介绍

在工作中，我们用于捕捉性能问题最常用的就是打开慢查询，定位执行效率差的SQL，那么当我们定位到一个SQL以后还不算完事，我们还需要知道该SQL的执行计划，比如是全表扫描，还是索引扫描，这些都需要通过EXPLAIN去完成。EXPLAIN命令是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。可以帮助我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。

建议先看一下这篇分享MySQL索引为什么要用B+树实现？，这样你就能更好的理解什么时候需要回表查询，什么时候不需要，explain用法很简单，只需要在执行的select语句前加上explain即可

explain select * from teacher

下面来具体分析，准备的数据如下

course表

CREATE TABLE `course` (

`cid` int(3) NOT NULL,

`cname` varchar(20) NOT NULL,

`tid` int(3) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`cid`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

teacher表

CREATE TABLE `teacher` (

`tid` int(3) NOT NULL,

`tname` varchar(20) NOT NULL,

`tcid` int(3) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`tid`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

teacher_card表

CREATE TABLE `teacher_card` (

`tcid` int(3) NOT NULL,

`tcdesc` varchar(20) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`tcid`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

id

我们来查询课程编号为2或者教师证编号为3的老师信息

SELECT

t.*

FROM

course c,

teacher t,

teacher_card tc

WHERE

c.tid = t.tid

AND t.tcid = tc.tcid

AND ( c.cid = 2 OR t.tcid = 3 )

explain上述SQL后，如下所示

id值相同，从上往下顺序执行

为什么要先从t表中读取数据，然后和tc表做表联结，最后再和c表做表联结呢？（上面的SQL可以改写为join on的形式，执行效果一样）

我们写的SQL会被优化器优化，MySQL会按照小结果集驱动大结果集的方式进行表联结，表联结即对2个表做笛卡尔积，所以联结的顺序是t(3)-tc(3)-c(4)，括号中为个数。如果表t表的个数为5，则联结的顺序为tc(3)-c(4)-t(5)，注意括号里的数字不是表的数量，是结果集的数量

如果查询课程编号为2的老师信息

SELECT

t.*

FROM

course c,

teacher t,

teacher_card tc

WHERE

c.tid = t.tid

AND t.tcid = tc.tcid

AND c.cid = 2

因为可以确定c的结果集最小，只有一个记录，因此联结顺序为c(1)-t(3)-tc(3)

查询教授SQL课程的老师的描述

SELECT

tc.tcdesc

FROM

teacher_card tc

WHERE

tc.tcid = (

SELECT

t.tcid

FROM

teacher t

WHERE

t.tid = ( SELECT c.tid FROM course c WHERE c.cname = "sql" )

);

这个SQL是先查询c表，再查询t表，最后查询tc表，执行explain看一下

id值不同，id值越大，越优先执行。将上述SQL改为如下形式

SELECT

tc.tcdesc

FROM

teacher t,

teacher_card tc

WHERE

tc.tcid = t.tcid

AND t.tid = ( SELECT c.tid FROM course c WHERE c.cname = "sql" )

id值有相同，又有不同，id值越大越优先，id值相同，从上往下顺序执行

select_type

SIMPLE：查询不包含子查询和UNION

SELECT * FROM teacher

PRIMARY：查询有任何复杂的子部分，则外层部分标记为PRIMARY

SUBQUERY：包含在SELECT列表中的子查询中的SELECT（换句话说，不在FROM子句中）标记为SUBQUERY

查询教授SQL课程的老师的描述

SELECT

tc.tcdesc

FROM

teacher_card tc

WHERE

tc.tcid = (

SELECT

t.tcid

FROM

teacher t

WHERE

t.tid = ( SELECT c.tid FROM course c WHERE c.cname = "sql" )

);

DERIVED：DERIVED值用来表示包含在FROM子句的子查询中的SELECT，MySQL会递归执行并将结果放到一个临时表中。服务器内部称其“派生表”，因为该临时表是从子查询中派生来的

