文章目录：

1.关于EXPLAIN

2.数据准备

3.EXPLAIN中各列的作用

3.1 table

3.2 id

3.3 select_type

3.4 partition(略)：匹配的分区信息

3.5 type

3.6 possible_keys和key

1.关于EXPLAIN

官网介绍

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html

版本情况

MySQL 5.6.3 以前只能 EXPLAIN SELECT ； MYSQL 5.6.3 以后就可以 EXPLAIN SELECT ， UPDATE ，DELETE

在 5.7 以前的版本中，想要显示 partitions 需要使用 explain partitions 命令；想要显示 filtered 需要使用 explain extended 命令。在 5.7 版本后，默认 explain 直接显示 partitions 和 filtered中的信息。

EXPLAIN 语句输出的各个列的作用如下：

2.数据准备

#创建表
CREATE TABLE s1 (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    key1 VARCHAR(100),
    key2 INT,
    key3 VARCHAR(100),
    key_part1 VARCHAR(100),
    key_part2 VARCHAR(100),
    key_part3 VARCHAR(100),
    common_field VARCHAR(100),
    PRIMARY KEY (id),
    INDEX idx_key1 (key1),
    UNIQUE INDEX idx_key2 (key2),
    INDEX idx_key3 (key3),
    INDEX idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)
) ENGINE=INNODB CHARSET=utf8;


CREATE TABLE s2 (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    key1 VARCHAR(100),
    key2 INT,
    key3 VARCHAR(100),
    key_part1 VARCHAR(100),
    key_part2 VARCHAR(100),
    key_part3 VARCHAR(100),
    common_field VARCHAR(100),
    PRIMARY KEY (id),
    INDEX idx_key1 (key1),
    UNIQUE INDEX idx_key2 (key2),
    INDEX idx_key3 (key3),
    INDEX idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)
) ENGINE=INNODB CHARSET=utf8;

#创建存储函数：
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string1(n INT) 
	RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串
BEGIN 
	DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
	DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
	DECLARE i INT DEFAULT 0;
	WHILE i < n DO
		SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
		SET i = i + 1;
	END WHILE;
	RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;

SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators=1; 

#创建存储过程：
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_s1 (IN min_num INT (10),IN max_num INT (10))
BEGIN
	DECLARE i INT DEFAULT 0;
	SET autocommit = 0;
	REPEAT
	SET i = i + 1;
	INSERT INTO s1 VALUES(
    (min_num + i),
    rand_string1(6),
    (min_num + 30 * i + 5),
    rand_string1(6),
    rand_string1(10),
    rand_string1(5),
    rand_string1(10),
    rand_string1(10));
	UNTIL i = max_num
	END REPEAT;
	COMMIT;
END //
DELIMITER ;


DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_s2 (IN min_num INT (10),IN max_num INT (10))
BEGIN
	DECLARE i INT DEFAULT 0;
	SET autocommit = 0;
	REPEAT
	SET i = i + 1;
	INSERT INTO s2 VALUES(
        (min_num + i),
		rand_string1(6),
		(min_num + 30 * i + 5),
		rand_string1(6),
		rand_string1(10),
		rand_string1(5),
		rand_string1(10),
		rand_string1(10));
	UNTIL i = max_num
	END REPEAT;
	COMMIT;
END //
DELIMITER ;

#调用存储过程
CALL insert_s1(10001,10000);

CALL insert_s2(10001,10000);

SELECT COUNT(*) FROM s1;

SELECT COUNT(*) FROM s2;

3.EXPLAIN中各列的作用

3.1 table

不论我们的查询语句有多复杂，里边儿包含了多少个表，到最后也是需要对每个表进行单表访问的，所以MySQL 规定 EXPLAIN 语句输出的每条记录都对应着某个单表的访问方法 ，该条记录的 table 列代表着该表的表名（有时不是真实的表名字，可能是简称）。

#1. table：表名
#查询的每一行记录都对应着一个单表
EXPLAIN SELECT * FROM s1;

#s1:驱动表  s2:被驱动表
EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;

3.2 id

id 如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行

在所有组中， id 值越大，优先级越高，越先执行

关注点： id 号每个号码，表示一趟独立的查询 , 一个 sql 的查询趟数越少越好

#2. id：在一个大的查询语句中每个SELECT关键字都对应一个唯一的id
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

#Union去重
EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;

这里涉及到UNION取并集、去重的问题，也就是两张表取并集之后会有一部分重复数据，会出现一个临时表，所以id共有三个。

EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION ALL SELECT * FROM s2;

