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MySQL EXPLAIN 使用详解与执行计划分析优化

news 来源：原创 2025/8/27 12:37:46

MySQL EXPLAIN 使用详解与执行计划分析优化

一、什么是 EXPLAIN？

EXPLAIN 是 MySQL 提供的 SQL 语句分析工具，可以显示 SQL 语句在执行时的执行计划，包括表的访问顺序、使用的索引、连接类型、扫描行数等。通过分析 EXPLAIN 的输出结果，可以帮助我们发现 SQL 性能瓶颈，进行有针对性的优化。

二、EXPLAIN 的基本用法

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

或者

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

三、EXPLAIN 输出字段详解

字段	含义
id	查询中每个 SELECT 子句的标识符，越大优先级越高
select_type	查询类型（SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY、UNION等）
table	当前访问的表名或别名
partitions	匹配的分区（如有分区表）
type	连接类型，反映表的访问方式（性能由好到差：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL）
possible_keys	可能用到的索引
key	实际使用的索引
key_len	使用索引的长度
ref	哪个字段或常量与 key 一起使用
rows	预估需要读取的行数
filtered	经过条件过滤后剩余的百分比（MySQL 5.7+）
Extra	额外信息，如 Using index、Using where、Using filesort、Using temporary 等

四、type 连接类型说明（性能由好到差）

system/const：表只有一行数据或主键等值查询，效率最高
eq_ref：唯一索引等值查询
ref：非唯一索引等值查询
range：范围查询（如 between、>、<、in）
index：全索引扫描
ALL：全表扫描，性能最差

优化目标：
尽量让 type 为 const、eq_ref、ref 或 range，避免 ALL。

五、EXPLAIN 结果分析案例

1. 全表扫描（ALL）

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age = 25;

如果 age 没有索引，type 显示为 ALL，rows 很大，说明是全表扫描。

2. 使用索引（ref/range）

CREATE INDEX idx_age ON users(age);
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age = 25;

此时 type 变为 ref 或 range，rows 显著减少，说明走了索引。

3. 覆盖索引（Using index）

EXPLAIN SELECT age FROM users WHERE age = 25;

Extra 字段出现 Using index，说明只用索引就能返回结果，无需回表，效率更高。

4. 联合索引与最左前缀

CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'Tom' AND age = 20;

只有 WHERE 条件从最左列开始连续使用，才能用到联合索引。

六、索引优化详解

1. 合理选择索引字段

经常作为查询条件（WHERE）、排序（ORDER BY）、分组（GROUP BY）、连接（JOIN）的字段应加索引。
选择区分度高的字段作为索引，区分度低（如性别、布尔值）不建议单独加索引。

2. 联合索引与最左前缀原则

联合索引（如 idx_a_b_c(a, b, c)）只有从最左列开始连续使用，索引才会生效。
例如：WHERE a=1 AND b=2，可以用到 (a, b, c) 索引；WHERE b=2 无法用到。

3. 覆盖索引（索引覆盖查询）

查询的字段全部在索引中，无需回表，效率极高。
例如：SELECT id, name FROM users WHERE name='Tom'; 如果有联合索引 (name, id)，则为覆盖索引。

4. 避免在索引列上使用函数或运算

如 WHERE DATE(create_time) = '2024-07-01'，会导致索引失效。
优化为：WHERE create_time >= '2024-07-01 00:00:00' AND create_time < '2024-07-02 00:00:00'

5. 合理利用唯一索引和主键

唯一索引和主键查询效率最高，能直接定位唯一一行。

6. 控制索引数量

索引不是越多越好，过多索引会影响写入性能和占用空间。
定期清理无用、重复的索引。

7. 利用前缀索引和全文索引

对于长字符串字段（如 email、url），可用前缀索引：CREATE INDEX idx_email ON users(email(10));
对于大文本字段，使用 FULLTEXT 全文索引。

七、更多实战案例

案例1：避免索引失效

错误写法：

SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2024;

优化写法：

SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2024-01-01' AND order_date < '2025-01-01';

原因： 在索引列上使用函数会导致全表扫描。

案例2：利用联合索引优化排序

原SQL：

SELECT * FROM users WHERE status = 1 ORDER BY create_time DESC;

优化：

CREATE INDEX idx_status_create_time ON users(status, create_time DESC);

效果： 查询和排序都能用到索引，避免 Using filesort。

案例3：覆盖索引提升查询效率

原SQL：

SELECT id, name FROM users WHERE status = 1;

优化：

CREATE INDEX idx_status_id_name ON users(status, id, name);

效果： 查询只用索引，无需回表，Extra 显示 Using index。

案例4：避免索引下推失效

原SQL：

SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%abc%';

优化：

SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'abc%';

原因： 前缀模糊匹配可用索引，%开头无法用索引。

案例5：合理利用唯一索引

原SQL：

SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

优化：

CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON users(email);

效果： 查询效率极高，type 为 const。

案例6：多表关联优化

原SQL：

SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE u.status = 1;

优化：

给 orders.user_id 和 users.id 都加索引
给 users.status 加索引

八、EXPLAIN FORMAT=JSON

MySQL 5.6+ 支持 EXPLAIN FORMAT=JSON，输出更详细、结构化的信息，便于自动化分析。

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE age = 25;

九、常见 Extra 字段含义

Using where：通过 where 过滤数据
Using index：覆盖索引，无需回表
Using temporary：使用了临时表，常见于 group by/order by
Using filesort：需要额外排序，性能较差
Using join buffer：连接时用到了 join buffer，说明未用到索引

十、SQL 优化常用方法总结

加索引：为查询条件、排序、分组等常用字段加索引
优化 where 条件：避免在索引列上使用函数、计算、like '%xx%'等
覆盖索引：只查询索引中的字段，减少回表
减少返回行数：用 limit、合理的 where 条件
**避免 select ***：只查需要的字段
合理设计联合索引：遵循最左前缀原则
避免临时表和 filesort：优化 group by、order by
定期用 EXPLAIN 检查 SQL 执行计划，发现并优化慢查询

十一、总结

EXPLAIN 是 SQL 优化的利器，能直观展示执行计划
关注 type、rows、Extra 等字段，发现性能瓶颈
通过加索引、优化 SQL、减少全表扫描和 filesort 提升性能
多用 EXPLAIN 和 EXPLAIN FORMAT=JSON，结合慢查询日志，持续优化数据库

建议：
每次上线新 SQL，务必用 EXPLAIN 检查执行计划，避免潜在性能隐患！

如需更深入的 SQL 优化案例或遇到具体 SQL 性能问题，欢迎留言交流！

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八、EXPLAIN FORMAT=JSON

九、常见 Extra 字段含义

十、SQL 优化常用方法总结

十一、总结

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