SELECT

cr.cname

FROM

( SELECT * FROM course WHERE tid IN ( 1, 2 ) ) cr

id为1的table表名为<derived2>，表示是一张派生表，派生表从id为2的执行过程中来

UNION：在UNION中的第二个和随后 的SELECT被标记为UNION。第一个SELECT被标记就好像它以部分外查询来执行。这就是下面第一个例子中在UNION中的第一个SELECT显示为PRIMARY的原因。如果UNION被FROM子句中的子查询包含，那么它的第一个SELECT会被标记为DERIVED，即下面的第二个例子

UNION RESULT：用来从UNION的匿名临时表检索结果的SELECT被标记为UNION RESULT

SELECT * FROM course WHERE tid = 1 UNION SELECT * FROM course WHERE tid = 2

SELECT

cr.cname

FROM

( SELECT * FROM course WHERE tid = 1 UNION SELECT * FROM course WHERE tid = 2 ) cr

type

索引类型， 要对type进行优化的前提是有索引。type类型有很多，这里不一一介绍，值介绍几个常用的，性能依次从最优到最差

const，system>eq_ref>>ref>range>index>all

其中system，const只是理想情况，实际能达到ref>range

system：只有一条数据的系统表，或派生表只有一条数据的子查询

SELECT

a.tname

FROM

( SELECT * FROM teacher t WHERE t.tid = 1 ) a

const：仅仅能查到一条数据的SQL，用于Primary key或unique索引。如果只是能查到一条数据，但是条件列上没有Primary key或unique索引，则不是const

SELECT * FROM teacher t WHERE t.tid = 1

假如说去掉tid上的主键（只是针对这个例子临时更改），执行下面的语句，结果如下

SELECT * FROM teacher t WHERE t.tid = 1

此时type为ALL，验证了我们的想法，即虽然结果只有一条，但条件列上没有Primary key或unique索引，也不是const

eq_ref：唯一性索引，对于每个键的查询，返回匹配唯一行数据（有且只有一个，不能多，不能0），常见于唯一索引和主键索引，不是必须的有索引，我下面句的例子中teacher表的tcid字段就没有加任何索引，当然是我数据太简单的问题，才能在不建索引的情况下出现eq_ref

SELECT

t.tcid

FROM

teacher t,

teacher_card tc

WHERE

t.tcid = tc.tcid

来看看此时表的数据

teacher表

teacher_card表

此时对于teacher表的tcid这个键，都会返回唯一条数据，所以type为eq_ref，假如说将teacher表增加一条数据（只是针对这个例子临时更改），teacher_card表不变，数据如下

teacher表

重新执行上述SQL

SELECT

t.tcid

FROM

teacher t,

teacher_card tc

WHERE

t.tcid = tc.tcid

可以看到type类型变为了ALL，因为对于teacher表，4这个键，返回了0条数据，不是每个键值都返回了一条数据

上面的例子teacher_card都保持了不变，是为了验证的严密性，如果给teacher_card表增加数据再执行eq_ref的2个例子，其实是没有影响的，因为eq_ref针对的是teacher的键都能返回唯一行数据

ref：非唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配所有行（0，多）

修改表为如下（只是针对这个例子临时更改），出现了一个同名的老师张三，并且在teacher表的name列加上普通索引，演示一下匹配行有多个的情况

teacher表

SELECT

*

FROM

teacher

WHERE

tname = "张三"

当查询姓名为张三的老师时，会返回2条数据

range：检索指定范围的行，where后面是一个范围查询（between，>，<，>=，in有时候会失效，从而转为无索引ALL）

SELECT * FROM teacher WHERE tid < 3

index：这个跟全表扫描一样，只是MySQL扫描表时按索引次序进行而不是行

对teacher表的name字段建索引（只是针对这个例子临时更改）

SELECT tname FROM teacher

对tname建立索引，当我们只查询tid时，它的值已经在B+树的叶子节点上了，不需要回表查询，从索引中就可以拿到，因为非聚集索引，叶子节点存放索引键值，以及该索引键值指向的主键

