explain 是干嘛的
1.explain的作用
在MySQL中,EXPLAIN
是一个用于查询优化的关键字。它可以用于分析查询语句的执行计划,帮助开发人员和数据库管理员理解查询的执行方式、查询涉及的表和索引、连接类型、查询优化器的决策等信息。
通过使用EXPLAIN
关键字,可以获取查询执行计划的详细信息,包括以下内容:
- 查询的执行顺序:
EXPLAIN
显示查询中各个表的读取顺序,以及连接操作的顺序。这有助于确定查询中哪些表被首先读取,哪些表进行连接操作。 - 索引使用情况:
EXPLAIN
显示查询中使用的索引信息,包括哪些索引被选择,以及索引是如何被使用的。这可以帮助确定查询是否能够充分利用索引,或者是否需要对索引进行优化。 - 行数估计和访问方式:
EXPLAIN
提供了查询计划中的行数估计,以及访问表的方式(全表扫描、索引扫描等)。这可以帮助分析查询的性能和效率。 - 连接类型:
EXPLAIN
显示了查询中使用的连接类型,如内连接、外连接、子查询等。这对于理解查询的逻辑和性能优化非常重要。
通过使用EXPLAIN
关键字,可以观察和分析查询执行计划,识别潜在的性能问题,优化查询语句、索引设计和数据库结构,以提高查询的执行效率和性能。它是MySQL优化和调试工作中的重要工具之一。
要使用EXPLAIN
关键字,只需在查询语句前加上EXPLAIN
关键字,然后执行该语句。MySQL将返回一个关于查询执行计划的详细结果集,供分析和优化使用。
2.explain的字段
EXPLAIN
命令在MySQL中返回一组结果集,其中包含有关查询执行计划的详细信息。以下是常见的EXPLAIN
结果集中可能出现的字段:
- id: 查询的唯一标识符,用于标识每个查询操作的顺序。
- select_type: 查询的类型,例如简单查询、子查询、联合查询等。
- table: 查询涉及的表名。
- partitions: 查询涉及的分区信息。
- type: 表示连接类型或访问方式,如
ALL
(全表扫描)、index
(索引扫描)、range
(范围扫描)等。 - possible_keys: 表示可能使用的索引。
- key: 实际使用的索引。
- key_len: 使用的索引的长度。
- ref: 表示连接条件或常量与索引之间的比较值。
- rows: 估计的结果集行数。
- filtered: 过滤条件所过滤的行的百分比。
- Extra: 额外的信息,如使用临时表、文件排序等。
这些字段提供了查询执行计划的关键信息,可以帮助开发人员和数据库管理员分析查询的执行方式、索引使用情况、连接类型和性能瓶颈等。根据具体的查询语句和表结构,EXPLAIN
结果集中的字段可能会有所不同。
3.explain 使用案例以及返回的结果
下面是一些使用EXPLAIN
命令的案例以及返回的结果:
基本查询分析:
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;
返回的结果如下:
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
| 1 | SIMPLE | users | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | 10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
这个例子中,执行计划显示了查询的执行方式是一个简单的全表扫描(type为ALL
),没有使用索引(possible_keys和key均为NULL
),估计的行数为1000行。
连接查询分析:
EXPLAIN SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE u.age > 25;
返回的结果如下:
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+----------------+------+------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+----------------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | o | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | 10.00 | |
| 1 | SIMPLE | u | NULL | ref | PRIMARY, age_index | PRIMARY | 4 | test.o.user_id | 10 | 100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+----------------+------+-------------+
这个例子中,执行计划显示了连接查询的执行方式。第一个表orders
进行了全表扫描,没有使用索引。第二个表users
使用了索引age_index
,且通过索引条件过滤了90%的行。
子查询分析:
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders);
返回的结果如下:
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------------------+---------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------------------+------+--------------+
| 1 | SIMPLE | orders| NULL | index | NULL | user_id | 4 | NULL | 500 | 100.00 | Using index |
| 1 | SIMPLE | users | NULL | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | test.orders.user_id | 1000 | 10.00 | Using where; Using index|
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------------------+------+--------------+
这个例子中,执行计划显示了子查询的执行方式。第一个查询对orders
表使用了索引user_id
进行检索,第二个查询对users
表进行了全表扫描。
优化索引分析:
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE last_name = 'Smith';
返回的结果如下:
+----+-------------+-------+------------+------+----------------+---------+---------+-------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+----------------+---------+---------+-------+------+----------+----------------+
| 1 | SIMPLE | users | NULL | ref | last_name_index| last_name | 10 | const | 50 | 100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+----------------+---------+---------+-------+------+----------+----------------+
这个例子中,执行计划显示了索引的使用情况。查询使用了索引last_name_index
,并且使用了索引条件进行筛选。
通过执行EXPLAIN
命令并分析结果集,可以获得关于查询执行计划、索引使用情况和性能瓶颈的详细信息。这些信息对于优化查询性能和改进数据库结构非常有帮助。
引last_name_index
,并且使用了索引条件进行筛选。
通过执行EXPLAIN
命令并分析结果集,可以获得关于查询执行计划、索引使用情况和性能瓶颈的详细信息。这些信息对于优化查询性能和改进数据库结构非常有帮助。