【MySql】Explain解释说明

本文详细介绍MySQL的EXPLAIN命令,帮助理解MySQL如何处理SQL查询及连接表。解释了EXPLAIN输出的各项指标含义,包括连接类型、可能使用的索引、实际使用的索引等,有助于优化SQL查询。

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Explain解释说明:

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表
。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。 
使用方法,在select语句前加上explain就可以了: 
如:
explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id   
分析结果形式如下: 
table |  type | possible_keys | key | key_len  | ref | rows | Extra 
EXPLAIN列的解释: 
1 table:
显示这一行的数据是关于哪张表的 
2 type:

这是重要的列,显示连接使用了何种类型。

从最好到最差的连接类型为:system、const、eg_reg、ref、ref_or_null、 range、indexhe、 ALL。

        system:表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例
        const:(PRIMARY KEY或UNIQUE)
            表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。
            const表很快,因为它们只读取一次!
            const用于用常数值比较PRIMARY KEY或UNIQUE索引的所有部分时。

            在下面的查询中,tbl_name可以用于const表:

SELECT * from tbl_name WHERE primary_key=1;  
        eq_reg:key
  对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。
           它用在一个索引的所有部分被联接使用并且索引是UNIQUE或PRIMARY KEY。
           eq_ref可以用于使用= 操作符比较的带索引的列。比较值可以为常量或一个使用在该表前面所读取的表的列的表达式。
  在下面的例子中,MySQL可以使用eq_ref联接来处理ref_tables:
SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column;  
   SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column  
                                                 AND ref_table.key_column_part2=1;  
        ref:key
 对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。如果联接只使用键的最左边的前缀,
          或如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY(换句话说,如果联接不能基于关键字选择单个行的话),则使用ref。
          如果使用的键仅仅匹配少量行,该联接类型是不错的。
          ref可以用于使用=或<=>操作符的带索引的列。
 在下面的例子中,MySQL可以使用ref联接来处理ref_tables:
SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr;  
 SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column;  
 SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column  
                          AND ref_table.key_column_part2=1;  
      ref_or_null:Or Is null
该联接类型如同ref,但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。在解决子查询中经常使用该联接类型的优化。
        在下面的例子中,MySQL可以使用ref_or_null联接来处理ref_tables:
SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;      
      range:=、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN或者IN
 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引。
          key_len包含所使用索引的最长关键元素。在该类型中ref列为NULL。
当使用=、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN或者IN操作符,用常量比较关键字列时,可以使用range:
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column = 10;  
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column BETWEEN 10 and 20;  
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column IN (10,20,30);  
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_part1= 10 AND key_part2 IN (10,20,30);  
      indexhe:
该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。
当查询只使用作为单索引一部分的列时,MySQL可以使用该联接类型。
      ALL:
对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。如果表是第一个没标记const的表,
        这通常不好,并且通常在它情况下很差。通常可以增加更多的索引而不要使用ALL,

        使得行能基于前面的表中的常数值或列值被检索出。

3 possible_keys :

   显示可能应用在这张表中的索引。如果为空,没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中  

   选择一个合适的语句

4 key :

 实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。很少的情况下,MYSQL会选择优化不足的索引  。

 这种情况下,可以在SELECT语句中使用USEINDEX(indexname)来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX(indexname)来强制MYSQL忽略索引 

5.key_len:

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 【详细】

6 ref 
显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数 

7 rows 
MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数 (扫描行的数量)

8 Extra 
 该列包含MySQL解决查询的详细信息
 关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论,但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort,
 意思MYSQL根本不能使用索引,结果是检索会很慢 

extra列返回的描述的意义 

Distinct:
一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行,就不再搜索了 
Not exists :
MYSQL优化了LEFT JOIN,一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行, 就不再搜索了 
        面是一个可以这样优化的查询类型的例子:
SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id=t2.id WHERE t2.id IS NULL;
假定t2.id定义为NOT NULL。在这种情况下,MySQL使用t1.id的值扫描t1并查找t2中的行。
        如果MySQL在t2中发现一个匹配的行,它知道t2.id绝不会为NULL,并且不再扫描t2内有相同的id值的行。
        换句话说,对于t1的每个行,MySQL只需要在t2中查找一次,无论t2内实际有多少匹配的行。
Range checked for each Record(index map:#) 
没有找到理想的索引,因此对于从前面表中来的每一个行组合,MYSQL检查使用哪个索引,并用它来从表中返回行。
        这是使用索引的最慢的连接之一 
        MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。
        对前面的表的每个行组合,MySQL检查是否可以使用range或index_merge访问方法来索取行。
        关于适用性标准的描述参见7.2.5节,“范围优化”和7.2.6节,“索引合并优化”,
        不同的是前面表的所有列值已知并且认为是常量。这并不很快,但比执行没有索引的联接要快得多。
Using filesort 
看到这个的时候,查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。
        它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行 
Using index 
列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的,
        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 
Using temporary 
看到这个的时候,查询需要优化了。这里,MYSQL需要创建一个临时表来存储结果,这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上,而不是GROUP BY上 
Using where
使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行,
        并且连接类型ALL或index,这就会发生,或者是查询有问题 

Impossible WHERE noticed after reading const table...


