这篇文章主要介绍了如何快速看懂MySQL执行计划的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇如何快速看懂MySQL执行计划文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
通常查询慢查询SQL语句时会使用EXPLAIN命令来查看SQL语句的执行计划，通过返回的信息，可以了解到Mysql优化器是如何执行SQL语句，通过分析可以帮助我们提供优化的思路。
1. Explain 作用
explain 命令主要用于查看 SQL 语句的执行计划，该命令可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，可以帮助我们编写和优化 SQL。那么 explain 具体可以提供哪些信息，帮助我们如何去优化 SQl 的呢？
表的读取顺序
数据读取操作的操作类型
哪些索引可以使用
哪些索引被实际使用
表之间的引用
每张表有多少行被优化器查询
2. Explain 如何使用
使用方式： explain + 待执行的sql
explain 会返回一个待执行 SQL 的执行计划列表，列表包含了 12 个字段，字段共同描述了 SQL 在执行计划中将会采取何种方式执行。以下列表详细描述了执行计划表的字段含义：
| 字段名称 | 描述 |
|---|---|
| id | 执行 select 语句查询的序列号，决定表的读取顺序 |
| select_type | 查询的类型，也就是数据读取操作的操作类型 |
| table | 查询的表名 |
| partitions | 表分区 |
| type | 访问类型 |
| possible_keys | 可使用的索引。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用到。如果这个字段为 null 但是字段 key 不为 null，这种情况就是在查找时没有可以使用的二级索引树，但是二级索引中包含了需要查询的字段，于是就不再查找聚簇索引（聚簇索引比较大），转而扫描这个二级索引树（二级索引树比较小），并且此时一般访问类型 type 为 index，及扫描整棵索引树。 |
| key | 实际扫描使用的索引。如果为 null，则没有使用索引；查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中； |
| key_len | 索引中使用的字节数。可通过该列计算查询中使用的索引的长度，在不损失精确性的情况下，长度越短越好；key_len 显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即 key_len 是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的； |
| ref | 显示索引的哪一列被使用了。如果可能的话，是一个常数，哪些列或常量别用于查找索引列上的值； |
| rows | 根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数； |
| filtered | 搜索条件过滤后剩余数据的百分比。 |
| Extra | 包含不适合在其它列中显示但十分重要的额外信息 |
3. 关键字段分析
（1）id
执行 select 语句查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行 select 子句或操作表的顺序，它有三种情况：
| 类型名称 | 描述 |
|---|---|
| id相同 | 执行顺序由上至下 |
| id不同 | 如果是子查询，id 的序号会递增，id 值越大优先级越高,越先被执行 |
| id相同不同，同时存在 | 如果 id 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 |
（2）select_type
就是数据读取操作的操作类型，他一共有以下几种：
| 类型名称 | 描述 |
|---|---|
| simple | 简单的 select 查询，查询中不包含子查询或者 union； |
| primary | 查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记； |
| subquery | 在 select 或者 where 列表中包含了子查询； |
| dependent subquery | 子查询中的第一个 SELECT， 取决于外面的查询。 即子查询依赖于外层查询的结果。 |
| derived | 在 from 列表中包含的子查询被标记为 DERIVED（衍生表），mysql 会递归执行这些子查询，把结果放临时表中； |
| union | 若第二个 select 出现在 union 之后，则被标记为 union，若 union 包含在 from 子句的子查询中，外层 select 将被标记为 DERIVED； |
| union result | 从 union 表（即 union 合并的结果集）中获取 select 查询的结果； |
| meterialized | 物化表，子查询关联查询时，子查询结果存储在物化临时表，然后根据临时表中的数据去主表匹配。 |
| dependent union | UNION 中的第二个或后面的查询语句，取决于外面的查询 |
（3）table
显示的查询表名，如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为 null，也可以是以下之一：
| 类型名称 | 描述 |
|---|---|
<derivedN> | 表示这个是临时表，后边的N就是执行计划中的 id，表示结果来自于这个查询产生。 |
<unionM,N> | 与<derivedN>类似，也是一个临时表，表示这个结果来自于 union 查询的 id 为 M,N 的结果集。 |
<subqueryN> | 该行是指与物化子查询该行的结果 id 的值 N。 |
（4）partitions
查询将匹配记录的分区。该值NULL用于非分区表。
（5）type
依次从好到差：
system>const>eq_ref>ref>ref_or_null>range>index>ALL
除了all之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引。
