explain 是干嘛的

explain 是干嘛的

1.explain的作用

在MySQL中，EXPLAIN是一个用于查询优化的关键字。它可以用于分析查询语句的执行计划，帮助开发人员和数据库管理员理解查询的执行方式、查询涉及的表和索引、连接类型、查询优化器的决策等信息。

通过使用EXPLAIN关键字，可以获取查询执行计划的详细信息，包括以下内容：

1. 查询的执行顺序： EXPLAIN显示查询中各个表的读取顺序，以及连接操作的顺序。这有助于确定查询中哪些表被首先读取，哪些表进行连接操作。
2. 索引使用情况： EXPLAIN显示查询中使用的索引信息，包括哪些索引被选择，以及索引是如何被使用的。这可以帮助确定查询是否能够充分利用索引，或者是否需要对索引进行优化。
3. 行数估计和访问方式： EXPLAIN提供了查询计划中的行数估计，以及访问表的方式（全表扫描、索引扫描等）。这可以帮助分析查询的性能和效率。
4. 连接类型： EXPLAIN显示了查询中使用的连接类型，如内连接、外连接、子查询等。这对于理解查询的逻辑和性能优化非常重要。

通过使用EXPLAIN关键字，可以观察和分析查询执行计划，识别潜在的性能问题，优化查询语句、索引设计和数据库结构，以提高查询的执行效率和性能。它是MySQL优化和调试工作中的重要工具之一。

要使用EXPLAIN关键字，只需在查询语句前加上EXPLAIN关键字，然后执行该语句。MySQL将返回一个关于查询执行计划的详细结果集，供分析和优化使用。

2.explain的字段

EXPLAIN命令在MySQL中返回一组结果集，其中包含有关查询执行计划的详细信息。以下是常见的EXPLAIN结果集中可能出现的字段：

1. id： 查询的唯一标识符，用于标识每个查询操作的顺序。
2. select_type： 查询的类型，例如简单查询、子查询、联合查询等。
3. table： 查询涉及的表名。
4. partitions： 查询涉及的分区信息。
5. type： 表示连接类型或访问方式，如ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围扫描）等。
6. possible_keys： 表示可能使用的索引。
7. key： 实际使用的索引。
8. key_len： 使用的索引的长度。
9. ref： 表示连接条件或常量与索引之间的比较值。
10. rows： 估计的结果集行数。
11. filtered： 过滤条件所过滤的行的百分比。
12. Extra： 额外的信息，如使用临时表、文件排序等。

这些字段提供了查询执行计划的关键信息，可以帮助开发人员和数据库管理员分析查询的执行方式、索引使用情况、连接类型和性能瓶颈等。根据具体的查询语句和表结构，EXPLAIN结果集中的字段可能会有所不同。

3.explain 使用案例以及返回的结果

下面是一些使用EXPLAIN命令的案例以及返回的结果：

基本查询分析：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;

返回的结果如下：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
| 1  | SIMPLE      | users | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1000 | 10.00    | Using where           |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+

这个例子中，执行计划显示了查询的执行方式是一个简单的全表扫描（type为ALL），没有使用索引（possible_keys和key均为NULL），估计的行数为1000行。

连接查询分析：

EXPLAIN SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE u.age > 25;

返回的结果如下：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+----------------+------+------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys       | key     | key_len | ref            | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+----------------+------+-------------+
| 1  | SIMPLE      | o     | NULL       | ALL  | NULL                | NULL    | NULL    | NULL           | 1000 | 10.00    |                       |
| 1  | SIMPLE      | u     | NULL       | ref  | PRIMARY, age_index  | PRIMARY | 4       | test.o.user_id | 10   | 100.00   | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+----------------+------+-------------+

这个例子中，执行计划显示了连接查询的执行方式。第一个表orders进行了全表扫描，没有使用索引。第二个表users使用了索引age_index，且通过索引条件过滤了90%的行。

子查询分析：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders);

返回的结果如下：

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------------------+---------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref                | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------------------+------+--------------+
| 1  | SIMPLE      | orders| NULL       | index | NULL          | user_id | 4       | NULL               | 500  | 100.00   | Using index           |
| 1  | SIMPLE      | users | NULL       | ALL   | PRIMARY       | NULL    | NULL    | test.orders.user_id | 1000 | 10.00    | Using where; Using index|
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------------------+------+--------------+

这个例子中，执行计划显示了子查询的执行方式。第一个查询对orders表使用了索引user_id进行检索，第二个查询对users表进行了全表扫描。

优化索引分析：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE last_name = 'Smith';

返回的结果如下：

+----+-------------+-------+------------+------+----------------+---------+---------+-------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys  | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+------+----------------+---------+---------+-------+------+----------+----------------+
| 1  | SIMPLE      | users | NULL       | ref  | last_name_index| last_name | 10      | const | 50   | 100.00   | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+----------------+---------+---------+-------+------+----------+----------------+

这个例子中，执行计划显示了索引的使用情况。查询使用了索引last_name_index，并且使用了索引条件进行筛选。

通过执行EXPLAIN命令并分析结果集，可以获得关于查询执行计划、索引使用情况和性能瓶颈的详细信息。这些信息对于优化查询性能和改进数据库结构非常有帮助。

引last_name_index，并且使用了索引条件进行筛选。

通过执行EXPLAIN命令并分析结果集，可以获得关于查询执行计划、索引使用情况和性能瓶颈的详细信息。这些信息对于优化查询性能和改进数据库结构非常有帮助。