### MySQLEXPLAIN 语句的详细用法及执行计划解读 #### 什么是 EXPLAIN? `EXPLAIN` 是一种用于分析 SQL 查询执行计划的工具。它能够展示查询优化器如何决定执行查询的过程,包括表的读取顺序、数据读取操作类型以及索引的实际使用情况等[^1]。 --- #### 基本语法 通过在 `SELECT` 关键字前添加 `EXPLAIN` 即可生成查询的执行计划: ```sql EXPLAIN SELECT ...; ``` 这样做的效果是使 MySQL 返回查询的执行计划而非实际运行结果[^2]。 --- #### 执行计划的主要组成部分 以下是 `EXPLAIN` 输出的关键字段及其含义: | 字段名 | 描述 | 引用说明 | |--------------|----------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------| | `id` | 查询中每个 SELECT 子句的序号,值越小优先级越高。 | [^1], [^4] | | `select_type`| 显示查询的类型,例如 SIMPLE(简单查询)、PRIMARY(主查询)、SUBQUERY(子查询)等[^3]。 | | | `table` | 当前所关联的表名称或派生表名称。 | | | `type` | 数据读取操作的操作类型,反映访问路径的质量,如 ALL、INDEX、RANGE、REF 等[^4]。 | | | `possible_keys`| 出可能使用的索引表。 | [^4] | | `key` | 实际使用的索引名称。 | [^4] | | `key_len` | 使用的索引长度,单位为字节。 | [^4] | | `ref` | 出与索引比较的内容,可能是常量或其他表的。 | | | `rows` | 估计需要扫描的行数。 | [^4] | | `filtered` | 表示在存储引擎检索后,服务器端过滤掉的比例(百分比)。 | [^5] | | `Extra` | 包含额外的信息,如 Using where、Using index、Using temporary 等[^2]。 | | --- #### 解析关键字段 ##### 1. `type` 字段 `type` 字段反映了访问类型的效率等级,从高到低依次为: - **system**:表只有一行记录。 - **const**:通过唯一索引直接定位单行数据。 - **eq_ref**:对于每个来自前面表的行组合,最多只有一个匹配行。 - **ref**:非唯一索引扫描,返回所有匹配某个值的行。 - **range**:仅检索给定范围内的行,使用索引来选择行。 - **index**:全索引扫描,遍历整个索引树。 - **ALL**:全表扫描,性能最差。 推荐目标是让大部分查询达到 `range` 或更高效级别[^4]。 ##### 2. `rows` 字段 `rows` 表示 MySQL 估算的需要扫描的行数。理想情况下,应尽量减少此数值。可以通过观察各表间 `rows` 的乘积来判断整体查询效率[^2]。 ##### 3. `Extra` 字段 `Extra` 提供了更多关于查询执行的补充信息。常见的值及其含义包括: - **Using Where**:MySQL 正在使用 WHERE 子句筛选行。 - **Using Index**:覆盖索引,无需回表查询。 - **Using Temporary**:需要创建临时表来处理查询。 - **Using Filesort**:需要进行排序操作,可能导致性能下降。 --- #### 示例分析 假设有一个查询如下: ```sql EXPLAIN SELECT * FROM goods_spec WHERE id IN ( SELECT id FROM goods WHERE id < 2 UNION SELECT goods_id FROM goods_spec_price WHERE goods_id < 2 ); ``` 执行结果可能类似于以下表格: | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | |-----|----------------------|-----------------|--------|---------------|---------|---------|------|------|-----------------------| | 1 | PRIMARY | goods_spec | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100 | Using where | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | goods | RANGE | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 1 | Using where | | 3 | DEPENDENT SUBQUERY | goods_spec_price| RANGE | idx_goods_id | idx_goods_id | 8 | NULL | 1 | Using where | **解读**: - 主查询 (`goods_spec`) 进行了全表扫描 (`ALL`),这通常是不理想的。 - 子查询分别对 `goods` 和 `goods_spec_price` 使用了索引 (`RANGE`),表明它们的条件得到了良好支持。 - 整体查询涉及依赖子查询 (`DEPENDENT SUBQUERY`),可能会降低性能。 --- #### 性能优化建议 1. 尽量避免全表扫描 (`ALL`),改用合适的索引。 2. 减少 `rows` 数值,特别是大表上的扫描次数。 3. 避免不必要的临时表 (`Using Temporary`) 和文件排序 (`Using Filesort`)。 4. 对于复杂查询,考虑拆分为主查询和派生表 (Derived Table),并合理利用索引。 ---
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