【MySql】EXPLAIN执行计划全解析:15个字段深度解读与调优指南
文章目录
- 一、执行计划核心字段总览
- 二、关键字段深度拆解
- 1. type(访问类型)——查询性能的晴雨表
- 典型场景分析:
- 2. key_len(索引使用长度)——索引利用率的检测仪
- 计算示例:
- 3. Extra(附加信息)——隐藏的性能杀手
- 常见值解析:
- 三、全字段详解速查表
- 四、性能诊断四步法
- 第一步:检查type等级
- 第二步:验证索引使用
- 第三步:分析扫描行数
- 第四步:排查Extra警告
- 五、经典优化案例
- 案例1:索引失效分析
- 案例2:覆盖索引优化
- 六、高级分析技巧
- 1. JSON格式查看详细成本
- 2. 索引长度验证公式
- 3. 执行计划可视化工具推荐
- 七、常见问题解决方案
一、执行计划核心字段总览
字段名 | 人类语言解释 | 性能影响等级 |
---|---|---|
type | 数据访问方式 | ★★★★★ |
key | 实际使用索引 | ★★★★☆ |
rows | 预估扫描行数 | ★★★★☆ |
Extra | 附加执行信息 | ★★★★☆ |
key_len | 使用索引的长度 | ★★★☆☆ |
二、关键字段深度拆解
1. type(访问类型)——查询性能的晴雨表
性能从优到劣排序:
system
> const
> eq_ref
> ref
> fulltext
> range
> index
> ALL
典型场景分析:
-- 最优情况:主键查询
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id = 1;
-- type: const-- 最差情况:全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE amount > 100;
-- type: ALL
2. key_len(索引使用长度)——索引利用率的检测仪
计算公式:
索引字段长度 × 字段数 + 预留字节
计算示例:
CREATE TABLE `demo` (`id` INT(11) NOT NULL,`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,`age` TINYINT(4) DEFAULT NULL,INDEX `idx_name_age` (`name`,`age`)
);-- 查询1:使用完整索引
EXPLAIN SELECT * FROM demo WHERE name='张三' AND age=25;
-- key_len = 20*3+1 + 1 = 62-- 查询2:仅使用name列
EXPLAIN SELECT * FROM demo WHERE name='李四';
-- key_len = 20*3+1 = 61
3. Extra(附加信息)——隐藏的性能杀手
常见值解析:
值 | 含义 | 处理建议 |
---|---|---|
Using index | 使用覆盖索引 | 保持当前优化 |
Using temporary | 使用临时表 | 检查GROUP BY/ORDER BY字段 |
Using filesort | 文件排序 | 添加合适索引 |
Using where | 存储引擎返回后过滤 | 检查索引是否完整 |
Select tables optimized away | 优化器已优化(如MIN/MAX查询) | 无需处理 |
三、全字段详解速查表
字段名 | 含义 | 常见值示例 |
---|---|---|
id | 查询序列号 | 1, 2(联合查询时数值不同) |
select_type | 查询类型 | SIMPLE, PRIMARY, SUBQUERY |
table | 访问的表名 | users, orders |
partitions | 匹配的分区 | p0, p1 |
type | 访问方式 | const, ref, ALL |
possible_keys | 可能使用的索引 | idx_name, PRIMARY |
key | 实际使用的索引 | idx_age |
key_len | 使用索引的长度 | 4, 62 |
ref | 索引引用关系 | const, db1.users.id |
rows | 预估扫描行数 | 1, 10024 |
filtered | 存储引擎返回数据后,经过过滤剩余的比例 | 100.00 |
Extra | 附加执行信息 | Using index, Using temporary |
四、性能诊断四步法
第一步:检查type等级
- ✅ 目标:至少达到range级别
- ❌ 问题:出现ALL时需要紧急优化
- 💡 处理:添加合适索引
第二步:验证索引使用
-- 检查实际使用索引是否最优
SHOW INDEX FROM users;
第三步:分析扫描行数
- 当rows > 10000时:可能存在全表扫描
- 优化案例:100万行表查询从2s优化到0.02s
第四步:排查Extra警告
1. 发现Using filesort → 检查ORDER BY字段是否匹配索引
2. 出现Using temporary → 优化GROUP BY字段
3. 存在Using where → 检查查询条件是否完整使用索引
五、经典优化案例
案例1:索引失效分析
-- 原始查询(type: ALL)
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE YEAR(create_time)=2023;-- 优化方案:改为范围查询
EXPLAIN SELECT * FROM orders
WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
-- type提升为range
案例2:覆盖索引优化
-- 原始查询(Extra: NULL)
EXPLAIN SELECT user_id FROM comments WHERE post_id=100;-- 创建覆盖索引
ALTER TABLE comments ADD INDEX idx_post_user(post_id,user_id);
-- Extra显示Using index
六、高级分析技巧
1. JSON格式查看详细成本
EXPLAIN FORMAT=JSON
SELECT * FROM products WHERE price > 100;
-- 查看"cost_info"字段
2. 索引长度验证公式
VARCHAR(n):n*3+2
INT:4
TINYINT:1
DATETIME:5
允许NULL的字段:+1
3. 执行计划可视化工具推荐
- MySQL Workbench执行计划可视化
- Percona Toolkit的pt-visual-explain
- JetBrains DataGrip的图形化展示
七、常见问题解决方案
症状 | 原因 | 解决方案 |
---|---|---|
type=ALL | 无可用索引 | 添加WHERE条件涉及的索引 |
Using filesort | 排序字段不匹配索引 | 创建复合索引包含排序字段 |
key_len过短 | 未充分使用复合索引 | 检查查询条件顺序 |
rows数值异常 | 统计信息过期 | 执行ANALYZE TABLE |
filtered=100 | 存储引擎层未过滤数据 | 检查索引覆盖情况 |
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