接着，同时查tname（tname上有索引），tcid（tcid上没有索引）

SELECT tname, tcid FROM teacher

可以看到type为ALL，因为从tname索引中拿不到tcid的数据，只能通过全表扫描

现在我们想同时查询tname和tcid，不想通过回表，只想通过索引表拿到数据，应该怎么建索引呢？现在我们可以肯定的是，只对tname加索引，或者只对tcid加索引肯定是不行的，那么在tname和tcid上都分别加索引呢（只是针对这个例子临时更改）？

执行如下sql

SELECT tname, tcid FROM teacher

可以看到是ALL，针对这种情况我们得对tname和tcid建联合索引，因为只有联合索引才能拿到tname和tcid的值，还不用回表

再次执行

SELECT tname, tcid FROM teacher

key使用了联合索引

all：全表扫描

SELECT * FROM teacher WHERE tcid = 1

possible_keys

可能用到的索引，是一种预测，不准

key

实际使用到的索引

key_len

索引的长度，用于判断联合索引是否被完全使用，单开一文来讲

ref

列出是通过常量（const），还是某个表的某个字段（如果是join）来过滤（通过key）

先对teacher表的tname字段和course表的tid字段增加索引

SELECT

c.cid,

t.tname

FROM

course c,

teacher t

WHERE

c.tid = t.tid

AND t.tname = "张三"

第一个为const表示常量，即张三，第二个为test2.t.tid，表示couse表引用的是test2库中的t（teacher）表的tid字段

rows

这一列是MySQL估计为了找到所需的行而要读取的行数

Extra

Using index：所需要的数据，只需要在索引即可全部获得，而不需要再到表中取数据

Using where：如果我们不是读取表的所有数据，或者不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据，则会出现Using where信息。

Using index和Using where前面已经有例子，当出现索引覆盖时，会显示Using index，性能得到了提升，出现Using temporary和Using filesort说明性能损耗比较大

Using temporary：当MySQL某些操作中必须使用临时表时，在Extra信息中就会出现Using temporary。主要常见于GROUP BY和ORDER BY等操作中

Using filesort：这意味着MySQL会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行

对teacher表的name字段建索引（只是针对这个例子临时更改），

SELECT * FROM teacher WHERE tname = "张三" ORDER BY tname

SELECT * FROM teacher WHERE tname = "张三" ORDER BY tcid

把explain的key_len参数分享完，建立如下的表，其中name列和address列都建立了索引

CREATE TABLE `teacher` (

`id` int(10) NOT NULL,

`name` char(20) NOT NULL,

`address` varchar(100) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_name` (`name`),

KEY `idx_addr` (`address`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

执行如下命令

explain select * from teacher where name = "张三"

explain select * from teacher where address = "北京"

问题来喽，这些key_len是怎么算出来的呢？

key_len

key_len表示索引使用的字节数，根据这个值，就可以判断索引使用情况，特别是在组合索引的时候，判断所有的索引字段是否都被查询用到

字符串类型

char和varchar跟字符编码也有密切的联系

latin1占用一个字节，gbk占用2个字节，utf8占用3个字节，utf8mb4占用4个字节（不同字符编码占用的存储空间不同）

char和varchar跟字符编码也有密切的联系

latin1占用一个字节，gbk占用2个字节，utf8占用3个字节，utf8mb4占用4个字节（不同字符编码占用的存储空间不同）

字符类型-索引字段为char类型+不可为Null时

char(n)=n*(utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2,latin1=1)

所以上面第一个列子（查询name=张三）的key_len为20*3=60

下文中为了描述方便，编码类型默认为utf8

字符类型-索引字段为char类型+允许为Null时

char(n)=n*3+1（允许null，是否为空的标记）

字符类型-索引字段为varchar类型+不可为Null时

varchar(n)=n*3+2（变长列，记录当前数据存了多少）

字符类型-索引字段为varchar类型+允许为Null时

varchar(n)=n*3+1（允许null）+2（变长列）

所以上面第二个例子（查询住址=北京）的key_len为100*3+1+2=303

整数/浮点数/时间类型的索引长度

Not Null=字段本身的长度

Null=字段本身的长度+1

再回头看看前面的例子，是不是很容易就理解了呢？整数时间类型的小编就不再举例，自己写个例子就很容易就理解了