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簡介

MySQL 提供了一個EXPLAIN 指令, 它可以對SELECT 語句進行分析, 並輸出SELECT 執行的詳細資訊, 以供開發人員針對性優化.
EXPLAIN 指令用法十分簡單, 在SELECT 語句前加上Explain 就可以了, 例如:

EXPLAIN SELECT * from user_info WHERE  id < 300;

準備

#為了接下來方便示範EXPLAIN 的使用, 首先我們需要建立兩個測試用的表, 並添加對應的資料:

CREATE TABLE `user_info` (
  `id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `age`  INT(11)              DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name_index` (`name`)
)
  ENGINE = InnoDB
  DEFAULT CHARSET = utf8

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);

CREATE TABLE `order_info` (
  `id`           BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id`      BIGINT(20)           DEFAULT NULL,
  `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `productor`    VARCHAR(30)          DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
)
  ENGINE = InnoDB
  DEFAULT CHARSET = utf8

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

EXPLAIN 輸出格式

EXPLAIN 指令的輸出內容大致如下:

mysql> explain select * from user_info where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

各列的意義如下:

• id: SELECT 查詢的識別碼. 每個SELECT 都會自動分配一個唯一的識別碼.
• select_type: SELECT 查詢的類型.
• table: 查詢的是哪個表格
• partitions: 匹配的分區
##type: join 類型
• possible_keys: 此查詢中可能選取的索引
• key: 此查詢中確切使用到的索引.
• ref: 哪個欄位或常數與key 一起被使用
• rows: 顯示此查詢一共掃描了多少行. 這是一個估計值.
• filtered: 表示此查詢條件所過濾的資料的百分比
• extra: 額外的資訊
• ##接下來我們來重點看一下比較重要的幾個字段.

select_type

select_type

表示了查詢的類型, 它的常用取值有:

SIMPLE, 表示此查詢不包含UNION 查詢或子查詢

• PRIMARY, 表示此查詢是最外層的查詢
• UNION, 表示此查詢是UNION 的第二或隨後的查詢
• DEPENDENT UNION, UNION 中的第二個或後面的查詢語句, 取決於外面的查詢
• UNION RESULT, UNION 的結果
• #SUBQUERY,子查詢中的第一個SELECT
• DEPENDENT SUBQUERY: 子查詢中的第一個SELECT, 取決於外面的查詢.即子查詢依賴外層查詢的結果.
• #最常見的查詢類別應該是

SIMPLE

了, 例如當我們的查詢沒有子查詢, 也沒有UNION 查詢時, 那麼通常就是SIMPLE 類型, 例如:

mysql> explain select * from user_info where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

如果我們使用了UNION 查詢, 那麼EXPLAIN 輸出的結果類似如下:

mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM user_info  WHERE id IN (1, 2, 3))
    -> UNION
    -> (SELECT * FROM user_info WHERE id IN (3, 4, 5));
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type  | table      | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
|  1 | PRIMARY      | user_info  | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    3 |   100.00 | Using where     |
|  2 | UNION        | user_info  | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    3 |   100.00 | Using where     |
| NULL | UNION RESULT |  | NULL       | ALL   | NULL          | NULL    | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

table

表示查詢涉及的表或衍生表

#type

type

字段比較重要, 它提供了判斷查詢是否高效的重要依據依據. 通過type 字段, 我們判斷此次查詢是全表掃描 或索引掃描 等.##type 常用型別

type 常用的取值有:

##system: 表中只有一條資料. 這個類型是特殊的

const

類型.

• const: 針對主鍵或唯一索引的等值查詢掃描, 最多只返回一行資料. const 查詢速度非常快, 因為它僅僅讀取一次即可.例如下面的這個查詢, 它使用了主鍵索引, 因此type
就是
• const
  類型的.

  mysql> explain select * from user_info where id = 2\G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: user_info
     partitions: NULL
           type: const
  possible_keys: PRIMARY
            key: PRIMARY
        key_len: 8
            ref: const
           rows: 1
       filtered: 100.00
          Extra: NULL
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  eq_ref: 此類型通常出現在多表的join 查詢,  表示對於前表的每一個結果, 都只能匹配到後表的一行結果. 並且查詢的比較操作通常是
=

, 查詢效率較高. 例如:

• mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id\G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: order_info
     partitions: NULL
           type: index
  possible_keys: user_product_detail_index
            key: user_product_detail_index
        key_len: 314
            ref: NULL
           rows: 9
       filtered: 100.00
          Extra: Using where; Using index
  *************************** 2. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: user_info
     partitions: NULL
           type: eq_ref
  possible_keys: PRIMARY
            key: PRIMARY
        key_len: 8
            ref: test.order_info.user_id
           rows: 1
       filtered: 100.00
          Extra: NULL
  2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

  ref: 此類型通常出現在多表的join 查詢, 針對於非唯一或非主鍵索引, 或是使用了
最左前綴

規則索引的查詢.

