、<、>、in等的查詢。這種索引列上的范圍掃描比全索引掃描要好。只需要開始于某個點，結(jié)束于另一個點，不用掃描全部索引

explain select * from actor where id > 1;

6. index

Full Index Scan，index與ALL區(qū)別為index類型只遍歷索引樹。這通常比ALL快，因為索引文件通常比數(shù)據(jù)文件小。（Index與ALL雖然都是讀全表，但index是從索引中讀取，而ALL是從硬盤讀?。?/p>

explain select * from film;

這里用了查找所有*，但也返回了index，這是因為這個表里的兩個字段都是索引，id是主鍵，name也被定位為索引。

7. all

全表掃描，意味MySQL需要從頭到尾去查找所需要的行。通常情況下這需要增加索引來進行優(yōu)化了。

explain select * from film_actor;

possible_keys

這一列顯示查詢可能使用哪些索引來查找。explain 時可能出現(xiàn) possible_keys 有列，而 key 顯示 NULL 的情況，這種情況是因為表中數(shù)據(jù)不多，mysql認(rèn)為索引對此查詢幫助不大，選擇了全表查詢。

如果該列是NULL，則沒有相關(guān)的索引。在這種情況下，可以通過檢查 where 子句看是否可以創(chuàng)造一個適當(dāng)?shù)乃饕齺硖岣卟樵冃阅?，然后?explain 查看效果。

key

這一列顯示MySQL實際采用哪個索引來優(yōu)化對該表的訪問。如果沒有使用索引，則該列是 NULL。如果想強制MySQL使用或忽視possible_keys列中的索引，在查詢中使用 force index、ignore index。

key_len

表示索引中使用的字節(jié)數(shù)，查詢中使用的索引的長度（最大可能長度），并非實際使用長度，理論上長度越短越好。key_len是根據(jù)表定義計算而得的，不是通過表內(nèi)檢索出的

舉例說明：film_actor的聯(lián)合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 兩個int列組成，并且每個int是4字節(jié)。通過結(jié)果中的key_len=4可推斷出查詢使用了第一個列：film_id列來執(zhí)行索引查找。

explain select * from film_actor where film_id = 2;

ref

這一列顯示了在key列記錄的索引中，表查找值所用到的列或常量，常見的有：const（常量），字段名。舉例如下：

ref為常量

explain select * from film_actor where film_id = 2;

ref為字段

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

rows

根據(jù)表統(tǒng)計信息及索引選用情況，大致估算出找到所需的記錄所需要讀取的行數(shù)

Extra

最后一列展示額外的信息。有以下幾種重要的值，Using filesort，Using temporary，Using index，Using where Using index，``

1、Using filesort

MySQL對數(shù)據(jù)使用一個外部的索引排序，而不是按照表內(nèi)的索引進行排序讀取。也就是說mysql無法利用索引完成的排序操作成為“文件排序” 。這種情況下一般也是要考慮使用索引來優(yōu)化的。

explain select * from actor order by name;

2、Using temporary

mysql需要創(chuàng)建一張臨時表來處理查詢。出現(xiàn)這種情況一般是要進行優(yōu)化的，首先是想到用索引來優(yōu)化。常見于order by 和 group by。

舉例如下：actor.name沒有索引，此時創(chuàng)建了張臨時表。

explain select distinct name from actor;

3、Using index

表示相應(yīng)的select操作中使用了覆蓋索引（Covering Index），避免了訪問表的數(shù)據(jù)行，效率高 如果同時出現(xiàn)Using where，表明索引被用來執(zhí)行索引鍵值的查找 如果沒用同時出現(xiàn)Using where，表明索引用來讀取數(shù)據(jù)而非執(zhí)行查找動作。

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

索引非常重要，關(guān)于索引會專門寫一篇文章介紹。

參考：

https://blog.csdn.net/belalds/article/details/80728354 https://blog.csdn.net/UncleMoveBrick/article/details/84477527