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Explain 这个词在不同的上下文中有不同的含义。在数据库查询优化的上下文中，"EXPLAIN" 是一个常用的 SQL 命令，用于显示 SQL 查询的执行计划。执行计划是数据库如何执行查询的一个详细描述，包括它将使用哪些索引、表的连接顺序、表的扫描方式等信息。
在 SQL 中，使用 "EXPLAIN" 可以提供以下字段的信息：
- id: 表示查询中的各个部分的标识符。
- select_type: 查询类型，比如简单查询、联合查询、子查询等。
- table: 涉及的表名。
- partitions: 查询涉及的分区信息。
- type: 连接类型，如全表扫描、索引扫描等。
- possible_keys: 可能使用的索引列表。
- key: 实际使用的索引。
- key_len: 使用的索引长度。
- ref: 索引列上使用的列或常量。
- rows: 估计需要检查的行数。
- filtered: 行过滤的百分比。
- Extra: 额外信息，可能包含诸如"Using filesort"、"Using temporary"等信息。
下面，V 哥通过两个案例来详细说明一下如何使用 Explain来优化 SQL。
案例一：
场景设定
假设我们有一个电子商务网站的数据库，其中有一个名为 orders 的表，它记录了用户的订单信息。表结构大致如下：
SQL
id: 订单的唯一标识符
user_id: 下单用户的ID
product_id: 购买的产品ID
order_date: 下单日期
quantity: 购买数量问题
我们需要查询2024年1月1日之后所有用户的订单总数。
原始 SQL 查询
SQL
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01';步骤 1: 使用 EXPLAIN 分析查询
首先，我们使用 EXPLAIN 来查看当前查询的执行计划：
SQL
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01';步骤 2: 分析 EXPLAIN 输出
假设 EXPLAIN 的输出显示如下：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | orders | NULL | range | order_date | NULL | NULL | NULL | 10000 | 10.00 | Using where; Using index |
步骤 3: 识别问题
从 EXPLAIN 输出中，我们可以看到：
- type 是 range，这意味着数据库将使用索引进行范围扫描，而不是全表扫描。
- rows 估计为 10000，这可能表示查询需要检查大量行。
- Extra 显示 Using where; Using index，表示使用了索引。
步骤 4: 优化 SQL
尽管查询已经使用了索引，但我们可能希望进一步优化性能。考虑到我们只需要统计总数，而不是具体的订单数据，我们可以：
- 使用索引覆盖扫描：如果 order_date 索引包含 id，则可以避免回表查询，直接在索引中完成统计。
优化后的 SQL 可能如下：
SQL
SELECT COUNT(*) FROM orders USE INDEX (order_date) WHERE order_date > '2023-01-01';步骤 5: 再次使用 EXPLAIN
使用优化后的查询再次运行 EXPLAIN：
SQL
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders USE INDEX (order_date) WHERE order_date > '2023-01-01';步骤 6: 分析优化后的输出
假设优化后的 EXPLAIN 输出显示：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | orders | NULL | index | order_date | order_date | 4 | NULL | 10000 | 10.00 | Using index; Backward index scan |
步骤 7: 评估优化效果
- type 现在是 index，表示使用了索引覆盖扫描。
- Extra 显示 Using index; Backward index scan，表示查询仅使用了索引，没有回表。
通过这些步骤，我们对原始查询进行了分析和优化，提高了查询效率。在实际应用中，可能需要根据具体的数据库结构和数据分布进行更多的调整和优化。
案例二：
我们考虑一个更复杂的场景，涉及到多表查询和联结。
场景设定
假设我们有一个在线教育平台的数据库，其中有两个表：
1. students 表，存储学生信息：
- student_id: 学生ID
- name: 学生姓名
- enrollment_date: 入学日期
2. courses 表，存储课程信息：
- course_id: 课程ID
- course_name: 课程名称
3. 还有一个 enrollments 表，存储学生的课程注册信息：
- enrollment_id: 注册ID
- student_id: 学生ID
- course_id: 课程ID
- enrollment_date: 注册日期
问题
我们需要查询所有在2024年注册了至少一门课程的学生的姓名和他们注册的课程数量。
原始 SQL 查询
sql
SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;步骤 1: 使用 EXPLAIN 分析查询
sql
EXPLAIN SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;步骤 2: 分析 EXPLAIN 输出
假设 EXPLAIN 的输出如下：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | s | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | NULL |
| 1 | SIMPLE | e | NULL | ref | student_id | student_id | 5 | students.student_id | 5000 | NULL | Using where |
步骤 3: 识别问题
- students 表使用了全表扫描（type 是 ALL），这意味着查询需要扫描整个 students 表。
- enrollments 表使用了 ref 类型的联结，它使用了 student_id 索引。
步骤 4: 优化 SQL
我们可以通过以下方式优化查询：
- 添加索引：如果 enrollments 表上的 enrollment_date 没有索引，考虑添加一个，以便快速过滤2023年的注册记录。
- 过滤条件：在联结条件中添加过滤条件，减少需要联结的行数。
优化后的 SQL 可能如下：
sql
SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN (
SELECT course_id, student_id
FROM enrollments
WHERE enrollment_date >= '2023-01-01'
) e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;步骤 5: 再次使用 EXPLAIN
使用优化后的查询再次运行 EXPLAIN。
步骤 6: 分析优化后的输出
假设优化后的 EXPLAIN 输出显示：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | PRIMARY | s | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | NULL |
| 2 | DERIVED | e | NULL | range | enrollment_date | NULL | NULL | NULL | 500 | 10.00 | Using where |
| 1 | SIMPLE | <subquery2> |
NULL | ref | student_id | student_id | 5 | s.student_id | 500 | NULL | Using index |
步骤 7: 评估优化效果
- 子查询 e 现在使用 range 类型扫描，只获取2023年的注册记录，减少了行数。
- 主查询现在使用 ref 类型联结，因为子查询结果已经通过索引 student_id 进行了优化。
通过这些步骤，我们对原始查询进行了分析和优化，减少了需要处理的数据量，提高了查询效率。在实际应用中，可能需要根据具体的数据库结构和数据分布进行更多的调整和优化。
最后
以上是 V 哥在整理的关于 EXPLAIN 在实际工作中的使用，并结合案例给大家作了分析，用熟 EXPLAIN 将大大改善你的 SQL 查询效率，你在工作中还用到哪些业务场景或案例，可以在评论区讨论，或者说出你遇到的问题，V 哥来帮你定位一下问题，关注威哥爱编程，每天精彩内容不错过。