explain 分析sql语句

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| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
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使用explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句，从而得知MySQL 是如何处理sql语句。

id

select 查询的序列号，包含一组可以重复的数字，表示查询中执行sql语句的顺序。一般有三种情况：
第一种：id全部相同，sql的执行顺序是由上至下；
第二种：id全部不同，sql的执行顺序是根据id大的优先执行；
第三种：id既存在相同，又存在不同的。先根据id大的优先执行，再根据相同id从上至下的执行。

select_type

select 查询的类型，主要是用于区别普通查询，联合查询，嵌套的复杂查询
simple：简单的select 查询，查询中不包含子查询或者union
primary：查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为primary
subquery：在select或where 列表中包含了子查询
derived：在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生）MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。
union：若第二个select出现在union之后，则被标记为union，若union包含在from子句的子查询中，外层select将被标记为：derived
union result：从union表获取结果的select

partitions

表所使用的分区，如果要统计十年公司订单的金额，可以把数据分为十个区，每一年代表一个区。这样可以大大的提高查询效率。

type

这是一个非常重要的参数，连接类型，常见的有：all , index , range , ref , eq_ref , const , system , null 八个级别。性能从最优到最差的排序：system > const > eq_ref > ref > range > index > all。

对java程序员来说，若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。

all：（full table scan）全表扫描无疑是最差，若是百万千万级数据量，全表扫描会非常慢。

index：（full index scan）全索引文件扫描比all好很多，毕竟从索引树中找数据，比从全表中找数据要快。

range：只检索给定范围的行，使用索引来匹配行。范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。

ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事，匹配的结果是多个并非唯一值。

eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO，匹配的结果只可能是一条记录，

const：表示通过索引一次就可以找到，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快，若将主键至于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。

system：表只有一条记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，了解即可

possible_keys

显示查询语句可能用到的索引(一个或多个或为null)，不一定被查询实际使用。仅供参考使用。

key

显示查询语句实际使用的索引。若为null，则表示没有使用索引。

key_len

显示索引中使用的字节数，可通过key_len计算查询中使用的索引长度。在不损失精确性的情况下索引长度越短越好。key_len 显示的值为索引字段的最可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，并不是通过表内检索出的。

ref

显示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值。

rows

根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，值越大越不好。

extra

Using filesort：说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序” 。出现这个就要立刻优化sql。

Using temporary：使用了临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和 分组查询 group by。出现这个更要立刻优化sql。

Using index：表示相应的select 操作中使用了覆盖索引（Covering index），避免访问了表的数据行，效果不错！如果同时出现Using where，表明索引被用来执行索引键值的查找。如果没有同时出现Using where，表示索引用来读取数据而非执行查找动作。

覆盖索引（Covering Index） ：也叫索引覆盖，就是select 的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select 列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件。

Using index condition：在5.6版本后加入的新特性，优化器会在索引存在的情况下，通过符合RANGE范围的条数 和 总数的比例来选择是使用索引还是进行全表遍历。

Using where：表明使用了where 过滤。

Using join buffer：表明使用了连接缓存。

impossible where：where 语句的值总是false，不可用，不能用来获取任何元素。

distinct：优化distinct操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作。

filtered

一个百分比的值，和rows 列的值一起使用，可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集，从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表，减轻连接的次数。

通过explain的参数介绍，我们可以得知：
1. 表的读取顺序(id)
2. 数据读取操作的操作类型(type)
3. 哪些索引被实际使用(key)
4. 表之间的引用(ref)
5. 每张表有多少行被优化器查询(rows)

性能下降的原因

A.从程序员的角度
1. 查询语句写的不好
2. 没建索引，索引建的不合理或索引失效
3. 关联查询有太多的join

B.从服务器的角度
1. 服务器磁盘空间不足
2. 服务器调优配置参数设置不合理

总结

1. 索引是排好序且快速查找的数据结构。其目的是为了提高查询的效率。
2. 创建索引后，查询数据变快，但更新数据变慢。
3. 性能下降的原因很可能是索引失效导致。
4. 索引创建的原则，经常查询的字段适合创建索引，频繁需要更新的数据不适合创建索引。
5. 索引字段频繁更新，或者表数据物理删除容易造成索引失效。
6. 擅用 explain 分析sql语句
7. 除了优化sql语句外，还可以优化表的设计。如尽量做成单表查询，减少表之间的关联。设计归档表等。