MySQL执行计划 - 技术栈

如何看懂执行计划

在MySQL中，执行计划（也称为Explain计划）是一个工具，它用于解释MySQL执行特定查询时的数据检索方法。执行计划可以展示MySQL是如何使用索引，是如何进行表连接，以及使用了哪些优化方法。这对于查询性能调优非常重要，因为它可以帮助发现性能瓶颈并优化查询。

以下是如何获取MySQL查询的执行计划的基本步骤：

执行带有EXPLAIN关键字的查询。你只需将EXPLAIN放在要分析的查询语句前面即可。例如:

   EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'some_value';

id：select子句或表执行顺序，id相同，从上到下执行，id不同，id值越大，执行优先级越高。

select_type：查询的类型

table：显示sql操作属于哪张表的。

partitions：匹配的分区，值为NULL表示表未被分区。

type：对表访问方式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称"访问类型"。

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_or_null：这种连接类型类似于ref，但是MySQL会额外搜索包含NULL值的行。此联接类型优化最常用于解析子查询
fulltext：使用fulltext索引执行连接。
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，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
const：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：system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下。

possible_keys：显示可能应用在表中的索引，可能一个或多个。查询涉及到的字段若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用。

Key：key列显示MySQL实际决定使用的键（索引），必然包含在possible_keys中，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。

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）

ref：关联的字段，常量等值查询，显示为const，如果为连接查询，显示关联的字段。

rows：MySQL估计为了执行查询而必须检查的行数

Extra：显示十分重要的额外信息。

Using filesort：表明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"。出现Using filesort就非常危险了，在数据量非常大的时候几乎"九死一生"。出现Using filesort尽快优化sql语句。
Using temporary：使用了临时表保存中间结果，常见于排序order by和分组查询group by。非常危险，"十死无生"，急需优化。
Using index：表明相应的select操作中使用了覆盖索引，避免访问表的额外数据行，效率不错。

添加或调整索引：EXPLAIN命令返回的结果中的key列显示了MySQL在查询中实际使用的索引，possible_keys列显示了本次查询可能使用的全部索引。您可以根据这两列了解索引的使用情况。如果发现查询没有使用索引（type列显示为ALL或index），或者使用了全字段的索引（key_len列的长度很长），那么可能需要添加新的索引或者调整现有的索引。
修改查询结构：对查询进行部分修改，比如改变连接顺序，使用或不使用子查询，可以改善查询性能。例如，「IN (子查询)」这样的查询结构通常可以被改写为JOIN查询，以获得更好的性能。
调整查询条件：查询的WHERE条件可能会影响到索引的使用，过于复杂的查询条件或者对列进行函数处理（比如WHERE DATE(datetime) = '2022-01-01'）可能会导致索引失效。调整WHERE条件，使其尽可能利用索引，可以提高查询性能。
优化数据方式：比如对于字符串类型，选择合适的字符集和整理顺序(Collation)有助于提高查询效率。同时，也可以通过改变存储引擎改善查询和写入性能。
使用分区：对大表进行分区，可以根据查询条件只读取部分分区的数据，从而提高查询性能。