网站源代码购买店铺推广软文范例
EXPLAIN 是用于分析 SQL 查询的执行计划。它能揭示 MySQL 如何执行查询（如是否使用索引、表连接顺序等），帮助我们定位性能瓶颈。
基本用法
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;输出列
| 列名 | 说明 | 关键值示例 |
|---|---|---|
| id | 查询标识符（相同 id 表示同组查询，执行顺序从上到下；不同 id 值越大优先级越高） | 1（主查询）、2（子查询） |
| select_type | 查询类型 | SIMPLE（无子查询）、PRIMARY（外层查询）、SUBQUERY（子查询） |
| table | 访问的表名 | users、<derived2>（派生表）、<union1,2>（UNION 结果） |
| partitions | 匹配的分区 | p0,p1（分区表使用） |
| type ⭐ | 访问类型（性能核心指标，从优到劣排序） | 重点顺序：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL |
| possible_keys | 可能使用的索引 | idx_age（显示可选的索引名） |
| key ⭐ | 实际使用的索引 | idx_email（若为 NULL 表示未用索引） |
| key_len | 索引使用的字节数 | 4（int 索引）、152（varchar(50)） |
| ref | 索引匹配的列或常量 | const（常量）、db1.users.id（其他表的列） |
| rows ⭐ | 预估扫描行数（越小越好） | 10（理想）、10000（需优化） |
| filtered | 存储引擎返回数据后在 server 层过滤的比例 | 100.0（完全匹配）、10.0（仅 10% 数据有效） |
| Extra ⭐ | 额外执行信息（重要优化线索） | Using index、Using temporary、Using filesort（需警惕） |
1、id - 查询标识符
-
说明：
① 标识 SELECT 所属的查询块
② 相同 id 表示同一查询级别，执行顺序从上到下
③ 不同 id 时，值越大优先级越高（越先执行）
-
典型值：
① 单查询：1
② 嵌套查询：1（主查询），2（子查询）
③ UNION：NULL（UNION 结果集）
2、select_type - 查询类型
| 值 | 描述 | 示例场景 |
|---|---|---|
| SIMPLE | 简单 SELECT（无子查询/UNION） | SELECT * FROM users |
| PRIMARY | 最外层查询 | 包含子查询时的外层查询 |
| SUBQUERY | SELECT 中的子查询 | SELECT id, (SELECT name FROM profiles) FROM users |
| DERIVED | FROM 子句中的子查询 | SELECT * FROM (SELECT * FROM orders) tmp |
| UNION | UNION 中的第二个或后续 SELECT | SELECT a FROM t1 UNION SELECT b FROM t2 |
| UNION RESULT | UNION 结果 | UNION 操作的结果集 |
| DEPENDENT SUBQUERY | 依赖外部查询的子查询 | 子查询依赖外层查询结果 |
| MATERIALIZED | 物化子查询（MySQL 5.6+） | 子查询结果被物化为临时表 |
3、table - 访问的表
-
说明：
① 显示表名或别名
② 特殊格式：
(1) <derivedN>：id=N 的派生表
(2) <unionM,N>：id=M 和 N UNION 的结果
(3) <subqueryN>：物化子查询
4、partitions - 匹配的分区
-
说明：
① 对于分区表，显示查询访问的分区
② 非分区表始终为 NULL
-
示例：
p0,p1（访问分区 p0 和 p1）
5、type ⭐（关键性能指标）- 访问类型
说明：按性能从优到劣排序
| 类型 | 描述 | 性能 | 示例 |
|---|---|---|---|
| system | 系统表，仅一行 | 最优 | MyISAM 引擎的空表 |
| const | 主键/唯一索引的常量查询 | 极优 | WHERE id = 1 |
| eq_ref | JOIN 时主键/唯一索引关联 | 优 | JOIN ... ON t1.pk = t2.pk |