例如下面這個範例中, 就使用到了
• ref 類型的查詢:
  

  mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user_info, order_info WHERE user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: user_info
     partitions: NULL
           type: const
  possible_keys: PRIMARY
            key: PRIMARY
        key_len: 8
            ref: const
           rows: 1
       filtered: 100.00
          Extra: NULL
  *************************** 2. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: order_info
     partitions: NULL
           type: ref
  possible_keys: user_product_detail_index
            key: user_product_detail_index
        key_len: 9
            ref: const
           rows: 1
       filtered: 100.00
          Extra: Using index
  2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

  range: 表示使用索引範圍查詢, 透過索引欄位範圍取得表格中部分資料記錄. 這個型別通常出現在=, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=> , BETWEEN, IN() 操作中.
當

type

是
• range
  時, 那麼EXPLAIN 輸出的ref 欄位為NULL, 並且key_len 欄位是此次查詢中使用到的索引的最長的那個.例如下面的例子就是一個範圍查詢:

  mysql> EXPLAIN SELECT *
      ->         FROM user_info
      ->         WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: user_info
     partitions: NULL
           type: range
  possible_keys: PRIMARY
            key: PRIMARY
        key_len: 8
            ref: NULL
           rows: 7
       filtered: 100.00
          Extra: Using where
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  
  index: 表示全索引掃描(full index scan), 和ALL 類型類似, 只不過ALL 類型是全表掃描, 而index 類型則僅掃描所有的索引, 而不掃描資料.
index 類型通常出現在: 所要查詢的資料直接在索引樹中就可以取得到, 而不需要掃描資料. 當是這種情況時, Extra 欄位會顯示

Using index

.
• 
  ##例如:

  mysql> EXPLAIN SELECT name FROM  user_info \G
  *************************** 1. row ***************************
             id: 1
    select_type: SIMPLE
          table: user_info
     partitions: NULL
           type: index
  possible_keys: NULL
            key: name_index
        key_len: 152
            ref: NULL
           rows: 10
       filtered: 100.00
          Extra: Using index
  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

  上面的例子中, 我們查詢的name 欄位恰好是一個索引, 因此我們直接從索引中獲取資料就可以滿足查詢的需求了, 而不需要查詢表中的資料. 因此這樣的情況下, type 的值是
index

, 而Extra 的值是

Using index

.

• ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一. 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.
  下面是一个全表扫描的例子, 可以看到, 在全表扫描时, possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示没有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整个查询效率是十分低下的.

mysql> EXPLAIN SELECT age FROM  user_info WHERE age = 20 \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user_info
   partitions: NULL
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10
     filtered: 10.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

type 类型的性能比较

通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
ALL 类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的.
而 index 类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.
后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了.

possible_keys

possible_keys 表示 MySQL 在查询时, 能够使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys 中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查询时具体使用了哪些索引, 由 key 字段决定.

key

此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引.

key_len

表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组合索引是否完全被使用, 或只有最左部分字段被使用到.
key_len 的计算规则如下:

• 字符串
• char(n): n 字节长度
• varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3 * n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4 * n + 2 字节.
• 数值类型:
• TINYINT: 1字节
• SMALLINT: 2字节
• MEDIUMINT: 3字节
• INT: 4字节
• BIGINT: 8字节
• 时间类型
• DATE: 3字节
• TIMESTAMP: 4字节
• DATETIME: 8字节
• 字段属性: NULL 属性 占用一个字节. 如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性.

我们来举两个简单的栗子:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: user_product_detail_index
          key: user_product_detail_index
      key_len: 9
          ref: NULL
         rows: 5
     filtered: 11.11
        Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上面的例子是从表 order_info 中查询指定的内容, 而我们从此表的建表语句中可以知道, 表 order_info 有一个联合索引:

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

不过此查询语句 WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' 中, 因为先进行 user_id 的范围查询, 而根据 最左前缀匹配 原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配, 因此实际上我们使用到的索引的字段只有 user_id, 因此在 EXPLAIN 中, 显示的 key_len 为 9. 因为 user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字节, 而 NULL 属性占用一个字节, 因此总共是 9 个字节. 若我们将user_id 字段改为 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0', 则 key_length 应该是8.

上面因为 最左前缀匹配 原则, 我们的查询仅仅使用到了联合索引的 user_id 字段, 因此效率不算高.

接下来我们来看一下下一个例子:

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
          key: user_product_detail_index
      key_len: 161
          ref: const,const
         rows: 2
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这次的查询中, 我们没有使用到范围查询, key_len 的值为 161. 为什么呢? 因为我们的查询条件 WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' 中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此 keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161
rows
rows 也是一个重要的字段. MySQL 查询优化器根据统计信息, 估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数.
这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.
Extra
EXplain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:
Using filesort
当 Extra 中有 Using filesort 时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有 Using filesort, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.
例如下面的例子:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY product_name \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: NULL
          key: user_product_detail_index
      key_len: 253
          ref: NULL
         rows: 9
     filtered: 100.00
        Extra: Using index; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们的索引是
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
但是上面的查询中根据 product_name 来排序, 因此不能使用索引进行优化, 进而会产生 Using filesort.
如果我们将排序依据改为 ORDER BY user_id, product_name, 那么就不会出现 Using filesort 了. 例如:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: order_info
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: NULL
          key: user_product_detail_index
      key_len: 253
          ref: NULL
         rows: 9
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
Using index
"覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错
Using temporary
查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.
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