EXPLAIN显示了MySQL如何使用索引来处理SELECT语句以及连接表，可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句，一般主要用来SQL查询优化·
使用方法，在select语句前加上EXPLAIN就可以了，如下面的sql查询：
EXPLAIN
SELECT
uc.ID AS userId,
uc.USER_NAME AS userName,
uc.USER_PWD AS PASSWORD,
uc.BIRTHDAY AS birthday,
uc.EMAIL AS email,
uc.MOBILE AS mobile,
uc.NICKNAME AS nickName,
uc.CREATE_DATE AS createdDate,
uc.UPDATE_DATE AS updatedDate,
uc.IS_DEL AS isDel,
uc.SEX AS sex,
uc.LAST_LOGIN_DATE AS lastLoginDate,
uc.USER_MALL AS projectId,
level.UC_USER_LEVEL_ID AS ucUserLevelId,
uclevel.LEVEL_NAME AS ucUserLevelName,
level.RISE_RANK_DATE AS riseRankDate,
growth.ID AS ucUserGrowthId,
growth.GROWTH_VALUE AS growthValue,
point.ID AS ucUserPointId,
point.BONUSPOINT AS bonuspoint
FROM
UC_USER uc
LEFT JOIN UC_USER_PROPERTY_GROWTH growth
ON uc.ID = growth.USER_ID
LEFT JOIN UC_USER_PROPERTY_LEVEL level
ON uc.ID = level.USER_ID
LEFT JOIN UC_USER_LEVEL uclevel
ON uclevel.ID = level.UC_USER_LEVEL_ID
LEFT JOIN UC_USER_PROPERTY_POINT point
ON uc.ID = point.USER_ID
WHERE uc.IS_DEL = '0'
ORDER BY uc.LAST_LOGIN_DATE DESC,
uc.ID DESC
LIMIT 0, 20;返回结果如下
+----+-------------+---------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------------------------+------+----------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------------------------+------+----------+----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | uc | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4728 | 10.00 | Using where; Using temporary; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | growth | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4308 | 100.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
| 1 | SIMPLE | level | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4512 | 100.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
| 1 | SIMPLE | uclevel | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 8 | weixin_db.level.UC_USER_LEVEL_ID | 1 | 100.00 | NULL |
| 1 | SIMPLE | point | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3699 | 100.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+---------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------------------------+------+----------+----------------------------------------------------+
5 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
EXPLAIN出来的信息有12列，分别是id、select_type、table、partitions、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、filtered、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
一、 id
SQL执行的顺序的标识,SQL从大到小的执行
id相同时，执行顺序由上至下
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，越先执行二、select_type
示查询中每个select子句的类型
(1) SIMPLE(简单SELECT,不使用UNION或子查询等)
(2) PRIMARY(查询中若包含任何复杂的子部分,最外层的select被标记为PRIMARY)
(3) UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)
(4) DEPENDENT UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询)
(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(派生表的SELECT, FROM子句的子查询)
(9) UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)三、partitions
是否MySQL分区表
四、table
显示这一行的数据是关于哪张表的，有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)，有时候根据不同sql显示的是别名
五、type
表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。
常用的类型有： ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL（从左到右，性能从差到好）
ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行
index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树
range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行
ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system
NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。六、possible_keys
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用
该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询
七、Key
key列显示MySQL实际决定使用的键（索引）
如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。
八、key_len
表示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（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）
不损失精确性的情况下，长度越短越好
九、ref
表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
十、rows
表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数
十一、filtered
显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值，这个百分比值和rows 列的值一起使用，可以估计出那些将要和QEP 中的前一个表进行连接的行的数目。前一个表就是指id 列的值比当前表的id 小的表。这一列只有在EXPLAIN EXTENDED 语句中才会出现。
十二、Extra
该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况：
Using where:列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤
Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询
Using filesort：MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
Using join buffer：改值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
Impossible where：这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行。
Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行
Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。
Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。
range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。
Using filesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。
Using index:从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。
Using sort_union(...), Using union(...), Using intersect(...):这些函数说明如何为index_merge联接类型合并索引扫描。
Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查询GROUP BY或DISTINCT查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表。
对关联的几张表添加索引：
ALTER TABLE `UC_USER_PROPERTY_LEVEL` ADD INDEX `IDX_USER_ID` (`USER_ID` ASC) ;
ALTER TABLE `UC_USER_PROPERTY_POINT` ADD INDEX `IDX_USER_ID` (`USER_ID` ASC) ;
ALTER TABLE `UC_USER_PROPERTY_GROWTH` ADD INDEX `IDX_USER_ID_GROWTH` (`USER_ID` ASC) ;
ALTER TABLE `UC_USER_PROPERTY_LEVEL` ADD INDEX `IDX_USER_LEVEL_ID` (`UC_USER_LEVEL_ID` ASC) ;
ALTER TABLE `UC_USER` ADD INDEX `IDX_LAST_LOGIN_DATE` (`LAST_LOGIN_DATE` DESC) ;在次EXPLAIN以后的结果：
+----+-------------+---------+------------+--------+--------------------+---------------------+---------+----------------------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+--------+--------------------+---------------------+---------+----------------------------------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | uc | NULL | index | NULL | IDX_LAST_LOGIN_DATE | 6 | NULL | 20 | 10.00 | Using where |
| 1 | SIMPLE | growth | NULL | ref | IDX_USER_ID_GROWTH | IDX_USER_ID_GROWTH | 8 | weixin_db.uc.ID | 1 | 100.00 | NULL |
| 1 | SIMPLE | level | NULL | ref | IDX_USER_ID | IDX_USER_ID | 8 | weixin_db.uc.ID | 1 | 100.00 | NULL |
| 1 | SIMPLE | uclevel | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 8 | weixin_db.level.UC_USER_LEVEL_ID | 1 | 100.00 | NULL |
| 1 | SIMPLE | point | NULL | ref | IDX_USER_ID | IDX_USER_ID | 8 | weixin_db.uc.ID | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+---------+------------+--------+--------------------+---------------------+---------+----------------------------------+------+----------+-------------+
5 rows in set, 1 warning (0.00 sec)执行查询以后从30s左右提高到1s左右，基本达到要求。
• EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况
• EXPLAIN不考虑各种Cache
• EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作
• 部分统计信息是估算的，并非精确值
• EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看执行计划。
Tag标签:「EXPLAIN」更新时间:「2021-11-02 20:01:17」阅读次数:「456」