[MySql]explain用法及实践

写在前面

explain对我们优化sql语句是非常有帮助的。可以通过explain+sql语句的方式分析当前sql语句。

例子

EXPLAIN SELECT dt,method,url FROM app_log WHERE id=11789

table

显示这一行数据属于哪张表，若在查询中为select起了别名，则显示别名。

EXPLAIN SELECT dt,method,url FROM app_log AS temp WHERE id=11789

type

在表里查到结果所用的方式。包括（性能有差——>高）： All | index | range | ref | eq_ref | const,system | null |

all：全表扫描，MySQL 从头到尾扫描整张表查找行。

EXPLAIN SELECT dt,method,url FROM app_log AS temp LIMIT 100

注意：这里虽然使用limit但并不能改变全表扫描。

index：按索引扫描表，虽然还是全表扫描，但优点是索引是有序的。

EXPLAIN SELECT id FROM app_log AS temp LIMIT 100

range：以范围的方式扫描索引。比较运算符，以及in的type都是range。

EXPLAIN SELECT * FROM app_log AS temp WHERE id>100 LIMIT 199

ref:非唯一性索引访问

EXPLAIN SELECT * FROM app_log AS temp  WHERE dt='2015-01-02' LIMIT 199

eq_ref:使用唯一性索引查找（主键或唯一索引）

EXPLAIN SELECT * FROM app_log JOIN app_details_log USING(id)

先全表扫描了app_details_log表，然后在对app_log进行eq_ref查找。因为app_log的id字段是主键。如果此时删除app_log的id为主键，则都会进行全表扫描。

const：常量，在整个查询过程中这个表最多只会有一条匹配的行，比如主键 id=1 就肯定只有一行，只需读取一次表数据便能取得所需的结果，且表数据在分解执行计划时读取。

EXPLAIN SELECT * FROM app_log WHERE id=11790

注意：system 是 const 类型的特例，当表只有一行时就会出现 system 。

null：在优化的过程已经得到结果，不再需要访问表或索引。例如表中并不存在id=1000的记录。

EXPLAIN SELECT * FROM app_log WHERE id=1000

possible_keys

可能被用到的索引。

EXPLAIN SELECT * FROM app_log  WHERE id>100 LIMIT 100 ;

Key

查询过程中实际用到的索引，例子如上图，实际用的索引列为主键列。

key_len

索引字段最大可能使用的长度。例如上图中，Key_len：4，因为主键是int类型，长度为4.

ref

指出对key列所选择的索引的查找方式，常见的有const，func，null，具体字段名。当key列为null，即不使用索引时，此值也为null.

rows

mysql估计需要扫描的行数，只是一个估算。

Extra

这个显示其他的一些信息，但对优化sql也非常的重要。

using Index：此查询使用了覆盖索引（Convering Index），即通过索引就能返回结果，无需访问表。弱没显示“Using Index”表示读取了表数据。

EXPLAIN SELECT id FROM app_log;

因为 id 为主键索引，索引中直接包含了 id 的值，所以无需访问表，直接查找索引就能返回结果。

using where：mysql从存储引擎收到行后再进行“后过滤（Post-filter）”。后过滤：先读取整行数据，再检查慈航是否符合where的条件，符合就留下，不符合便丢弃。检测是在读取行后进行的，所以叫后过滤。

EXPLAIN SELECT id FROM app_log WHERE id>100 LIMIT 100;

using temporary:使用到临时表，在使用临时表的时候，Extra为这个值。

using filesort：若查询所需的排序与使用的索引的排序一直，因为索引已排序，因此按索引的顺序读取结果返回，否则，在取到结果后，还需要按查询所需的顺序对结果进行排序，这时就会出现using filesort。

EXPLAIN SELECT id FROM app_log WHERE id>100 GROUP BY dt;

一个优化的例子

我需要对app_log的表按时间进行分组，显示每个小时的人数。

通过上面你可以看到type一个为all，一个为range。为all的查询需要23+s，而下面的则只需要0.3s。通过rows也能看出优化后，表扫描的行数变化。