EXPLAIN 命令详解：解剖查询背后的秘密，揪出性能的“小妖精”！
各位观众，各位看官，欢迎来到“数据库性能优化脱口秀”现场！今天，咱们要聊聊一位数据库界的“福尔摩斯”—— EXPLAIN 命令！
想象一下，你是一位大厨，准备做一道“满汉全席”。你精心挑选了食材，准备了烹饪工具，脑海中已经有了完美的菜谱。但是，如果你不了解每道菜的烹饪步骤，火候掌握，食材搭配，最终可能做出一桌“黑暗料理”。
数据库查询也是一样。你写了一条SQL语句，数据库接收后，不会立刻吭哧吭哧就执行，而是先制定一个“作战计划”，也就是执行计划。EXPLAIN 命令，就是让你能提前看到这个“作战计划”的“剧透神器”！ 通过它，我们可以了解数据库是如何读取数据、使用索引、连接表等等，从而找出性能瓶颈，优化SQL语句，让你的数据库跑得飞快，像火箭🚀一样！
一、EXPLAIN 是什么？它能干什么？
简单来说，EXPLAIN 命令用于显示 MySQL 如何执行 SELECT 语句。它会返回关于查询执行计划的详细信息，包括：
- 查询的执行顺序： 数据库先执行哪个表，后执行哪个表？
- 使用的索引： 数据库是否利用了索引来加速查询？
- 访问类型： 数据库是如何访问表的？是全表扫描，还是使用索引？
- 需要扫描的行数： 数据库需要扫描多少行数据才能找到结果？
- 额外的信息： 数据库是否使用了临时表、文件排序等额外操作？
掌握了这些信息，你就能像一位经验丰富的医生一样，诊断出SQL语句的“病灶”，开出“药方”，让查询重获新生！
二、EXPLAIN 命令的使用方法：简单得像说“芝麻开门”！
使用 EXPLAIN 命令非常简单，只需要在 SELECT 语句前加上 EXPLAIN 关键字即可。
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id = 1;执行这条命令后，MySQL 会返回一个表格，里面包含了查询执行计划的各种信息。
三、EXPLAIN 结果解读：像看电影一样，一帧一帧分析！
EXPLAIN 命令返回的表格，每一行代表一个查询操作，表格的每一列都包含了重要的信息。下面，我们来逐一解读这些列的含义：
| 列名 | 含义 | 重要程度 |
|---|---|---|
| id | 查询的标识符。如果查询包含多个 SELECT 语句，每个 SELECT 语句都会有一个唯一的 id。id 值越大，执行优先级越高（但注意，子查询的情况）。 | 非常重要 |
| select_type | 查询的类型。例如，SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）、DERIVED（派生表）等。 | 重要 |
| table | 查询涉及的表名。 | 重要 |
| partitions | 查询涉及的分区。如果表没有分区，则显示 NULL。 | 一般 |
| type | 访问类型，表示 MySQL 如何查找表中的行。这是最重要的列之一，决定了查询的效率。后面会详细讲解。 | 非常重要 |
| possible_keys | 可能使用的索引。MySQL 可能会选择这些索引来优化查询。 | 重要 |
| key | 实际使用的索引。MySQL 最终选择了哪个索引来优化查询。 | 非常重要 |
| key_len | 索引的长度。索引长度越短，查询效率越高。 | 一般 |
| ref | 显示索引的哪一列被使用了，通常是常量值。 | 一般 |
| rows | 估计需要扫描的行数。这个值越小越好，意味着 MySQL 只需要扫描少量行就能找到结果。 | 非常重要 |
| filtered | 按表条件过滤的百分比。例如，如果 filtered=100，表示没有行被过滤。 | 一般 |
| Extra | 包含额外的查询信息。例如，Using index（使用了覆盖索引）、Using temporary（使用了临时表）、Using filesort（使用了文件排序）等。 | 非常重要 |
四、type 列：访问类型的秘密，性能优化的关键！
type 列是 EXPLAIN 结果中最重要的一列，它决定了 MySQL 如何查找表中的行。不同的访问类型，效率也大相径庭。下面，我们按效率从高到低，依次介绍常见的访问类型：
- system： 表中只有一行记录，且是系统表。这是最好的情况，几乎不需要查询。
- const： 表中最多有一行记录匹配，且是常量值。例如，
WHERE id = 1，并且id是主键或唯一索引。效率非常高。 - eq_ref： 在连接查询中，使用主键或唯一索引作为连接条件。例如，
