explain详解

概述
explain是用来查看sql的执行计划的，每当我们想要看看sql执行计划，或者由于性能原因更是需要分析执行计划· 。一般来说sql执行计划都是这样的，我们需要明白每个字段的含义。
table字段
table字段表示sql执行计划的每一步都涉及的表，具体是对哪一张表的操作
举例：
explain select * from s1

explain select * from s1 inner join s2
id字段
凡是explain的sql语句中有一个select, 那么就会分配一个id
举例：
explain SELECT * FROM s1 WHERE key1 = ‘sHNz1Mhr’;

explain SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1;（同一个select,它的id相同）
(注意: 连接查询虽然涉及两张表，但是还是一个select,还是分配一个相同id，出现在前面的是驱动表，s2是驱动表，s1是被驱动表)

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = ‘sHNz1Mhr’;
（说明: 这里包含子查询，所以有两个select,那么也就分配了两个id. 特殊情况下，会对子查询重写，这样会把两个查询转换为连接，就只会分配一个id,转换为上面的情况）

explain SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2
(说明：这里union操作，为了合并两个表查询结果分配了两个id 1和 2，但是最后一行生成了一个null的，表名为<union1,2> 其实这个是个临时表，也是这个语句要操作的一部分，那就是对合并的表去重，union all就没有最后一行，因为不需要去重而操作临时表)
select_type字段
slect_type表示查询的类型

举例：
a.SIMPLE（简单查询）

explain select * from s1;
EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;
（说明：连接也算SIMPLE）

b.PRIMARY(主查询)
（一些由多个select 拼接出来的查询都要分主次，比如 union，union all ,子查询，一般最左边的是主查询）

explain SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;
（说明：union合并了两个子查询，对s1的查询是主查询）

explain SELECT * FROM s1 UNION all SELECT * FROM s2;
（说明：union all 不去重合并两个子查询，对s1查询是主查询）

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = ‘sHNz1Mhr’;
（说明：这是个很明显有子查询的sql, 对S2是子查询，对s1是主查询）

c.UNION(union 查询)
UNION主要是针对union,union all两种查询来说的，如果最左边的是PRIMARY，那么剩下的就是UNION

d.UNION RESULT（union result查询）
UNION RESULT主要是表示对临时表的查询，如果是对临时表的查询操作，那么就是UNION RESULT，比如union要对生成的临时表去重，那么临时表的select_type就是UNION RESULT

e.SUBQUERY(子查询)

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = ‘sHNz1Mhr’;
（说明：这是个很明显有子查询的sql, 对S2是子查询，对s1(最左边)是主查询）
type字段
type字段表示查询访问方法

1 const(主要对于唯一能确定一条记录的索引，比如主键和唯一索引，唯一索引的等值检索)

explain select * from s1 where key2=1340434282;

2 .ref(二级普通索引的等值检索)
explain select * from s1 where key1=“aaa”;

3.range（索引的范围检索，包括唯一索引，主键，普通索引. 特殊情况会转换为const,ref,比如范围就一个值 id in (10) 这种）
explain select * from s1 where id>10;

4.index(当全表扫描，但是直接使用覆盖索引，不需要回表的时候就是index, 毕竟扫描主键索引，扫描二级索引成本要低很多)
EXPLAIN SELECT key_part2 FROM s1 WHERE key_part3= ‘a’;

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part3 = ‘a’;
possible_keys和key字段
possible_keys表示可能用到的索引， key表示最终使用的索引，优化器会挑选成本最低的去执行
key_len字段
key_len看到这个字段的名称应该就知道和key有关系了，它指的含义就是该索引记录的最大长度的字节数

explain select * from s1 where id=10;
(说明：使用的索引是id 是int类型的，长度为4个字节)

explain select * from s1 where key1=“aaa”;
(说明: 使用的索引是key1, 他的类型是varchar(100), 因为是utf8编码，一个字符三个字节也就是300；因为是可变，那么需要2个字节记录长度；key1可以为null,需要再多1个字节；所以是303)

