数据库之explain

使用explain可以查看sql语句的执行计划,查看是否触发索引,有助于我们优化SQL语句和索引。

使用explain解析一条sql语句会出现以下几个属性:

接下来我们逐一解释这些属性的意义。

id

id代表SQL语句的执行顺序。id越大,优先级越高,越先被执行。id也可以相同,此时执行顺序由上至下。

select_type

select_type表示查询类型。包括如下几个值:

  • SIMPLE:表示简单查询,不包含union和子查询。
  • PRIMARY:表示主查询,查询语句中如果包含子查询,其最外层查询为主查询。
  • SUBQUERY:表示select子句或where子句中的子查询。
  • DERIVED:表示from子句中的子查询。
  • UNION:union语句后的select语句被标记为UNION。
  • UNION RESULT:从union获取结果的select。

table

表示数据来源的表。

partitions

表示匹配的分区。

type

表示访问类型。包括如下几个值:

  • system:表只有一行记录,const类型的特例。
  • const:使用到了primary key或unique索引,只匹配到了一行数据,速度很快。
  • eq_ref:除以上两个类型外的最好联接类型,表示联表查询时,按联表的主键或唯一键联合查询。
  • ref:表示非唯一性扫描,即没有使用primary key或unique索引,可能会找到多个符合条件的行。
  • ref_or_null:类似ref,但可以搜索值为null的行。
  • index_merge:使用了索引合并的优化方法,索引合并是指对多个索引分别进行条件扫描然后将它们各自的结果合并。
  • range:表示有范围的索引扫描,一般是where子句中出现between、<、>、in等关键字。
  • index:与all一样都是读全表,但index是从索引中读取,all是从硬盘中读取,通常比all快,因为索引文件比数据文件小。
  • all:全表扫描。

possible_keys

此次查询可能涉及到的索引。

key

实际使用到的索引。

key_len

索引使用的字节数。

ref

显示索引的哪一列被使用。

rows

执行查询读取的行数,数值越大表示查询效率越差。

filtered

查询的表行占表的百分比。

Extra

包含不适合在其它列显示但十分重要的信息。包含以下几个值:

  • Using filesort:表示MySQL会对数据使用一个外部的索引排序,而不是按照表内的索引顺序进行读取,MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。
  • Using temporary:表示使用了临时表存储中间结果,常见于order by和group by子句。
  • Using index:表示select子句中使用了覆盖索引。
  • Using where:表示使用了where条件。
  • Using join buffer:表示使用了连接缓存。
  • impossible where:表示where子句的值总是false。
  • distinct:表示发现第一个匹配行后不再继续搜索。
<think>嗯,用户想了解数据库中的EXPLAIN是什么。我先得确保自己正确理解这个概念。EXPLAIN是用于分析查询执行计划的工具,对吧?那得先从基本定义讲起,然后说明它的作用。用户可能是开发者或DBA,需要优化查询性能,所以需要解释为什么EXPLAIN重要。 接下来,要分步骤说明。比如EXPLAIN的用途,如何解读输出结果。可能需要提到执行计划中的关键信息,比如访问类型、索引使用、扫描行数等。还要注意不同数据库系统的差异,比如MySQL、PostgreSQL的示例,但用户没有指定具体数据库,所以得保持通用,同时提一下可能存在差异。 用户可能还关心如何使用EXPLAIN,比如在查询前加上关键字。需要给出例子,比如EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE条件。然后解释输出中的列,如id、select_type、table、type、key等。这里要注意用中文术语,并且尽量清晰。 另外,需要提到EXPLAIN ANALYZE这样的扩展功能,用于实际执行查询并获取统计信息。但不同数据库支持程度不同,可能需要简要说明。最后,总结使用EXPLAIN的好处,帮助用户优化查询,提升性能。 需要检查是否有遗漏点,比如执行计划的可视化工具,或者自动优化建议?不过可能属于进阶内容,用户问题比较基础,保持回答简洁。结构上分用途、输出解读、使用步骤、注意事项,这样比较清晰。还要注意使用中文,避免技术术语过于晦涩,必要时举例说明。</think>数据库中的 `EXPLAIN` 是一种用于分析 SQL 查询执行计划的工具。它通过展示数据库如何执行你的 SQL 语句(例如使用了哪些索引、表连接顺序、扫描方式等),帮助你理解查询的性能瓶颈并优化查询效率。 ### 核心作用 1. **查看执行计划** 数据库会根据 SQL 生成一个“执行计划”(Query Execution Plan),描述如何访问数据(全表扫描、索引扫描)、表连接顺序、临时表使用等。`EXPLAIN` 可以将这一计划以结构化形式输出。 2. **定位性能问题** 通过分析 `EXPLAIN` 结果,可以发现以下问题: - 是否使用了低效的全表扫描(如 `ALL` 类型)? - 索引是否生效(`key` 字段是否显示索引名称)? - 是否存在大量临时表或文件排序(如 `Using temporary; Using filesort`)? --- ### 如何使用 `EXPLAIN` 在 SQL 语句前添加 `EXPLAIN` 关键字即可(不同数据库语法可能略有差异): **示例(MySQL):** ```sql EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30; ``` **输出解读(关键字段):** | 字段 | 说明 | |---------------|--------------------------------------------------------------------| | `id` | 查询的序列号,复杂查询中可能包含多个步骤(如子查询、联合查询) | | `select_type` | 查询类型(简单查询 `SIMPLE`、联合查询 `UNION`、子查询 `SUBQUERY` 等) | | `table` | 当前操作涉及的表名 | | `type` | 访问类型(性能从高到低:`const` > `eq_ref` > `ref` > `range` > `ALL`)| | `possible_keys`| 可能使用的索引 | | `key` | 实际使用的索引 | | `rows` | 预估需要扫描的行数 | | `Extra` | 附加信息(如 `Using where` 表示过滤条件,`Using index` 表示覆盖索引) | --- ### 典型优化场景 1. **索引失效问题** - 如果 `type` 为 `ALL`(全表扫描)且 `key` 为空,说明未命中索引,需检查查询条件或索引设计。 2. **连接顺序优化** - 观察多表查询时表的连接顺序(`table` 字段顺序),确保小表优先连接以减少中间结果集。 3. **避免临时表** - 若 `Extra` 包含 `Using temporary`,可能需要优化 `GROUP BY` 或 `ORDER BY` 子句,或增加索引。 --- ### 注意事项 - **数据库差异** 不同数据库(如 MySQL、PostgreSQL、Oracle)的 `EXPLAIN` 输出格式和功能可能不同。例如: - **PostgreSQL** 使用 `EXPLAIN ANALYZE` 会实际执行查询并返回详细统计信息。 - **MySQL** 的 `EXPLAIN` 仅模拟执行计划,不实际运行查询。 - **结合工具使用** 部分数据库提供可视化工具(如 MySQL Workbench)或扩展命令(如 `EXPLAIN FORMAT=JSON`),可更直观地分析执行计划。 --- ### 总结 通过 `EXPLAIN` 分析执行计划,开发者可以: - ✅ 验证索引是否有效 - ✅ 发现全表扫描等低效操作 - ✅ 优化复杂查询的步骤顺序 - ✅ 预估查询的资源和时间消耗 它是数据库性能调优的必备工具,建议在编写关键 SQL 后习惯性使用 `EXPLAIN` 进行验证。
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