我们经常会遇到数据库优化相关内容 会使用explain 关键字对执行的sql进行查询计划分析，下面将对一些重要的指标进行记录。

我们会经常使用exlain来进行查询优化分析，
例如以下查询:

1
2
3
4
5
6
7
mysql> explain select * from kt_course order by create_time desc;
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table     | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra          |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | kt_course | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   29 | Using filesort |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
1 row in set

我们可以看到有很多的参数

  • select_type 查询类型
  1. SIMPLE：简单的SELECT，不实用UNION或者子查询。
  2. PRIMARY：最外层SELECT。
  3. UNION：第二层，在SELECT之后使用了UNION。
  4. DEPENDENT UNION：UNION语句中的第二个SELECT，依赖于外部子查询。
  5. UNION RESULT：UNION的结果。
  6. SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT。
  7. DEPENDENT SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询。
  8. DERIVED：导出表的SELECT（FROM子句的子查询）
  • table 查询的那张表

显示这一行的数据是关于哪张表的

  • type 查询类型

这是重要的列，显示连接使用了何种类型。
从最好到最差的连接类型：const、eq_reg、ref、range、index和ALL

Type：告诉我们对表使用的访问方式，主要包含如下集中类型。

  1. all：全表扫描。
  2. const：读常量，最多只会有一条记录匹配，由于是常量，实际上只须要读一次。
  3. eq_ref：最多只会有一条匹配结果，一般是通过主键或唯一键索引来访问。
  4. fulltext：进行全文索引检索。
  5. index：全索引扫描。
  6. index_merge：查询中同时使用两个（或更多）索引，然后对索引结果进行合并（merge），再读取表数据。
  7. index_subquery：子查询中的返回结果字段组合是一个索引（或索引组合），但不是一个主键或唯一索引。
  8. rang：索引范围扫描。
  9. ref：Join语句中被驱动表索引引用的查询。
  10. ref_or_null：与ref的唯一区别就是在使用索引引用的查询之外再增加一个空值的查询。
  11. system：系统表，表中只有一行数据；
  12. unique_subquery：子查询中的返回结果字段组合是主键或唯一约束。
  • possible_keys 可能用到的索引

显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句

  • key 使用的索引

实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引

  • key_len

使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好

  • ref
    显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

  • rows

MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数

  • Extra
  1. Extra：查询中每一步实现的额外细节信息，主要会是以下内容。
  2. Distinct：查找distinct 值，当mysql找到了第一条匹配的结果时，将停止该值的查询，转为后面其他值查询。
  3. Full scan on NULL key：子查询中的一种优化方式，主要在遇到无法通过索引访问null值的使用。
  4. Range checked for each record (index map: N)：通过 MySQL 官方手册的描述，当 MySQL Query Optimizer 没有发现好的可以使用的索引时，如果发现前面表的列值已知，部分索引可以使用。对前面表的每个行组合，MySQL检查是否可以使用range或 index_merge访问方法来索取行。
  5. SELECT tables optimized away：当我们使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段时，MySQL Query Optimizer 会通过索引直接一次定位到所需的数据行完成整个查询。当然，前提是在 Query 中不能有 GROUP BY 操作。如使用MIN()或MAX()的时候。
  6. Using filesort：当Query 中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。
  7. Using index：所需数据只需在 Index 即可全部获得，不须要再到表中取数据。
  8. Using index for group-by：数据访问和 Using index 一样，所需数据只须要读取索引，当Query 中使用GROUP BY或DISTINCT 子句时，如果分组字段也在索引中，Extra中的信息就会是 Using index for group-by。
  9. Using temporary：当 MySQL 在某些操作中必须使用临时表时，在 Extra 信息中就会出现Using temporary 。主要常见于 GROUP BY 和 ORDER BY 等操作中。
  10. Using where：如果不读取表的所有数据，或不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据，则会出现 Using where 信息。
  11. Using where with pushed condition：这是一个仅仅在 NDBCluster存储引擎中才会出现的信息，而且还须要通过打开 Condition Pushdown 优化功能才可能被使用。控制参数为 engine_condition_pushdown 。
  12. Impossible WHERE noticed after reading const tables：MySQL Query Optimizer 通过收集到的统计信息判断出不可能存在结果。
  13. No tables：Query 语句中使用 FROM DUAL或不包含任何 FROM子句。
  14. Not exists：在某些左连接中，MySQL Query Optimizer通过改变原有 Query 的组成而使用的优化方法，可以部分减少数据访问次数。

非常感谢你得阅读！