MySQL-Explain
Explain工具是什么？
是MySQL提供的工具，在select前添加explain关键字，会返回执行计划信息，而不是执行SQL
可以用来分析SQL的执行情况，比如使用哪些索引，扫描哪些行...
注意：如果from包含子查询，仍会执行该子查询，查询结果放入到临时表中
Explain官网入口
辅助学习理解预置表数据：
DROP TABLE IF EXISTS `actor`;
CREATE TABLE `actor` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(45) DEFAULT NULL,
`update_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18');
DROP TABLE IF EXISTS `film`;
CREATE TABLE `film` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');
DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
CREATE TABLE `film_actor` (
`id` int(11) NOT NULL,
`film_id` int(11) NOT NULL,
`actor_id` int(11) NOT NULL,
`remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);Explain怎么用？
在select查询语句前面加上explain关键字即可，sql语句中每有一个select关键字就会输出一行类似执行计划的信息
explain 两个变种
a) explain extended：额外提供一些优化信息。紧随其后通过 show warnings 命令可以 得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。额外还有 filtered 列，是一个百分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表，id值越大执行的优先级越高，id相同从上往下执行，注意这里的id并非主键）
b) explain partitions：多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分 区
我的MySQL5.7版本添加explain默认展示了filtered 和partitions 列，extended和partitions关键字未来版本可能会被移除
explain输出结果每一列的含义，截取官网描述如下：
Table 8.1 EXPLAIN Output Columns
| Column | JSON Name | Meaning |
|---|---|---|
| id | select_id |
The SELECT identifier |
| select_type | None | The SELECT type |
| table | table_name |
The table for the output row |
| partitions | partitions |
The matching partitions |
| type | access_type |
The join type |
| possible_keys | possible_keys |
The possible indexes to choose |
| key | key |
The index actually chosen |
| key_len | key_length |
The length of the chosen key |
| ref | ref |
The columns compared to the index |
| rows | rows |
Estimate of rows to be examined |
| filtered | filtered |
Percentage of rows filtered by table condition |
| Extra | None | Additional information |
explain中的列详细介绍
1. 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。
2. 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
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
5）union：在 union 中的第二个和随后的 select
3. 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
4. partitions列
如果查询是基于分区表的话，partitions 字段会显示查询将访问的分区。
5. 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（目标数据在主键索引树和二级索引树同时存在时，优先用二级索引树去查，因为二级索引树没有保存全部数据，更轻量效率高）
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。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所有表最多有一个匹配行，读取1次速度比较快。
system是 const的特例，表里只有一条记录匹配时为system
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。
ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一索引的部分前缀，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）：
关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分：
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。
index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。
ALL：即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化。
6. possible_keys列
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。
7.key列
这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。 如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。
8.key_len列
这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。
key_len计算规则如下：
-
字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，如果是utf-8，一个数字或字母占1个字节，一个汉字占3个字节
-
-
char(n)：如果存汉字长度就是 3n 字节
-
-
-
varchar(n)：如果存汉字则长度是 3n + 2 字节，加的2字节用来存储字符串长度，因为varchar是变长字符串
-
-
数值类型
-
-
tinyint：1字节
-
smallint：2字节
-
int：4字节
-
bigint：8字节
-
-
时间类型
-
-
date：3字节
-
timestamp：4字节
-
datetime：8字节
-
-
如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL
索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索 引。
9. ref列
这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）
10. rows列
这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。
11.filtered 列
该列是一个百分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表）。
12. Extra列
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：
1）Using index：使用覆盖索引
覆盖索引定义：mysql执行计划explain结果里的key有使用索引，如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取，这种情况一般可以说是用到了覆盖索引，extra里一般都有using index；覆盖索引一般针对的是辅助索引，整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果，不需要通过辅助索引树找到主键，再通过主键去主键索引树里获取其它字段值
2）Using where：使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖
3）Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围；
4）Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。
-
actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct
-
film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表
5）Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
-
actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录
-
film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index
6）Select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段是
