mysql之explain

explain命令用于查看执行效果。虽然这个命令只能搭配select类型语句使用，如果你想查看update，delete类型语句中的索引效果，也不是太难的事情，只要保持条件不变，把类型转换成select就行了。

explain的语法如下：

explain[extended] select ... from ... where ...

如果使用了extended，那么在执行完explain语句后，可以使用show warnings语句查询相应的优化信息。

explain结果主要几个指标格式如下：

select_type: [SIMPLE]

table: [xx_table]

type: [ALL] or [ref] ...

possible_keys: [idx...]

key: [idx...] or NULL ...

key_len: [length]

ref: [const...]

rows: [rows]

Extra: [Using where] [Using filesort] ...

Explain的type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref，否则就可能会出现性能问题。

附explain所有指标说明（《MySQL性能调优与架构设计》第8章MySQL数据库Query的优化）：

ID：MySQL Query Optimizer选定的执行计划中查询的序列号。

Select_type：所使用的查询类型，主要有以下这几种查询类型。

DEPENDENT SUBQUERY：子查询内层的第一个SELECT，依赖于外部查询的结果集。

DEPENDENT UNION：子查询中的UNION，且为UNION中从第二个SELECT开始的后面所有SELECT，同样依赖于外部查询的结果集。

PRIMARY：子查询中的最外层查询，注意并不是主键查询。

SIMPLE：除子查询或UNION之外的其他查询。

SUBQUERY：子查询内层查询的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询结果集。

UNCACHEABLE SUBQUERY：结果集无法缓存的子查询。

UNION：UNION语句中第二个SELECT开始后面的所有SELECT，第一个SELECT为PRIMARY。

UNION RESULT：UNION 中的合并结果。

Table：显示这一步所访问的数据库中的表的名称。

Type：告诉我们对表使用的访问方式，主要包含如下集中类型。

all：全表扫描。

const：读常量，最多只会有一条记录匹配，由于是常量，实际上只须要读一次。

eq_ref：最多只会有一条匹配结果，一般是通过主键或唯一键索引来访问。

fulltext：进行全文索引检索。

index：全索引扫描。

index_merge：查询中同时使用两个（或更多）索引，然后对索引结果进行合并（merge），再读取表数据。

index_subquery：子查询中的返回结果字段组合是一个索引（或索引组合），但不是一个主键或唯一索引。

rang：索引范围扫描。

ref：Join语句中被驱动表索引引用的查询。

ref_or_null：与ref的唯一区别就是在使用索引引用的查询之外再增加一个空值的查询。

system：系统表，表中只有一行数据；

unique_subquery：子查询中的返回结果字段组合是主键或唯一约束。

Possible_keys：该查询可以利用的索引。如果没有任何索引可以使用，就会显示成null，这项内容对优化索引时的调整非常重要。

Key：MySQL Query Optimizer 从 possible_keys 中所选择使用的索引。

Key_len：被选中使用索引的索引键长度。

Ref：列出是通过常量（const），还是某个表的某个字段（如果是join）来过滤（通过key）的。

Rows：MySQL Query Optimizer 通过系统收集的统计信息估算出来的结果集记录条数。

Extra：查询中每一步实现的额外细节信息，主要会是以下内容。

Distinct：查找distinct 值，当mysql找到了第一条匹配的结果时，将停止该值的查询，转为后面其他值查询。

Full scan on NULL key：子查询中的一种优化方式，主要在遇到无法通过索引访问null值的使用。

Range checked for each record (index map: N)：通过 MySQL 官方手册的描述，当 MySQL Query Optimizer 没有发现好的可以使用的索引时，如果发现前面表的列值已知，部分索引可以使用。对前面表的每个行组合，MySQL检查是否可以使用range或 index_merge访问方法来索取行。

SELECT tables optimized away：当我们使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段时，MySQL Query Optimizer 会通过索引直接一次定位到所需的数据行完成整个查询。当然，前提是在 Query 中不能有 GROUP BY 操作。如使用MIN()或MAX()的时候。

Using filesort：当Query 中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。

Using index：所需数据只需在 Index 即可全部获得，不须要再到表中取数据。

Using index for group-by：数据访问和 Using index 一样，所需数据只须要读取索引，当Query 中使用GROUP BY或DISTINCT 子句时，如果分组字段也在索引中，Extra中的信息就会是 Using index for group-by。

Using temporary：当 MySQL 在某些操作中必须使用临时表时，在 Extra 信息中就会出现Using temporary 。主要常见于 GROUP BY 和 ORDER BY 等操作中。

Using where：如果不读取表的所有数据，或不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据，则会出现 Using where 信息。

Using where with pushed condition：这是一个仅仅在 NDBCluster存储引擎中才会出现的信息，而且还须要通过打开 Condition Pushdown 优化功能才可能被使用。控制参数为 engine_condition_pushdown。

Impossible WHERE noticed after reading const tables：MySQL Query Optimizer 通过收集到的统计信息判断出不可能存在结果。

No tables：Query 语句中使用 FROM DUAL或不包含任何 FROM子句。

Not exists：在某些左连接中，MySQL Query Optimizer通过改变原有 Query 的组成而使用的优化方法，可以部分减少数据访问次数。