我们自己创建一系列表来实验下：
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for goods
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `goods`;
CREATE TABLE `goods` (
`id` int(11) NOT NULL,
`sn` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
`name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
-- ----------------------------
-- Records of goods
-- ----------------------------
INSERT INTO `goods` VALUES (1, 'sn123456', '衣服');
-- ----------------------------
-- Table structure for sku
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `sku`;
CREATE TABLE `sku` (
`id` int(11) NOT NULL,
`goods_id` int(11) NOT NULL,
`status` int(11) NOT NULL,
`deleted` int(11) NOT NULL,
`barcode` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
`name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
UNIQUE INDEX `index_2`(`name`) USING BTREE,
INDEX `index_1`(`goods_id`, `status`, `deleted`, `barcode`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
-- ----------------------------
-- Records of sku
-- ----------------------------
INSERT INTO `sku` VALUES (1, 1, 1, 0, 'kt123456', '黑色');
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;system
表只有一行记录（等于系统表），这是 const 类型的特例，平时不会出现，这个也可忽略不计；
const
表示通过索引一次就找到了，const 用于比较 primary key 或者 unique 索引。因为只匹配一行记录，所以很快。 如果将主键置于 where 列表中，mysql 就能将该查询转换成一个常量；
EXPLAIN SELECT * FROM sku WHERE id=1;复制代码
eq_ref
唯一性索引扫描，对于每一个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常用于主键或唯一索引扫描；此类型通常出现在多表的 join 等值查询，表示对于前表的每一个结果，都只能匹配到后表的一行结果，查询效率较高。
EXPLAIN SELECT * FROM sku,goods WHERE sku.goods_id=goods.id;
ref
非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值得所有行，本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体；
EXPLAIN SELECT * FROM sku WHERE goods_id=1;
ref_or_null
二级索引等值比较同时限定 is null 。
EXPLAIN SELECT * FROM sku WHERE name='123456' or name IS NULL;
range
只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行，key列显示使用哪个索引，一般就是在你的 where 语句中出现了 between、<、>、in 等的查询；这种范围索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一个点，结束于另一个点，不用扫描全部索引；
EXPLAIN SELECT * FROM sku WHERE id BETWEEN 1 and 10;
index
index 和 all 区别为 index 类型只遍历索引树，这通常比 all 快，因为索引文件通常比数据文件小；也就是说虽然 all 和 index 都是读写表，但 index 是从索引中读取的，而 all 是从硬盘中读的；
EXPLAIN SELECT barcode FROM sku WHERE deleted=0;
all
也就是全表扫描；
EXPLAIN SELECT * FROM sku WHERE deleted=0;
（6）possible_keys
查询可能使用到的索引都会在这里列出来。
（7）key
查询真正使用到的索引，select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。
（8）key_len
key_len 表示该列计算查询中使用的索引的长度。例如：SELECT * FROM table where age = 1 and name like 'xx'，假设 age 是 int 类型且不可为 null；name 是 varchar(20) 类型且可以为 null，编码为 utf8。若以这两个字段为索引查询，那么 key_len 的值为 4 + 3 * 20 + 2 + 1 = 67。具体计算规则如下表所示：
| 值类型 | 值名称 | 描述 |
|---|---|---|
| 字符串 | CHAR(n) | n 字节长度 |
| VARCHAR(n) | 如果是 utf8 编码，则是 3 n + 2字节;；如果是 utf8mb4 编码，则是 4 n + 2 字节。 | |
| 数值类型 | TINYINT | 1字节 |
| SMALLINT | 2字节 | |
