好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“MySQL EXPLAIN ANALYZE 深度输出解读与性能调试”脱口秀！我是你们的老朋友，江湖人称“Bug终结者”的码农大侠，今天咱们就来聊聊这个让DBA们爱恨交加，让开发们抓耳挠腮的 EXPLAIN ANALYZE 。
话说，数据库性能调优，就像医生给病人看病，你得先知道病根在哪儿，才能对症下药。而 EXPLAIN ANALYZE ，就是咱们的“核磁共振”，能把MySQL的执行计划看得清清楚楚，明明白白，让那些隐藏在暗处的性能问题，无所遁形！
第一幕：EXPLAIN ANALYZE 是个啥？为啥这么重要？
首先，咱们来简单回顾一下 EXPLAIN 。相信大家都用过，它能告诉你MySQL准备怎么执行你的SQL语句，比如会用到哪些索引，表连接的顺序是什么。但 EXPLAIN 只能告诉你 理论上 的执行计划，就像天气预报，告诉你明天可能下雨，但到底下不下，下多大，它可没法保证。
而 EXPLAIN ANALYZE 就不一样了！它会 真实地 执行你的SQL语句，然后把执行过程中的各种数据都记录下来，包括每个步骤花了多少时间，读取了多少行数据，等等。就像天气预报加上了实时雷达图，告诉你现在哪个地方正在下暴雨，哪个地方晴空万里。
所以说，EXPLAIN ANALYZE 就像一个超级侦探，能帮你找到SQL语句执行过程中的瓶颈，让你知道时间都花在哪儿了，数据都读了多少，然后才能对症下药，优化你的SQL语句，提高数据库的性能。
重要性总结：
- 精确性： 提供真实执行数据，告别纸上谈兵。
- 诊断力： 精准定位性能瓶颈，避免盲目优化。
- 指导性： 基于真实数据，制定更有效的优化策略。
第二幕：EXPLAIN ANALYZE 的正确打开方式
要使用 EXPLAIN ANALYZE ，你需要MySQL 8.0.18及以上版本。如果你的版本低于这个，赶紧升级吧，否则你就只能羡慕别人了。
使用方法很简单，只需要在你的SQL语句前面加上 EXPLAIN ANALYZE 就行了，就像这样：
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';执行之后，你会得到一大段输出，看起来有点吓人，但别怕，咱们慢慢来解读。
第三幕：庖丁解牛，解读 EXPLAIN ANALYZE 的输出
EXPLAIN ANALYZE 的输出，其实就是一棵树，每个节点代表一个执行步骤。咱们从根节点开始，一层一层往下看。
举个例子，假设我们有这样一张 orders 表：
| 列名 | 数据类型 | 索引 |
|---|---|---|
| order_id | INT | PRIMARY |
| customer_id | INT | INDEX |
| order_date | DATE | INDEX |
| total_amount | DECIMAL | |
| shipping_address | VARCHAR |
然后我们执行这条SQL语句：
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';输出结果可能如下（简化版）：
-> Filter: ((orders.customer_id = 123) and (orders.order_date > '2023-01-01')) (cost=11.42 rows=5) (actual time=0.025..0.045 rows=3 loops=1)
-> Index range scan on orders using idx_customer_id_order_date over (123, '2023-01-01') (cost=11.42 rows=5) (actual time=0.023..0.043 rows=3 loops=1)咱们来逐行解读：
-
-> Filter: ((orders.customer_id = 123) and (orders.order_date > '2023-01-01'))Filter： 表示这是一个过滤操作，也就是WHERE子句。((orders.customer_id = 123) and (orders.order_date > '2023-01-01'))： 表示具体的过滤条件。(cost=11.42 rows=5)：cost表示MySQL估计的成本，rows表示MySQL估计会返回的行数。这些都是 估计值 ，不一定准确。(actual time=0.025..0.045 rows=3 loops=1)：actual time表示实际执行的时间范围（最小值..最大值），rows表示实际返回的行数，loops表示执行的次数。这些都是 真实值 ，是EXPLAIN ANALYZE最重要的信息。
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-> Index range scan on orders using idx_customer_id_order_date over (123, '2023-01-01')Index range scan： 表示这是一个索引范围扫描，也就是MySQL使用了索引来查找数据。on orders using idx_customer_id_order_date： 表示使用了orders表上的idx_customer_id_order_date索引。over (123, '2023-01-01')： 表示索引扫描的范围。
