相信大多数的java开发程序员，日常工作，免不了涉及数据库的增删改查。而当你写完一句查询语句后，你肯定在想，如果可以事先知道该语句的执行效率，那就可以一定程度上避免设计出糟糕的语句了。那这种工具有吗？还真的有，那就是Explain。
使用EXPLAIN关键字可以模拟数据库优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈。在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL。
Explain分析实战
说明下实验环境，博主使用的mysql数据库为8.0.18 MySQL Community Server - GPL,运行在阿里云的centos服务器上。
数据库初始化脚本如下，创建了三张表，student学生信息表，course课程信息表，stuent_course学生选课评教表。
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student`(
`id` bigint(14) NOT NULL,
`name` varchar(45) NOT NULL,
`sex` CHAR(1) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `student`(`id`,`name`,`sex`)VALUES (201921190203, 'Alice', 'W'),(201921140908, 'Bob', 'M'),(201921305566, 'Cali', 'W');
DROP TABLE IF EXISTS `course`;
CREATE TABLE `course`(
`id` int(11) NOT NULL ,
`name` varchar(10) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `course`(`id`,`name`)VALUES(1001,'math'),(2003,'English'),(2005,'physics');
DROP TABLE IF EXISTS `student_course`;
CREATE TABLE `student_course`(
`id` int(11) NOT NULL,
`student_id` bigint(14) NOT NULL,
`course_id` int(11) NOT NULL,
`remark` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_student_course_id` (`student_id`,`course_id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `student_course`(`id`,`student_id`,`course_id`,`remark`)VALUES(1,201921140908,1001,'good'), (2,201921190203,2005,'not bad'),(3,201921305566,2005,'bad');
explain 结果列解读
下面对stuent表进行查询，解读执行计划。
explain select * from student where id =201921190203;
id列
id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。
id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。
select_type列
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
1）simple:简单查询。查询不包含子查询和union ，如下图的根据主键查询。
mysql>explain select * from course where id =1001;
2）primary:复杂查询中最外层的 select
3）subquery:包含在 select 中的子查询(不在 from 子句中)
4）derived:包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表(derived的英文含义)
用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型
#关闭mysql8.0对衍生表的合并优化
mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off';
mysql> explain select (select 1 from student where id = 201921305566) from (select * from student where id = 201921305566) derivDb;
从结果我们可以看出，最先执行的是派生表查询，然后是select后的子查询，最后是最外层的查询。
#还原默认配置
mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=on';
- union:在 union 中的第二个和随后的所有select
mysql> explain select * from student where id = 201921305566 union all select *
from student where sex = 'M' ;
table列
这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
当 from 子句中有子查询时，table列是"derivenN"格式，表示当前查询依赖 id=N 的查 询，于是先执行 id=N 的查询。
当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为
type列
这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。依次从最优到最差分别为:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL 。一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref。
NULL:mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如:在 索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表。
mysql> explain select min(id) from student;
const, system:mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量(可以看show warnings 的结果)。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为 system
mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off';
mysql> explain select * from (select * from student where id = 201921140908) tmp;
eq_ref:primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的select 查询不会出现这种 type。
mysql>explain select * from student_course left join student on student_course.student_id = student.id;
ref:相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要 和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。
- 简单 select 查询，name是普通索引(非唯一索引)
mysql>EXPLAIN select * from course where name ='math';
- 关联表查询，idx_student_course_id是student_id和course_id的联合索引，这里使用到了student_course 索引的左边前缀student_id部分。
mysql> explain select student_id from student left join student_course on student.id = student_course.student_id;
range:范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定 范围的行。
mysql> explain select * from student where id > 2019000;
index:扫描全表索引，这通常比ALL快一些。
mysql> explain select * from course;
ALL:即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。
mysql> explain select * from student;