这里是有两个SELECT的，而且UNION ALL就不牵涉去重问题了，所以不存在临时表的情况，两个SELECT的id分别为1、2。

EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;

这里涉及了两张表，但最终还是只存在一个SELECT，所以两条记录id都是1。

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';

这里牵涉到子查询，其优先级更高，所以id有两个（1和2）。

######查询优化器可能对涉及子查询的查询语句进行重写,转变为多表查询的操作########
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key2 FROM s2 WHERE common_field = 'a');

3.3 select_type

select_type：SELECT关键字对应的那个查询的类型,确定小查询在整个大查询中扮演了一个什么角色

# 查询语句中不包含`UNION`或者子查询的查询都算作是`SIMPLE`类型
EXPLAIN SELECT * FROM s1;

#连接查询也算是`SIMPLE`类型
EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;

#对于包含`UNION`或者`UNION ALL`或者子查询的大查询来说，它是由几个小查询组成的，其中最左边的那个查询的`select_type`值就是`PRIMARY`，其中除了最左边的那个小查询
#以外，其余的小查询的`select_type`值就是`UNION`

#`MySQL`选择使用临时表来完成`UNION`查询的去重工作，针对该临时表的查询的`select_type`就是`UNION RESULT`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;

EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION ALL SELECT * FROM s2;

#子查询：
#如果包含子查询的查询语句不能够转为对应的`semi-join`的形式，并且该子查询是不相关子查询。
#该子查询的第一个`SELECT`关键字代表的那个查询的`select_type`就是`SUBQUERY`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';

#如果包含子查询的查询语句不能够转为对应的`semi-join`的形式，并且该子查询是相关子查询，
#则该子查询的第一个`SELECT`关键字代表的那个查询的`select_type`就是`DEPENDENT SUBQUERY`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 
WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE s1.key2 = s2.key2) OR key3 = 'a';
#注意的是，select_type为`DEPENDENT SUBQUERY`的查询可能会被执行多次。

#在包含`UNION`或者`UNION ALL`的大查询中，如果各个小查询都依赖于外层查询的话，那除了
#最左边的那个小查询之外，其余的小查询的`select_type`的值就是`DEPENDENT UNION`。
EXPLAIN SELECT * FROM s1 
WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE key1 = 'a' UNION SELECT key1 FROM s1 WHERE key1 = 'b');

#对于包含`派生表`的查询，该派生表对应的子查询的`select_type`就是`DERIVED`
EXPLAIN SELECT * 
FROM (SELECT key1, COUNT(*) AS c FROM s1 GROUP BY key1) AS derived_s1 WHERE c > 1;

#当查询优化器在执行包含子查询的语句时，选择将子查询物化之后与外层查询进行连接查询时，
#该子查询对应的`select_type`属性就是`MATERIALIZED`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2); #子查询被转为了物化表

3.4 partition(略)：匹配的分区信息

3.5 type

完整的访问方法如下： system ， const ， eq_ref ， ref ， fulltext ， ref_or_null ， index_merge ， unique_subquery ， index_subquery ， range ， index ， ALL 。

结果值从最好到最坏依次是： system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL 其中比较重要的几个提取出来（见上图中的蓝 色）。 SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，最好是 consts 级别。（阿里巴巴

开发手册要求）

#当表中`只有一条记录`并且该表使用的存储引擎的统计数据是精确的，比如MyISAM、Memory，
#那么对该表的访问方法就是`system`。
CREATE TABLE t(i INT) ENGINE=MYISAM;
INSERT INTO t VALUES(1);

EXPLAIN SELECT * FROM t;

#换成InnoDB
CREATE TABLE tt(i INT) ENGINE=INNODB;
INSERT INTO tt VALUES(1);

EXPLAIN SELECT * FROM tt;

#当我们根据主键或者唯一的二级索引列与常数进行等值匹配时，对单表的访问方法就是`const`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE id = 10005;

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key2 = 10066;

#在连接查询时，如果被驱动表是通过主键或者唯一的二级索引列等值匹配的方式进行访问的
#（如果该主键或者唯一的二级索引是联合索引的话，所有的索引列都必须进行等值比较），则
#对该被驱动表的访问方法就是`eq_ref`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.id = s2.id;

#当通过普通的二级索引列与常量进行等值匹配时来查询某个表，那么对该表的访问方法就可能是`ref`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

#当对普通二级索引进行等值匹配查询，该索引列的值也可以是`NULL`值时，那么对该表的访问方法
#就可能是`ref_or_null`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key1 IS NULL;

