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深入理解 MySQL 的 EXPLAIN 工具

news 来源：原创 2025/7/14 1:31:21

1. 什么是 EXPLAIN 工具？

EXPLAIN 是 MySQL 中用来分析 SQL 查询执行计划的命令，它能够显示查询在执行时会如何访问表、使用哪些索引、扫描多少行等信息。通过 EXPLAIN 工具，开发者可以直观地了解查询的执行过程，从而进行针对性的优化。

1.1 使用方式

EXPLAIN 的基本语法如下：

EXPLAIN [SQL 查询语句];

例如：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2024-01-01';

执行后会返回一张表，描述了 SQL 查询的执行计划。

2. EXPLAIN 的输出字段详解

EXPLAIN 的结果表包含多个字段，每个字段都提供了关于查询执行的关键信息。以下是常见的字段及其含义：

2.1 id

  • 每个查询步骤的标识符。
  • 如果是单表查询，id 值为 1；如果是多表查询或子查询，id 值越大优先级越高。

2.2 select_type

  • 查询的类型，表示查询中每个部分的角色。
  • 常见值包括：
    • SIMPLE：简单查询，没有子查询或 UNION。
    • PRIMARY：主查询（最外层查询）。
    • SUBQUERY：子查询。
    • DERIVED：派生表（子查询出现在 FROM 子句中）。
    • UNION：UNION 查询的第二个及后续部分。
    • UNION RESULT：UNION 的结果集。

2.3 table

  • 当前查询涉及的表名。
  • 如果是派生表或子查询，显示为 <derivedN>，其中 N 表示派生表的编号。

2.4 partitions

  • 表示查询使用的分区（如果表有分区）。
  • 如果表未分区，则该字段为空。

2.5 type

  • 表示查询的访问类型，性能从好到差排序如下：
    • system：表只有一行，最优。
    • const：一次匹配一个常量，效率高。
    • eq_ref：使用主键或唯一索引，每次匹配一行。
    • ref：普通索引扫描，返回匹配多行。
    • range：索引范围扫描。
    • index：全索引扫描，性能较差。
    • ALL：全表扫描，性能最差，需要优化。

2.6 possible_keys

  • 查询可能使用的索引。
  • 如果为空，说明没有可用索引，需要考虑添加索引。

2.7 key

  • 实际使用的索引。
  • 如果为空，表示查询未使用索引。

2.8 key_len

  • 表示使用的索引长度（以字节为单位）。
  • 值越短，说明索引使用越高效。

2.9 ref

  • 表示索引列与查询中哪些字段或常量匹配。

2.10 rows

  • MySQL 预估需要扫描的行数。
  • 该值仅为估算值，实际行数可能不同，但一般反映了查询性能的优劣。

2.11 Extra

  • 附加信息，描述查询中的额外操作，常见值包括：
    • Using where：查询使用了 WHERE 条件过滤。
    • Using index：查询只用索引，不访问表数据（覆盖索引）。
    • Using temporary：查询使用了临时表，性能可能较差。
    • Using filesort：查询使用了文件排序，需要优化。
    • Using join buffer：使用连接缓冲区，通常意味着表连接需要优化。

3. EXPLAIN 工具的使用示例

3.1 示例查询

假设有如下表结构：

CREATE TABLE orders (order_id INT PRIMARY KEY,customer_id INT,order_date DATE,total_price DECIMAL(10, 2),INDEX idx_customer_date (customer_id, order_date)
);

查询语句：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2024-01-01' ORDER BY total_price DESC;

3.2 查询执行计划

执行后结果可能如下：

idselect_typetabletypepossible_keyskeykey_lenrefrowsExtra
1SIMPLEordersrangeidx_customer_dateidx_customer_date5const1000Using where; Using filesort

3.3 分析结果

  1. 索引使用情况

    • possible_keys 和 key 表明查询使用了索引 idx_customer_date。
    • 这说明索引设计与查询条件匹配。

  2. 扫描行数

    • rows 显示预估扫描了 1000 行。

  3. 额外操作

    • Extra 显示了 Using filesort，说明 ORDER BY 操作未使用索引排序。

3.4 优化建议

  1. 为了优化 ORDER BY，可以调整索引：

    ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_customer_date_price (customer_id, order_date, total_price);

    通过在索引中加入 total_price，可以避免文件排序。

  2. 如果数据量巨大，可以使用分页查询：

    SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2024-01-01' ORDER BY total_price DESC LIMIT 100;

4. EXPLAIN 工具的优化流程

4.1 检查索引使用情况

  • 如果 key 为空但 possible_keys 有值，说明索引未被使用，需要优化查询语句或调整索引。
  • 确保查询条件能够利用索引。例如，如果索引是 (A, B)，查询条件必须包含 A，否则索引不会被使用。

4.2 优化访问类型

  • 避免 type 为 ALL 或 index，尽量使用 range、ref 或更高效的类型。
  • 对于连接查询，确保连接字段有索引。

4.3 消除额外操作

  • 针对 Using filesort 和 Using temporary，可以通过优化索引或改写查询语句来消除。
  • 考虑使用覆盖索引（索引中包含查询需要的所有字段）。

4.4 关注扫描行数

  • rows 字段的值越小，查询效率越高。
  • 如果扫描行数过多，可能需要重新设计表结构或索引。

5. 高级应用与注意事项

5.1 多表连接查询

  • 在多表连接中，EXPLAIN 会按照连接顺序显示表的访问方式。
  • 优化方向：确保每次连接的驱动表都能通过索引高效访问。

5.2 使用子查询与派生表

  • 子查询和派生表可能导致性能问题。EXPLAIN 能帮助识别这些问题。
  • 优化方向：将子查询改写为 JOIN 查询，或使用临时表存储中间结果。

5.3 慎用函数和表达式

  • 如果查询条件中使用了函数或表达式（如 WHERE YEAR(order_date) = 2024），会导致索引失效。
  • 优化方向：改为使用直接比较（如 WHERE order_date >= '2024-01-01' AND order_date < '2025-01-01'）。

5.4 分区表的分析

  • 对于分区表，partitions 字段显示查询使用的分区。
  • 确保查询条件能有效利用分区裁剪，减少扫描范围。

6. 总结

EXPLAIN 是 MySQL 查询优化的利器，它帮助开发者清楚地了解查询的执行过程及潜在的性能瓶颈。通过合理地使用 EXPLAIN 工具，可以优化索引设计、改写查询语句，从而显著提升数据库的性能。记住，优化是一个持续的过程，EXPLAIN 是其中不可或缺的一部分。通过不断实践与分析，您将能够更深入地掌握 SQL 查询优化的艺术。

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编程日记 2025/7/12 11:55:37

leetcode 面试经典 150 题：两数之和

链接两数之和题序号1题型数组解题方法1. 哈希表&#xff0c;2. 暴力法难度简单熟练度✅✅✅✅✅ 题目 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target&#xff0c;请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数&#xff0c;并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输…...

编程日记 2025/7/12 11:55:35