| ref | 非唯一索引的等值查询 | 良 | WHERE index_col = 10 |
| fulltext | 全文索引 | 中 | MATCH(...) AGAINST(...) |
| ref_or_null | ref + NULL 值搜索 | 中 | WHERE col = 10 OR col IS NULL |
| index_merge | 索引合并优化 | 中 | 多个索引条件组合 |
| unique_subquery | 唯一索引子查询 | 中 | value IN (SELECT pk FROM ...) |
| index_subquery | 非唯一索引子查询 | 中下 | value IN (SELECT index_col FROM ...) |
| range | 索引范围扫描 | 中下 | WHERE id > 10 |
| index | 全索引扫描 | 差 | SELECT indexed_col FROM table |
| ALL | 全表扫描 | 最差 | 无索引查询 |
6、possible_keys - 可能使用的索引
-
说明：
① 查询可能选择的索引列表
② NULL 表示无可用索引
③ 实际使用的索引可能在 key 列不同
7、key ⭐ - 实际使用的索引
-
说明：
① 查询优化器最终选择的索引
② NULL 表示未使用索引
③ 可能不在 possible_keys 中（优化器选择更优索引）
8、key_len - 使用索引的长度（字节）
-
计算规则：
① 数值类型：
(1) TINYINT：1 字节
(2) INT：4 字节
(3) BIGINT：8 字节
② 字符串类型（UTF8mb4）：
(1) CHAR(10)：4×10 = 40 字节
(2) VARCHAR(10)：4×10 + 长度字节（2字节）
③ NULL 标志：1 字节（若列可为 NULL）
-
示例：
① int NOT NULL：4
② varchar(255) NULL：255×4 + 2 + 1 = 1023
9、ref - 索引比较的列或常量
-
格式：
① const：常量值
② func：函数结果
③ db.table.column：关联表的列
-
示例：
① WHERE col = 10 → const
② JOIN ... ON t1.id = t2.user_id → db.t2.user_id
10、rows ⭐ - 预估扫描行数
-
说明：
① 存储引擎层面预估的检查行数
② 重要性能指标（值越小越好）
③ 非精确值，基于统计信息估算
11、filtered - 存储引擎返回数据的过滤百分比
-
说明：
① MySQL 5.7+ 新增列
② 表示条件过滤后剩余数据的百分比
③ 计算最终行数：rows × filtered%
-
示例：
① rows=1000, filtered=10.00 → 最终约 100 行
12、Extra ⭐（重要优化线索）- 附加执行信息
关键值详解：
| 值 | 含义 | 优化建议 |
|---|---|---|
| Using index | 覆盖索引（无需回表） | 优，保持 |
| Using where | Server 层过滤数据 | 检查索引使用 |
| Using temporary | 使用临时表 | 优化 GROUP BY/ORDER BY |
| Using filesort | 额外排序操作 | 为排序字段加索引 |
| Select tables optimized away | 使用聚合函数优化 | 优 |
| Using index condition | 索引条件下推（ICP） | MySQL 5.6+ 优化特性 |
| Using join buffer | 使用连接缓冲区 | 增大 join_buffer_size |
| Impossible WHERE | WHERE 条件永不成立 | 查询逻辑错误 |
| Distinct | 优化 DISTINCT 操作 | - |
优化简单总结：
- 优先优化 type 列：避免 ALL 和 index；
- 检查索引使用：key 不为 NULL，且 key_len 合理；
- 关注扫描行数：rows 值应尽可能小；
- 警惕额外操作：Using filesort 和 Using temporary 需优化；
- 善用覆盖索引：Using index 是最佳状态之一。
你可能发现你使用 EXPLAIN 后，输出的列只有 10 列或者 11 列，那是因为MySQL版本的缘故。小于 5.7 的版本，只会有 10 列输出。版本越高，优化升级会越多，能让我们更准确地判断索引选择和过滤效率。
乾坤未定，你我皆是黑马。-- 烟沙九洲