Explain 执行计划详解：SQL 性能瓶颈与索引命中分析

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《Explain 执行计划详解：SQL 性能瓶颈与索引命中分析》

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一、前言：为什么要用 Explain

大家好，我是程序员卷卷狗。

在 MySQL 中，SQL 的执行效率取决于优化器的决策。
优化器会根据表结构、索引、统计信息，选择一条“最优路径”去执行查询。

我们可以用 EXPLAIN 查看优化器选择的执行方案，
从而判断：

• SQL 是否使用索引；
• 是否走全表扫描；
• 哪个表先被连接；
• 过滤行数预估是多少。

一句话：

EXPLAIN 是读懂 SQL 性能瓶颈的第一步。

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二、Explain 基本语法

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age > 18;

或更详细版本：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM user WHERE age > 18;

常见输出字段

字段名	含义
id	查询执行顺序（越大越先执行）
select_type	查询类型（简单查询/子查询/联合查询）
table	当前访问的表
partitions	使用的分区（若有）
type	连接类型（访问方式）
possible_keys	可能用到的索引
key	实际使用的索引
key_len	索引长度
ref	索引匹配的列
rows	预估扫描行数
filtered	过滤比例
Extra	额外信息（最关键）

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三、type 字段：判断访问效率

type 表示 MySQL 如何访问数据，是最重要的指标。

值（从优到劣）	含义	示例
system	只有一行数据	特殊情况
const	主键或唯一索引等值查询	WHERE id=1
eq_ref	联表时主键匹配	JOIN 场景
ref	非唯一索引等值匹配	WHERE name='卷卷狗'
range	范围扫描	WHERE age>20
index	全索引扫描	只访问索引，不访问表
ALL	全表扫描	最低效

记忆口诀：

system → const → eq_ref → ref → range → index → ALL
→ 越靠前越好。

示例对比：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE id=1;
-- type: const ✅
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age>20;
-- type: range ⚠️
EXPLAIN SELECT * FROM user;
-- type: ALL ❌

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四、key 与 possible_keys：索引使用情况

字段	说明
possible_keys	优化器认为“可能可用”的索引
key	实际被使用的索引

示例：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name='卷卷狗';

输出：

possible_keys: idx_name
key: idx_name

→ 索引命中成功。

若 key 为空：

possible_keys: idx_name
key: NULL

→ 索引未被使用，需检查：

• 是否类型不匹配；
• 是否函数作用在列上；
• 是否联合索引失效。

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五、rows 与 filtered：扫描代价估算

字段	含义
rows	预估扫描行数（越少越好）
filtered	过滤比例（0~100%）

例如：

rows: 10000
filtered: 10

表示优化器预估会扫描 1 万行，其中 10% 能通过过滤。

关键启示：
如果 rows 太大，说明索引选择性差，需要优化。

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六、Extra 字段：隐藏的性能信号

Extra 提供额外优化信息，
是判断是否“真正走索引”的关键。

Extra	含义	说明
Using index	覆盖索引（不回表） ✅
Using index condition	索引下推（ICP 优化） ✅
Using where	使用 where 过滤（可能未走索引） ⚠️
Using temporary	使用临时表（排序/分组代价大） ❌
Using filesort	文件排序（未命中索引排序） ❌
Using join buffer	JOIN 时使用缓存（无索引） ⚠️
Impossible where	WHERE 条件恒 false
Using MRR	多范围读取（优化 IO） ✅

出现 “Using index” 是性能最好的信号。
“Using filesort” 通常是性能瓶颈的标志。

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七、Explain 优化思路（五步法）

① 看 type（访问方式）

• 是否为 const、ref 或 range；
• 若为 ALL，说明未走索引。

② 看 key（实际索引）

• 检查是否命中正确索引；
• 若空，考虑索引设计或条件改写。

③ 看 rows（扫描行数）

• 行数大说明过滤不精准；
• 可通过添加索引或优化条件减少扫描量。

④ 看 Extra（执行细节）

• 避免 Using filesort、Using temporary；
• 确保出现 Using index 或 Using index condition。

⑤ 验证 SQL 改写效果

• 使用 ANALYZE TABLE 更新统计信息；
• 再次 EXPLAIN 观察优化效果。

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八、实际案例：索引优化前后对比

表结构：

CREATE TABLE user (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),age INT,INDEX idx_name_age (name, age)
);

优化前：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age>20;

输出：

type: ALL
rows: 100000
Extra: Using where

→ 未走索引，全表扫描。

优化后：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name='卷卷狗' AND age>20;

输出：

type: range
key: idx_name_age
rows: 120
Extra: Using index condition

→ 命中联合索引，性能大幅提升。

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九、面试高频问题与答题模板

问题	答案要点
Q1：EXPLAIN 的作用是什么？	查看 SQL 执行计划，分析是否走索引。
Q2：type 字段代表什么？	表示访问方式，从 const 到 ALL 性能递减。
Q3：possible_keys 与 key 的区别？	前者是可用索引，后者是实际使用索引。
Q4：rows 越大说明什么？	扫描行数多，索引不精准。
Q5：Extra 中哪些是性能警告？	Using filesort、Using temporary。
Q6：如何判断走了覆盖索引？	Extra 出现 Using index。
Q7：如何改写 SQL 提升 type 等级？	优化索引结构、避免函数、改写 WHERE 顺序。

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十、总结

EXPLAIN 是 SQL 优化的“放大镜”，
它能揭示每条语句的执行细节与瓶颈所在。

一句话记住：

看 type 判路径，看 key 判命中，看 Extra 判代价。

掌握这三个核心指标，就能判断 SQL 是否真正高效。

下一篇（第 16 篇），我将写——
《MySQL 慢查询优化：从定位、分析到索引调优的完整流程》，
手把手讲清楚如何使用 slow_query_log、EXPLAIN、优化重写 SQL。