#单表访问方法时在某些场景下可以使用`Intersection`、`Union`、
#`Sort-Union`这三种索引合并的方式来执行查询
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key3 = 'a';

#`unique_subquery`是针对在一些包含`IN`子查询的查询语句中，如果查询优化器决定将`IN`子查询
#转换为`EXISTS`子查询，而且子查询可以使用到主键进行等值匹配的话，那么该子查询执行计划的`type`列的值就是`unique_subquery`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 
WHERE key2 IN (SELECT id FROM s2 WHERE s1.key1 = s2.key1) OR key3 = 'a';

#如果使用索引获取某些`范围区间`的记录，那么就可能使用到`range`访问方法
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN ('a', 'b', 'c');

#同上
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'a' AND key1 < 'b';

#当我们可以使用索引覆盖，但需要扫描全部的索引记录时，该表的访问方法就是`index`
EXPLAIN SELECT key_part2 FROM s1 WHERE key_part3 = 'a';

#最熟悉的全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM s1;

3.6 possible_keys和key

#6. possible_keys和key：可能用到的索引 和  实际上使用的索引
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key3 = 'a';

由于我们对s1表的key1、key3这两个字段都创建了索引，那么这里它可能两个都用，但实际运行可以看到，最终mysql选择了使用key3字段的索引。

3.7 key_len

key_len：实际使用到的索引长度(即：字节数)
# 帮你检查`是否充分的利用上了索引`，`值越大越好`,主要针对于联合索引，有一定的参考意义。

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE id = 10005;

这里s1表的主键是id，INT类型占4个字节，所以长度就是4。

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key2 = 10126;

这里的key2字段，我们在上面的建表语句中也设置了INT类型啊，它怎么不是4，而是5呢？因为上面的id是主键，自然非空。而这里的key2只是单纯的一个INT类型的字段，外加一个唯一性索引，也就是说它可以为NULL，所以多了1就是多在NULL这个地方。

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

在utf8中，实际上一个字符默认是占3个字节的，那么key1是 VARCHAR(100)，此时就是 100*3=300，至于303多了3，是说key1它也可能为NULL，所以300+1=301，而又因为是VARCHAR可变长类型，所以这里还需要两个字节记录变长的情况，即300+1+2=303。

下面的303、606、909是同样的道理。

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part1 = 'a';

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part1 = 'a' AND key_part2 = 'b';

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part1 = 'a' AND key_part2 = 'b' AND key_part3 = 'c';

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part3 = 'a';

这种情况，因为我们建的是 key_part1、key_part2、key_part3 联合索引，而这里直接根据key_part3来筛选查询，没有遵循最左前缀原则，所以压根就用不上索引，就更别提key_len索引的长度了，所以为null。

#练习：
#varchar(10)变长字段且允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3, gbk=2, latin1=1) + 1(NULL) + 2(变长字段)

#varchar(10)变长字段且不允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3, gbk=2, latin1=1) + 2(变长字段)

#char(10)固定字段且允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3, gbk=2, latin1=1) + 1(NULL)

#char(10)固定字段且不允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3, gbk=2, latin1=1)

3.8 ref

ref：当使用索引列等值查询时，与索引列进行等值匹配的对象信息。
#比如只是一个常数或者是某个列。

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.id = s2.id;

EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s2.key1 = UPPER(s1.key1);

3.9 rows

# rows：预估的需要读取的记录条数
# `值越小越好`
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z';

3.10 filtered

filtered: 某个表经过搜索条件过滤后剩余记录条数的百分比。

#如果使用的是索引执行的单表扫描，那么计算时需要估计出满足除使用
#到对应索引的搜索条件外的其他搜索条件的记录有多少条。
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND common_field = 'a';

#对于单表查询来说，这个filtered列的值没什么意义，我们`更关注在连接查询
#中驱动表对应的执行计划记录的filtered值`，它决定了被驱动表要执行的次数(即：rows * filtered)
EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s1.common_field = 'a';

3.11 Extra

最后这块，我就直接附上代码了，运行截图大家可以自己整，我就不再上传截图了。

#Extra:一些额外的信息
#更准确的理解MySQL到底将如何执行给定的查询语句

#当查询语句的没有`FROM`子句时将会提示该额外信息
EXPLAIN SELECT 1;

#查询语句的`WHERE`子句永远为`FALSE`时将会提示该额外信息
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE 1 != 1;