SELECT * FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id，并且u.id是主键。效率很高。 - ref： 使用非唯一索引进行查找。例如，
WHERE status = 'active'，并且status是一个普通索引。效率比eq_ref稍低。 - fulltext： 使用全文索引进行查找。
- ref_or_null： 类似于
ref，但是可以搜索包含 NULL 值的行。 - index_merge： 使用多个索引进行查找。MySQL 会合并多个索引的结果集，然后返回最终结果。
- unique_subquery： 在 IN 子查询中使用唯一索引。
- index_subquery： 在 IN 子查询中使用非唯一索引。
- range： 使用索引进行范围查找。例如，
WHERE id BETWEEN 10 AND 20。效率比全表扫描要好。 - index： 全索引扫描。MySQL 会扫描整个索引树来查找数据。效率比全表扫描稍好，但仍然需要扫描大量数据。
- ALL： 全表扫描。MySQL 会扫描整个表来查找数据。这是最坏的情况，效率最低。
记住： 我们的目标是尽量避免 ALL 和 index 这两种访问类型，尽量使用索引来加速查询！💪
五、Extra 列：额外信息的提示，优化方向的指引！
Extra 列包含了额外的查询信息，可以帮助我们更好地理解查询的执行过程，并找到优化方向。下面，我们介绍一些常见的 Extra 值：
- Using index： 使用了覆盖索引。这意味着 MySQL 可以直接从索引中获取所需的数据，而不需要回表查询。这是非常理想的情况，可以大大提高查询效率。🎉
- Using where： MySQL 使用 WHERE 子句来过滤数据。这意味着 MySQL 需要先读取数据，然后才能进行过滤。
- Using temporary： MySQL 使用了临时表来存储中间结果。这通常发生在需要排序或分组的查询中。使用临时表会降低查询效率。
- Using filesort： MySQL 使用了文件排序来对结果进行排序。这意味着 MySQL 需要将数据写入磁盘，然后进行排序。这会大大降低查询效率。
- Using join buffer (Block Nested Loop)： 使用了连接缓冲区。这通常发生在连接查询中，当 MySQL 无法使用索引来优化连接时，会使用连接缓冲区来加速查询。
- Impossible WHERE noticed after reading const tables： WHERE 子句的条件永远为假，导致查询结果为空。
- Select tables optimized away： MySQL 优化了查询，不需要访问任何表。这通常发生在查询只涉及常量值的计算时。
- Distinct： MySQL 找到了 DISTINCT 值的第一个匹配项，并且不再搜索更多。
六、案例分析：从“慢查询”到“火箭速度”的蜕变！
为了更好地理解 EXPLAIN 命令的用法，我们来看一个实际的案例。假设我们有一个 orders 表，包含以下字段：
id：订单ID（主键）user_id：用户ID（外键）order_date：订单日期amount：订单金额
现在，我们要查询某个用户在某个日期范围内的订单总金额。SQL语句如下：
SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';我们先使用 EXPLAIN 命令来查看这条SQL语句的执行计划：
EXPLAIN SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';假设 EXPLAIN 的结果如下：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | orders | NULL | ALL | user_id,order_date | NULL | NULL | NULL | 1000 | 10.00 | Using where |
从 EXPLAIN 的结果可以看出：
type是ALL，表示全表扫描。这意味着 MySQL 需要扫描整个orders表才能找到满足条件的订单。key是NULL，表示没有使用任何索引。rows是 1000，表示需要扫描 1000 行数据。Extra是Using where，表示 MySQL 使用 WHERE 子句来过滤数据。
显然，这条SQL语句的效率非常低，需要进行优化。我们可以考虑以下两种优化方案：
