MySQL 的EXPLAIN 计划 type 字段详细说明

在 MySQL 的 EXPLAIN 执行计划中，type 字段表示查询的访问类型，即 MySQL 在查询时使用的数据检索方法。不同的 type 值表示不同的查询效率，通常 system 是最优的，而 ALL 是最差的。以下是这些 type 值的详细说明及其排序：

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

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1. system（性能最优）

• 说明：

  • 该表只有一行记录（如 system 表，或者只有一条记录的 MyISAM 表）。
  • 相当于 const，但只适用于单行数据的情况。

• 示例：

  EXPLAIN SELECT * FROM singleton_table;
  

• 特点：

  • 由于表只有一行，直接读取该行即可，不涉及索引扫描或全表扫描。
  • 访问代价极低。

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2. const（常量查询）

• 说明：

  • 适用于 唯一索引（PRIMARY KEY 或 UNIQUE） 查询，并且查询条件是常量。
  • MySQL 仅需查询一次，就能获取数据。
  • 适用于 WHERE 子句中的主键或唯一索引等查询。

• 示例：

  EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE emp_id = 100;
  

• 特点：

  • 查询结果最多返回一行。
  • 查询优化器会在编译阶段就确定查询结果，速度极快。
  • 适用于主键或唯一索引的等值查询。

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3. eq_ref（唯一索引等值匹配）

• 说明：

  • eq_ref 用于 主键（PRIMARY KEY）或唯一索引（UNIQUE KEY） 的等值查询，通常出现在多表 JOIN 操作中。
  • 对于每一行来自主表的数据，子表最多只会返回一条匹配记录。

• 示例：

  EXPLAIN 
  SELECT e.emp_id, d.dept_name 
  FROM employees e 
  JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id;
  

• 特点：

  • 每次查询只返回一行数据（因为 eq_ref 必须基于 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 索引）。
  • 查询优化效果非常好。
  • 常见于 JOIN 语句中，被连接表的主键或唯一索引用于匹配主表的字段。

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4. ref（普通索引等值匹配）

• 说明：

  • ref 表示查询使用了非唯一索引（普通索引、非唯一的外键索引）。
  • 适用于非唯一索引或 JOIN 操作中的索引匹配，可能会返回 多行 数据。

• 示例：

  EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department_id = 5;
  

• 特点：

  • 使用索引查找，但不是唯一匹配（可能匹配多行）。
  • 常用于 JOIN 操作，或者在 WHERE 子句中使用非唯一索引的查询。

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5. range（范围查询）

• 说明：

  • range 表示基于索引范围扫描，可以使用索引高效查找数据。
  • 常见的范围查询有 BETWEEN、>、<、IN 等。

• 示例：

  EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary BETWEEN 5000 AND 10000;
  

• 特点：

  • 适用于索引列上的范围查询。
  • 扫描索引的部分数据，比全表扫描（ALL）高效。
  • 适用于 >, <, BETWEEN, IN() 等操作符。

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6. index（全索引扫描）

• 说明：

  • index 表示 全索引扫描，相当于 ALL（全表扫描），但扫描的是索引而非数据行。
  • 适用于索引覆盖查询（即不需要回表查询）。

• 示例：

  EXPLAIN SELECT idx_column FROM large_table;
  

• 特点：

  • 比全表扫描（ALL）稍快，因为索引通常比整个表小。
  • 不会使用 WHERE 过滤条件，会遍历整个索引。

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7. ALL（全表扫描，性能最差）

• 说明：

  • ALL 表示 全表扫描，意味着 MySQL 需要遍历整个表的所有数据行。
  • 适用于无索引的查询，或者查询无法利用索引。

• 示例：

  EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'John Doe';
  

• 特点：

  • 性能最差，因为需要扫描整张表。
  • MySQL 可能会自动使用 Using filesort 或 Using temporary 进行排序。
  • 如果 ALL 出现在大表查询中，通常需要优化索引。

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总结与排序

访问类型	适用情况	典型场景	速度
system	只有一行数据的表	读取单行数据	最快
const	主键或唯一索引等值查询	WHERE id = 1	极快
eq_ref	主键或唯一索引 JOIN 查询	JOIN ON primary_key	非常快
ref	非唯一索引等值查询	WHERE department_id = 5	快
range	范围查询	WHERE age BETWEEN 18 AND 30	中等
index	全索引扫描	SELECT idx_column FROM table	较慢
ALL	无索引查询或全表扫描	SELECT * FROM large_table	最慢

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优化建议

1. 避免 ALL（全表扫描）：

   • 创建索引，提高查询效率。
   • 使用 EXPLAIN 分析执行计划，确认索引是否被使用。

2. 优化 range（范围扫描）：

   • 适当调整索引，避免 MySQL 过度扫描数据范围。
   • 使用 BETWEEN 或 IN() 查询时，确保索引列的数据分布合理。

3. 提升 ref 和 eq_ref 查询：

   • 使用外键关系，并确保 JOIN 语句涉及索引列。
   • 采用 覆盖索引，减少回表查询的次数。

4. 优化 index（全索引扫描）：

   • 避免 SELECT *，只查询必要字段，减少数据量。
   • 确保查询能利用索引，避免额外的 Using filesort 和 Using temporary。

通过这些优化方法，可以减少数据库的负载，提高查询速度。