重点关注的指标：
actual time： 实际执行时间，越长越需要优化。rows： 实际返回的行数，如果和估计值相差很大，可能说明索引统计信息不准确，需要更新索引统计信息。loops： 执行的次数，如果次数过多，可能说明循环嵌套层数太深，需要优化SQL语句。key： 使用的索引，如果没有使用索引，或者使用了错误的索引，都需要优化。type： 访问类型，常见的有ALL(全表扫描),index(全索引扫描),range(索引范围扫描),ref(使用非唯一索引),eq_ref(使用唯一索引),const(常量查找),system(系统表查找),NULL(不需要访问表或索引)。一般来说，ALL和index都需要尽量避免。
常见问题及优化方向：
| 问题 | 可能原因 | 优化方向 |
|---|---|---|
actual time 过长 |
索引缺失、索引选择错误、数据量过大、硬件瓶颈等 | 添加索引、优化索引、优化SQL语句、升级硬件等 |
rows 估计值和实际值相差很大 |
索引统计信息不准确 | 更新索引统计信息 (ANALYZE TABLE) |
type 为 ALL 或 index |
没有使用索引，或者使用了错误的索引 | 添加索引、优化索引、强制使用索引 (FORCE INDEX) |
出现 Using temporary 或 Using filesort |
排序操作无法使用索引，或者需要使用临时表 | 优化索引、避免不必要的排序操作 |
| 连接操作耗时过长 | 连接顺序不合理、缺少连接索引 | 优化连接顺序、添加连接索引 |
第四幕：实战演练，优化慢查询
光说不练假把式，咱们来个实战演练。假设我们有这样一条SQL语句，查询某个客户的所有订单：
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;执行 EXPLAIN ANALYZE 之后，发现 actual time 很长，而且 type 是 ALL ，说明这是一个全表扫描。
-> Table scan on orders (cost=2923.43 rows=1000) (actual time=0.020..5.000 rows=1000 loops=1)
-> Filter: (orders.customer_id = 123) (cost=2923.43 rows=1000) (actual time=0.018..4.998 rows=1000 loops=1)这说明 customer_id 上没有索引，导致MySQL需要扫描整个 orders 表才能找到匹配的行。
解决办法很简单，只需要在 customer_id 上添加一个索引就行了：
CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);再次执行 EXPLAIN ANALYZE ，你会发现 type 变成了 ref ，而且 actual time 也大大缩短了。
-> Index lookup on orders using idx_customer_id (customer_id=123) (cost=0.35 rows=1) (actual time=0.010..0.020 rows=10 loops=1)这就是索引的力量！💪
第五幕：高级技巧，更上一层楼
除了基本的解读之外，EXPLAIN ANALYZE 还有一些高级技巧，可以帮助你更深入地了解SQL语句的执行情况。
- JSON格式输出：
EXPLAIN ANALYZE FORMAT=JSON SELECT ...可以把输出结果转换成JSON格式，方便程序解析和分析。 - 可视化工具： 有一些可视化工具可以把
EXPLAIN ANALYZE的输出结果转换成图形，让你更直观地了解执行计划，比如 https://www.graphviz.org/ 。 - 结合性能监控工具： 可以结合 MySQL 的性能监控工具，比如 Performance Schema 或者 Prometheus，来监控SQL语句的执行情况，找到更深层次的性能问题。
第六幕：注意事项，避免踩坑
在使用 EXPLAIN ANALYZE 的时候，也要注意一些坑：
- 不要在生产环境执行：
EXPLAIN ANALYZE会真实地执行SQL语句，可能会对生产环境造成影响，比如锁表、阻塞等。所以，最好在测试环境或者预发布环境执行。 - 注意数据量： 如果数据量太大，
EXPLAIN ANALYZE的执行时间可能会很长，甚至导致数据库崩溃。可以考虑使用采样数据或者限制返回行数。 - 关注整体性能： 优化单个SQL语句的同时，也要关注整体性能，避免顾此失彼。
总结陈词
好了，各位观众老爷，今天的“MySQL EXPLAIN ANALYZE 深度输出解读与性能调试”脱口秀就到这里了。希望通过今天的讲解，大家能够对 EXPLAIN ANALYZE 有更深入的了解，能够更好地利用它来优化SQL语句，提高数据库的性能。
记住，EXPLAIN ANALYZE 只是一个工具，真正的关键在于理解数据库的原理，掌握SQL优化的技巧，才能真正成为一名优秀的DBA或者开发人员。
最后，祝大家早日摆脱慢查询的困扰，让你的数据库跑得飞快！🚀
感谢大家的观看，我们下期再见！👋