| MEDIUMINT | 3字节 | |
| INT | 4字节 | |
| BIGINT | 8字节 | |
| 时间类型 | DATE | 3字节 |
| TIMESTAMP | 4字节 | |
| DATETIME | 8字节 | |
| 字段属性 | NULL 属性 占用一个字节。如果一个字段是 NOT NULL 的， 则不占用。 |
（9）ref
如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func。
（10）rows
这里是执行计划中估算的扫描行数，不是精确值。
（11）filtered
使用explain extended时会出现这个列，5.7之后的版本默认就有这个字段，不需要使用explain extended了。这个字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，注意是百分比，不是具体记录数。
（12）Extra
这个列可以显示的信息非常多，有几十种，常用的有：
1、distinct：在select部分使用了distinct关键字
2、no tables used：不带from字句的查询或者From dual查询。使用not in()形式子查询或not exists()运算符的连接查询，这种叫做反连接。即，一般连接查询是先查询内表，再查询外表，反连接就是先查询外表，再查询内表。
3、using filesort：说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。mysql中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。排序时无法使用到索引时，就会出现这个。常见于order by语句中，需要尽快优化
4、using index：查询时不需要回表查询，直接通过索引就可以获取查询的数据。
5、using join buffer（block nested loop），using join buffer（batched key accss） ：5.6.x之后的版本优化关联查询的BNL，BKA特性。主要是减少内表的循环数量以及比较顺序地扫描查询。
6、using sort_union，using_union，using intersect，using sort_intersection：
using intersect：表示使用
and的各个索引的条件时，该信息表示是从处理结果获取交集using union：表示使用
or连接各个使用索引的条件时，该信息表示从处理结果获取并集using sort_union和using sort_intersection：与前面两个对应的类似，只是他们是出现在用
and和or查询信息量大时，先查询主键，然后进行排序合并后，才能读取记录并返回。
7、using temporary：表示使用了临时表存储中间结果。临时表可以是内存临时表和磁盘临时表，执行计划中看不出来，需要查看status变量，used_tmp_table，used_tmp_disk_table才能看出来。常见于order by和分组查询group by。group by一定要遵循所建索引的顺序与个数。需要尽快优化
8、using where：表示存储引擎返回的记录并不是所有的都满足查询条件，需要在server层进行过滤。查询条件中分为限制条件和检查条件，5.6之前，存储引擎只能根据限制条件扫描数据并返回，然后server层根据检查条件进行过滤再返回真正符合查询的数据。5.6.x之后支持ICP特性(index condition pushdown，索引下推)，可以把检查条件也下推到存储引擎层，不符合检查条件和限制条件的数据，直接不读取，这样就大大减少了存储引擎扫描的记录数量。extra列显示using index condition
9、firstmatch(tb_name) ：5.6.x开始引入的优化子查询的新特性之一，常见于where字句含有in()类型的子查询。如果内表的数据量比较大，就可能出现这个
10、loosescan(m..n) ：5.6.x之后引入的优化子查询的新特性之一，在in()类型的子查询中，子查询返回的可能有重复记录时，就可能出现这个
4. Explain 主要关注点
总的来说，我们只需要关注结果中的几列：
| 列名 | 备注 |
|---|---|
| type | 本次查询表联接类型，从这里可以看到本次查询大概的效率 |
| key | 最终选择的索引，如果没有索引的话，本次查询效率通常很差 |
| key_len | 本次查询用于结果过滤的索引实际长度 |
| rows | 预计需要扫描的记录数，预计需要扫描的记录数越小越好 |
| Extra | 额外附加信息，主要确认是否出现Using filesort、Using temporary这两种情况 |
再来看下Extra列中需要注意出现的几种情况：
| 关键字 | 备注 |
|---|---|
| Using filesort | 将用外部排序而不是按照索引顺序排列结果，数据较少时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序，代价非常高，需要添加合适的索引 |
| Using temporary | 需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对没有索引的列进行GROUP BY时，或者ORDER BY里的列不都在索引里，需要添加合适的索引 |
| Using index | 表示MySQL使用覆盖索引避免全表扫描，不需要再到表中进行二次查找数据，这是比较好的结果之一。注意不要和type中的index类型混淆 |
| Using where | 通常是进行了全表/全索引扫描后再用WHERE子句完成结果过滤，需要添加合适的索引 |
| Impossible WHERE | 对Where子句判断的结果总是false而不能选择任何数据，例如where 1=0，无需过多关注 |
| Select tables optimized away | 使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段时，优化器会通过索引直接一次定位到所需要的数据行完成整个查询，例如MIN()\MAX()，这种也是比较好的结果之一 |
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