在實際開發(fā)中，如果選擇的是 MySQL 數(shù)據(jù)庫，通常會使用EXPLAIN關(guān)鍵字來顯示查詢 SQL 的執(zhí)行計劃，從而幫助我們優(yōu)化查詢性能。那么，EXPLAIN是如何工作的？EXPLAIN結(jié)果里面的字段該如何理解，這篇文章，我們將詳細分析。

字段解析

當(dāng)我們對一個查詢語句執(zhí)行EXPLAIN時，EXPLAIN通常會返回以下字段，下面我們將對各個列的含義及其示例進行說明。

(1) id

id表示查詢的標識符。如果一個查詢包含子查詢或聯(lián)合查詢，每個子查詢或聯(lián)合查詢都會有一個唯一的 id。比如：1

(2) select_type

select_type表示查詢的類型，表示查詢是簡單查詢、聯(lián)合查詢、子查詢等。

常見值：

• SIMPLE: 簡單查詢，不包含子查詢或聯(lián)合查詢。
• PRIMARY: 最外層查詢。
• SUBQUERY: 子查詢中的第一個 SELECT。
• DERIVED: 派生表（子查詢中的 FROM 子句）。

比如：SIMPLE

(3) table

table代表了查詢涉及的表名或別名。

比如：users

(4) partitions

partitions代表查詢涉及的分區(qū)（如果有）。比如：NULL

(5) type

type表示連接類型，反映了 MySQL 如何查找表中的行。

常見值（按效率從高到低排序）：

• system: 表只有一行（等同于系統(tǒng)表）。
• const: 表最多有一個匹配行（主鍵或唯一索引）。
• eq_ref: 對于每個來自前表的行組合，從該表讀取一行。
• ref: 對于每個來自前表的行組合，從該表讀取所有匹配行。
• range: 只檢索給定范圍的行，使用索引來選擇行。
• index: 全索引掃描。
• ALL: 全表掃描。

比如：ref

(6) possible_keyspossible_keys表示 MySQL 認為可以使用的索引。比如：PRIMARY

(7) keykey表示實際使用的索引。比如：PRIMARY

(8) key_lenkey_len表示使用的索引的長度。比如：4

(9) refref顯示使用哪個列或常數(shù)與 key 一起從表中選擇行。比如：const

(10) rowsrows表示 MySQL 估計要掃描的行數(shù)。比如：1

(11) filtered

filtered表示返回結(jié)果的行占總行數(shù)的百分比。比如：100.00

(12) ExtraExtra表示額外的信息，描述查詢執(zhí)行過程中一些特定的操作。

常見值：

1. Using index: 使用覆蓋索引（只從索引中讀取信息，而不是從實際表中讀?。?。
2. Using where: 使用 WHERE 子句過濾行。
3. Using temporary: 使用臨時表保存中間結(jié)果。
4. Using filesort: 需要額外的排序操作（文件排序）。

比如：Using where

示例

為了更好的解釋，我們來看一下示例說明，假設(shè)有一個簡單的表 users，結(jié)構(gòu)如下：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    age INT,
    city VARCHAR(100)
);

執(zhí)行一個查詢：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;

可能得到的輸出如下：

解釋：

• id: 查詢的標識符，只有一個簡單查詢，所以 id 是 1。
• select_type: 查詢類型，這里是 SIMPLE，表示簡單查詢。
• table: 查詢涉及的表，這里是 users。
• partitions: 沒有使用分區(qū)，所以是 NULL。
• type: 連接類型，這里是 ALL，表示全表掃描。
• possible_keys: 可能使用的索引，這里沒有索引可以使用。
• key: 實際使用的索引，這里沒有使用索引，所以是 NULL。
• key_len: 索引長度，這里沒有使用索引，所以是 NULL。
• ref: 引用的列或常數(shù)，這里沒有使用索引，所以是 NULL。
• rows: 估計要掃描的行數(shù)，這里估計要掃描 1000 行。
• filtered: 過濾百分比，這里是 10%，表示大約 10% 的行滿足 WHERE 條件。
• Extra: 額外信息，這里是 Using where，表示使用了 WHERE 子句進行過濾。

通過EXPLAIN的結(jié)果，我們可以看到查詢的執(zhí)行計劃，并據(jù)此優(yōu)化查詢。例如，可以考慮在 age 列上添加索引以提高查詢性能。

優(yōu)化建議

根據(jù)EXPLAIN的輸出，可以采取以下優(yōu)化措施：

• 使用合適的索引確保在查詢中使用的列上建立索引。例如，對于 WHERE 子句中的列、JOIN 子句中的連接列、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列，都應(yīng)考慮建立索引。
• 避免全表掃描：如果 type 列顯示為 ALL，表示全表掃描。應(yīng)該考慮添加索引以避免全表掃描。
• 優(yōu)化連接順序：對于多表連接，優(yōu)化器會選擇最優(yōu)的連接順序?？梢酝ㄟ^EXPLAIN查看連接順序，并調(diào)整查詢以優(yōu)化連接順序。
• 使用覆蓋索引如果Extra列顯示為Using index，表示查詢只從索引中讀取數(shù)據(jù)，而不需要訪問實際表。可以通過添加合適的索引來實現(xiàn)覆蓋索引。
• 減少返回的行數(shù)使用LIMIT子句限制返回的行數(shù)，減少掃描的行數(shù)。
• 避免使用 SELECT盡量避免使用SELECT *，只選擇需要的列以減少數(shù)據(jù)傳輸量。
• 優(yōu)化子查詢對于子查詢，可以考慮使用JOIN或派生表來替代，減少查詢的復(fù)雜度。

總結(jié)

本文，我們詳細地分析了EXPLAIN，它是 MySQL 中用于顯示 SQL 查詢執(zhí)行計劃的關(guān)鍵字。EXPLAIN提供了查詢優(yōu)化器選擇的執(zhí)行路徑，包括表訪問順序、索引使用情況、連接類型和掃描行數(shù)等信息。通過EXPLAIN的輸出，開發(fā)者可以識別性能瓶頸，如全表掃描、索引未使用等，并進行針對性的優(yōu)化，例如添加索引、優(yōu)化連接順序和減少返回行數(shù)等。

因此，在實際開發(fā)中，我們應(yīng)該合理地使用EXPLAIN關(guān)鍵字來幫助我們來優(yōu)化查詢。