explain select * from s1 where key2=1786216152;
(说明：使用key2作为索引，key2的类型为int(11), 底层是使用4个字节存储的，但是key2是允许为null的，所以需要多1个字节；所以是5)
rows字段
rows指的是每一行执行计划的操作的扫描行数，因为走了索引只是过滤了不满足索引字段的记录，and后面可能还有条件过滤，所以需要扫描完后，继续拿满足索引的主键进行回表继续过滤。

explain select * from s1 where id=10;
(说明：使用的索引是主键索引，扫描一行就可以了)

explain select * from s1;
（说明：全表扫描，将近10000行,扫描的是聚簇索引B+树）
Extra字段
extra字段可以更加准确描述你的sql是怎么执行的

1.No tables used
（说明：查询的时候没有选择表时）
explain select 1;

2.Impossible WHERE
（说明：where 子句条件永远为false）
explain select * from s1 where id is null;

3.No matching min/max row
(说明：当我们使用聚合函数Max/Min,但是where子句并没有匹配到任何记录，那么不可能存在Max/Min)
explain select Max(id) from s1 where key1=“aaaaaaaaa”;

4.using index
(说明：当我们使用二级索引时，直接使用到覆盖索引不需要回表时)
explain select key1,id from s1 where key1>“w”;(普通索引只包含索引字段和主键字段值)

5.Using index condition
（说明：对于二级索引回表的情况，能在二级索引过滤掉的都过滤掉，减少回表次数）
explain select * from s1 WHERE key1>“W” and key1 like “%addsds”;

6.Using where
(说明：当where后面条件查询时，但是走不了索引的情况)
explain select * from s1 where common_field>“aa”;

explain select * from s1 where key1>“y” and common_field>“a”;

7.Using filesort
（说明：主要是针对排序的，如果查询的记录需要排序，如果没有对应的索引，那么就需要在内存或者磁盘进行排序，这个时候就是Using filesort）
explain select * from s1 order by common_field limit 10;

explain select * from s1 where key1>“w” order by key2;

8.Using temporary
（说明：当我们用到了临时表(排序，去重，分组)的时候，会触发这个类型的extra）
explain select distinct common_field from s1 where common_field>“w”;

explain SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;

EXPLAIN SELECT common_field, COUNT(*) AS amount FROM s1 GROUP BY common_field;

json格式的执行计划（几乎包含每一步的执行成本花费）
explain format=json select * from s1 where id>“9000”

{
      
      
  "query_block": {
      
      
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      
      
      "query_cost": "404.08"//整个查询成本预计
    },
    "table": {
      
      
      "table_name": "s1",
      "access_type": "range",
      "possible_keys": [
        "PRIMARY"
      ],
      "key": "PRIMARY",
      "used_key_parts": [
        "id"
      ],
      "key_length": "4"//索引长度
      "rows_examined_per_scan": 1003,//扫描条数
      "rows_produced_per_join": 1003,//扇出
      "filtered": "100.00",
      "cost_info": {
      
      
        "read_cost": "203.48", //rows*(1-filter)
        "eval_cost": "200.60",//rows × filter
        "prefix_cost": "404.08",//read_cost + eval_cost
        "data_read_per_join": "1M"//查询的数据量
      },
      "used_columns": [//涉及到的列
        "id",
        "key1",
        "key2",
        "key3",
        "key_part1",
        "key_part2",
        "key_part3",
        "common_field"
      ],
      "attached_condition": "(`mytest`.`s1`.`id` > '9000')"
    }
  }
}

总结
1.指定了索引不一定就会走索引，比如范围查询，如果查询的数据条数占一定比例了，那么就选择直接扫描聚簇索引了，这样可以减少回表成本(走索引只是过滤了不满足索引的记录，还有非索引字段需要过滤（and a=1 …），在二级索引是不存在这些数据的，是要回表进行过滤)。
2 .索引尽量使用not null, 可以使索引字段少存储一个字节

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