方案一：创建联合索引
我们可以创建一个联合索引，包含 user_id 和 order_date 两个字段：
CREATE INDEX idx_user_id_order_date ON orders (user_id, order_date);创建索引后，我们再次使用 EXPLAIN 命令来查看SQL语句的执行计划：
EXPLAIN SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';假设 EXPLAIN 的结果如下：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
| — | ———— | —— | ———- | —– | ————- | ——————– | ——– | —- | —- | ——– | Using where |
| 1 | SIMPLE | orders | NULL | range | idx_user_id_order_date | idx_user_id_order_date | 8 | NULL | 100 | 100.00 | Using index condition |
从 EXPLAIN 的结果可以看出：
type是range，表示使用索引进行范围查找。key是idx_user_id_order_date，表示使用了我们创建的联合索引。rows是 100，表示只需要扫描 100 行数据。Extra是Using index condition，表示使用了索引条件下推，进一步提高了查询效率。
可以看到，创建联合索引后，查询效率得到了显著提高。MySQL 只需要扫描 100 行数据，而不是之前的 1000 行数据。
方案二：优化查询条件
如果 order_date 字段的类型是 VARCHAR 或 TEXT，那么 BETWEEN 操作可能会导致全表扫描。我们可以将 order_date 字段的类型改为 DATE 或 DATETIME，并使用 DATE() 函数来提取日期：
SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE user_id = 123 AND DATE(order_date) BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';然后，创建索引：
CREATE INDEX idx_user_id_order_date ON orders (user_id, order_date);这种方式同样可以利用索引，提高查询效率。
总结： 通过 EXPLAIN 命令，我们可以清晰地了解SQL语句的执行计划，找到性能瓶颈，并采取相应的优化措施。
七、优化建议：让你的SQL语句跑得更快！
最后，我们总结一些常用的SQL优化建议：
- 为经常用于 WHERE 子句、ORDER BY 子句、GROUP BY 子句的字段创建索引。 索引就像书的目录，可以帮助 MySQL 快速找到所需的数据。
- 避免在 WHERE 子句中使用
!=、<>、NOT IN、IS NULL、IS NOT NULL等操作符。 这些操作符可能会导致全表扫描。 - 避免在 WHERE 子句中使用函数或表达式。 这会使 MySQL 无法使用索引。
- 尽量使用覆盖索引。 覆盖索引可以避免回表查询，提高查询效率。
- *避免使用 `SELECT `。** 只选择需要的字段，减少数据传输量。
- 优化连接查询。 选择合适的连接类型，并确保连接条件使用了索引。
- 避免使用子查询。 子查询可能会导致性能问题，可以考虑使用连接查询来替代。
- 定期分析和优化表。 使用
ANALYZE TABLE命令来更新表的统计信息，帮助 MySQL 做出更优的执行计划。 - 根据实际情况调整 MySQL 的配置参数。 例如，可以增加
innodb_buffer_pool_size的值，提高 InnoDB 存储引擎的性能。
八、总结：EXPLAIN 在手，性能无忧！
EXPLAIN 命令是数据库性能优化的利器。通过它可以了解查询的执行计划，找到性能瓶颈，并采取相应的优化措施。掌握 EXPLAIN 命令，你就能像一位经验丰富的医生一样，诊断出SQL语句的“病灶”，开出“药方”，让你的数据库跑得飞快！
希望今天的“数据库性能优化脱口秀”对大家有所帮助。记住，优化SQL语句是一个持续学习和实践的过程。多使用 EXPLAIN 命令，多分析查询的执行计划，多尝试不同的优化方案，你就能成为一位真正的数据库优化大师！
感谢大家的观看，咱们下期再见！ 👋