Mysql查看执行计划、explain关键字详解（超详细）

一、什么是explain

EXPLAIN 是 MySQL 提供的用于分析 SQL 查询执行计划的工具，通过该命令可以获取[查询优化]器选择的执行路径。

总结： explain可以查看sql执行时是否有使用到索引，关联查询时可以查看sql的执行顺序。

Explain被称为执行计划，在语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，模拟[MySQL优化]器来执行SQL语句，执行查询时，会返回执行计划的信息，并不执行这条SQL。（注意，如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）。

在 MySQL 8.0 版本后，新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，可提供实际执行统计信息。

二、explain基础用法

1. 基本语法

ini 复制代码

EXPLAIN [FORMAT = {TRADITIONAL|JSON|TREE}] SELECT ...;

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1

解释：explain+sql语句，执行后就可以查看该sql的执行顺序，是否使用索引等信息。

2. 常用参数

FORMAT：指定输出格式（默认传统表格）
PARTITIONS：显示分区信息
ANALYZE：实际执行并收集统计（8.0+）

3. 输出示例

sql 复制代码

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'tom';

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1

输出结果示例：

sql 复制代码

+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table     | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | employees | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 3000 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

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典型输出包含以下核心列：

列名	说明	关键值
id	查询序列号	相同id按顺序执行，不同id从大到小执行
`select_type`	查询类型	SIMPLE/PRIMARY/SUBQUERY/DERIVED/UNION
table	访问的表名	<unionM,N> 表示联合查询结果
partitions	匹配的分区	分区表可见具体分区
`type`	访问类型	system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
possible_keys	可能使用的索引	显示候选索引列表
`key`	实际使用的索引	NULL 表示未使用索引
key_len	索引长度	复合索引实际使用部分长度
ref	索引比较的列	const/库名.表名.列名
rows	预估扫描行数	基于统计信息估算
filtered	过滤百分比	100% 表示完全匹配索引
Extra	附加信息	Using filesort/Using temporary/Using index

三、执行计划字段深度解析

3.1、id 列

查询执行顺序标识
相同 id 表示同级别执行
数字越大优先级越高
NULL 表示结果集合并

3.2、select_type 类型

类型	描述
`SIMPLE`	简单查询（无子查询或UNION）
PRIMARY	外层查询
SUBQUERY	子查询中的第一个SELECT
DERIVED	派生表（FROM子句中的子查询）
UNION	UNION中的第二个或之后的SELECT
UNION RESULT	UNION的结果

3.3、type 访问类型（性能关键指标）

按性能从优到劣排序：
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

类型	扫描方式	出现场景
system	系统表单行记录	MyISAM引擎统计表
const	主键/唯一索引等值查询	WHERE id = 1
eq_ref	唯一索引关联查询	JOIN使用主键或唯一索引
ref	非唯一索引查找	普通二级索引查询
range	索引范围扫描	BETWEEN、IN、> 等范围查询
index	全索引扫描	覆盖索引但需扫描全部索引
ALL	全表扫描	无可用索引或需要读取大部分数据

1. type 访问类型详解（性能从优到劣）

system：系统表单行访问（内存表）
const：主键或唯一索引等值查询

sql 复制代码

   EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id = 1;

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eq_ref：关联查询主键匹配

sql 复制代码

   EXPLAIN SELECT * FROM orders 
   JOIN users ON orders.user_id = users.id;

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ref：非唯一索引等值查询

sql 复制代码

   CREATE INDEX idx_age ON users(age);
   EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age = 30;

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range：索引范围扫描

sql 复制代码

   EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 30;

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index：全索引扫描

scss 复制代码

   EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM users USE INDEX(idx_age);

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ALL：全表扫描（需重点优化）

3.4、key_len 计算规则

索引使用长度的计算方法：

scss 复制代码

key_len = 
  (字符列长度 * 字符集bytes) + 
  (是否NULL? 1:0) + 
  (变长类型? 2:0)

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示例：VARCHAR(255) utf8mb4 可为NULL列

ini 复制代码

(255*4) + 1 + 2 = 1023 bytes

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3.5、Extra 重要信息

值	含义
Using index	覆盖索引扫描（无需回表）
Using where	存储引擎返回数据后在Server层过滤
Using temporary	使用临时表（常见于GROUP BY/ORDER BY）
Using filesort	额外排序操作（需优化索引或调整排序方式）
Using index condition	索引条件下推（ICP优化）
Select tables optimized away	通过索引直接获取统计信息（如MIN/MAX）

四、实战案例分析

案例1：索引失效分析

sql 复制代码

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2023;

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输出结果：

sql 复制代码

type: ALL
key: NULL
Extra: Using where

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问题诊断：对列使用函数导致索引失效

优化方案：

sql 复制代码

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_order_date (order_date);
SELECT * FROM orders 
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

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案例2：连接查询优化

sql 复制代码

EXPLAIN 
SELECT e.name, d.department_name 
FROM employees e
JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;

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输出显示：

sql 复制代码

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+--------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref          | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+--------------+------+-------------+
| 1  | SIMPLE      | e     | ALL    | dept_id       | NULL    | NULL    | NULL         | 1000 |             |
| 1  | SIMPLE      | d     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | company.e.dept_id | 1   | Using index |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+--------------+------+-------------+

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优化建议：为 employees 表的 dept_id 字段添加索引

五、高级技巧与最佳实践

5.1、JSON格式输出分析

ini 复制代码

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT ...;

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可获取更详细的成本估算信息：

css 复制代码

{
  "query_block": {
    "cost_info": {
      "query_cost": "1.20"
    },
    "table": {
      "access_type": "range",
      "rows_examined_per_scan": 500,
      "rows_produced_per_join": 500,
      "filtered": "100.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "0.50",
        "eval_cost": "0.70",
        "prefix_cost": "1.20"
      }
    }
  }
}

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5.2、执行计划可视化工具

推荐使用：

MySQL Workbench Visual Explain
Percona Toolkit 的 pt-visual-explain

5.3、优化器提示

强制使用指定索引：

sql 复制代码

SELECT * FROM table USE INDEX (index_name) ...

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5.4、统计信息管理

sql 复制代码

ANALYZE TABLE table_name;  -- 更新统计信息
SHOW INDEX FROM table_name; -- 查看索引基数

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六、常见误区与注意事项

rows 列是估算值，实际值可能偏差较大
索引覆盖不代表高效，需结合扫描行数判断
并非所有 Using filesort 都需要优化，小数据量排序是正常现象
强制索引可能适得其反，需结合数据分布考虑
连接顺序不一定按书写顺序，优化器会自动选择最佳顺序

七、EXPLAIN 执行计划优化路线图

检查 type 列是否达到 range 级别以上
确认 possible_keys 和 key 是否合理
分析 key_len 是否充分利用索引
检查 rows 估算值是否过大
查看 Extra 列是否有警告信息
验证 filtered 百分比是否过低
对比优化前后的执行计划差异