#当我们使用全表扫描来执行对某个表的查询，并且该语句的`WHERE`子句中有针对该表的搜索条件时，在`Extra`列中会提示上述额外信息。
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE common_field = 'a';


#当使用索引访问来执行对某个表的查询，并且该语句的`WHERE`子句中有除了该索引包含的列之外的其他搜索条件时，在`Extra`列中也会提示上述额外信息。
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' AND common_field = 'a';


#当查询列表处有`MIN`或者`MAX`聚合函数，但是并没有符合`WHERE`子句中的搜索条件的记录时，将会提示该额外信息
EXPLAIN SELECT MIN(key1) FROM s1 WHERE key1 = 'abcdefg';

EXPLAIN SELECT MIN(key1) FROM s1 WHERE key1 = 'NlPros'; #NlPros 是 s1表中key1字段真实存在的数据

#select * from s1 limit 10;

#当我们的查询列表以及搜索条件中只包含属于某个索引的列，也就是在可以
#使用覆盖索引的情况下，在`Extra`列将会提示该额外信息。比方说下边这个查询中只
#需要用到`idx_key1`而不需要回表操作：
EXPLAIN SELECT key1,id FROM s1 WHERE key1 = 'a';


#有些搜索条件中虽然出现了索引列，但却不能使用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key1 LIKE '%a';


#在连接查询执行过程中，当被驱动表不能有效的利用索引加快访问速度，MySQL一般会为
#其分配一块名叫`join buffer`的内存块来加快查询速度
EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.common_field = s2.common_field;


#当我们使用左（外）连接时，如果`WHERE`子句中包含要求被驱动表的某个列等于`NULL`值的搜索条件，
#而且那个列又是不允许存储`NULL`值的，那么在该表的执行计划的Extra列就会提示`Not exists`额外信息
EXPLAIN SELECT * FROM s1 LEFT JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s2.id IS NULL;


#如果执行计划的`Extra`列出现了`Using intersect(...)`提示，说明准备使用`Intersect`索引
#合并的方式执行查询，括号中的`...`表示需要进行索引合并的索引名称；
#如果出现了`Using union(...)`提示，说明准备使用`Union`索引合并的方式执行查询；
#出现了`Using sort_union(...)`提示，说明准备使用`Sort-Union`索引合并的方式执行查询。
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key3 = 'a';


#当我们的`LIMIT`子句的参数为`0`时，表示压根儿不打算从表中读出任何记录，将会提示该额外信息
EXPLAIN SELECT * FROM s1 LIMIT 0;


#有一些情况下对结果集中的记录进行排序是可以使用到索引的。
#比如：
EXPLAIN SELECT * FROM s1 ORDER BY key1 LIMIT 10;


#很多情况下排序操作无法使用到索引，只能在内存中（记录较少的时候）或者磁盘中（记录较多的时候）
#进行排序，MySQL把这种在内存中或者磁盘上进行排序的方式统称为文件排序（英文名：`filesort`）
#如果某个查询需要使用文件排序的方式执行查询，就会在执行计划的`Extra`列中显示`Using filesort`提示
EXPLAIN SELECT * FROM s1 ORDER BY common_field LIMIT 10;


#在许多查询的执行过程中，MySQL可能会借助临时表来完成一些功能，比如去重、排序之类的，比如我们
#在执行许多包含`DISTINCT`、`GROUP BY`、`UNION`等子句的查询过程中，如果不能有效利用索引来完成
#查询，MySQL很有可能寻求通过建立内部的临时表来执行查询。如果查询中使用到了内部的临时表，在执行
#计划的`Extra`列将会显示`Using temporary`提示
EXPLAIN SELECT DISTINCT common_field FROM s1;

#EXPLAIN SELECT DISTINCT key1 FROM s1;

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

#执行计划中出现`Using temporary`并不是一个好的征兆，因为建立与维护临时表要付出很大成本的，所以
#我们`最好能使用索引来替代掉使用临时表`。比如：扫描指定的索引idx_key1即可
EXPLAIN SELECT key1, COUNT(*) AS amount FROM s1 GROUP BY key1;

#json格式的explain
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key2 
WHERE s1.common_field = 'a';

MySQL高级篇——EXPLAIN分析查询语句

文章目录：

1.关于EXPLAIN

2.数据准备

3.EXPLAIN中各列的作用

3.1 table

3.2 id

3.3 select_type

3.4 partition(略)：匹配的分区信息

3.5 type

3.6 possible_keys和key

3.7 key_len

3.8 ref

3.9 rows

3.10 filtered

3.11 Extra

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