mysqlexplain（深入解析MySQL Explain命令）

MySQL是常用的开源关系型数据库管理系统，为了优化查询性能，MySQL提供了 Explain 命令来帮助开发者查看 SQL 查询语句在执行过程中所使用的索引、关联表及其执行顺序等信息。本文将从解释 Explain 命令的基本语法开始，到介绍Explain命令的返回结果和执行计划，最后讲述开发者如何通过这些信息优化SQL查询性能。

Explain命令基本语法

Explain 命令的语法相对简单而清晰，它的基本格式如下所示：

EXPLAIN [SELECT | DELETE | INSERT | REPLACE | UPDATE]         [sql查询语句]

其中sql查询语句中可以使用where、group by、order by等查询语句。

Explain命令返回结果说明

执行Explain命令后，MySQL会返回查询语句的执行计划。这里有两种常见的输出格式，分别是卡片格式和树状格式。下面分别介绍这两个输出格式的含义。

卡片格式

卡片格式是 Exaplin 命令默认的输出格式，它是一组垂直排列的表格，在每一行显示一个数据。每个表格显示以下内容：

id：每张表的唯一标识，同时连接不同表时，下一个表的id会接着上一个表的id进行计数。

select_type：查询类型信息，比如Simple、Subquery、Union、Derived、Uncache等。

table：所查询数据的表名称。

type：访问使用的类型，常见的类型有ALL（全表扫描）、index（索引）、range（索引范围）、ref（索引引用）、eq_ref（主键或唯一索引）、const，system等。

possible_keys：可供选择的索引，即 MySQL 可以利用的所有索引。

key：实际使用的索引。

key_len：索引使用的长度，较短的索引更容易使用内存和磁盘，因此性能更好。

rows：MySQL 预估需要扫描的记录行数，该值越小，查询效率越高。

Extra：额外信息，包含了MySQL的查询优化相关信息，例如：not exists in memo的意思是使用不在内存中的中间表。

树状格式

树状格式相对于卡片格式，更加直观、清晰。树状格式以 SELECT 语句为中心形成一个树状的结构。查询树从下往上，从左到右展示，其中部分显示包括id、select_type、table、partitions、type、possible_keys、key、key_len、rows、Extra等列信息。

Explain命令执行计划分析

查询类型（select type）

select_type 描述了查询类型，可用于分析查询优化阶段出现的问题。Explain 的 select_type 表示将使用哪个算法来连接分离表。该值通常可以分为以下类型：

简单类型（Simple）： 这个类型表示不使用子查询或UNION。查询的最外层只有一个查询，并且不包含任何子查询。

子查询类型（Subquery）：这种类型的查询使用了带有IN等子查询的MySQL语句。在这种情况下，MySQL会先查询主查询，然后使用主查询结果集的一个或多个值来替代子查询“IN”的位置。

联合类型（Union）：这种类型的查询使用了联合查询unin和unionall，同时也允许使用联合查询的UNION WITHOUT INDEX优化方式。

派生类型(Derived)：这种SELECT 包含了from子句中从其他表或子查询导出的数据表，称为衍生表（derived table）。一个衍生表与子查询的区别在于，MySQL会为衍生表生成一个物理表,把结果集缓存到临时表中。

扫描的行数（rows）

rows 列包含 MySQL 预测从表中选择的行数。MySQL使用该值来决定如何执行查询，所以在查询过程中尽可能使这个值越小越好，这个值的预测才是真实执行的关键。可以通过分析 rows 列以及 Extra 列来确定索引是否正常工作以及可能的性能问题所在。

索引的使用（Using index ）

Using index 表示mysql可以直接使用覆盖索引的信息而不用回到存储引擎表中进行检索，因为所有需要的数据都在索引中。当 Using index 出现在 Extra 列中时，表示查询已经覆盖了所需要的数据，只有使用索引树就可以读取数据，而不需要再读取数据的行。

如何通过Explain命令优化查询性能？

使用正确的查询方式

使用正确的查询方式，是通过explain命令提升查询性能的第一步，如在存在关联查询时，应使用使用left join代替 In 和 exists。这样不仅减少了I/O开销，还更优化了查询效率。

尽量使用索引来限制数据结果集

索引是提高Query性能的重要手段，索引的选择也是很关键的，根据查询的需求和查询的复杂程度选择尽量合适的索引，可以减少数据的扫描量，以及避免全表扫描访问。

避免全表扫描

全表扫描会导致巨大的I/O开销并且非常耗时，因此通常不应该使用全表扫描。 如果您必须使用全表扫描，请尽可能在查询中使用索引。

调整MySQL服务器参数

查看MySQL服务器的配置文件，根据配置文件调整mysql自带的系统参数，比如max_connections, buffer_pool_size等参数可以调整据实际业务情况适当提高配置，会在一定程度上优化查询效率。 但同时需要注意的是，提高了缓存，必须增加内存，并且如果不增加内存，提高缓存就会带来不良后果，如频繁的硬盘读写和内存换页。

结合使用以上策略，可以通过Explain命令找出查询的性能瓶颈，进而进行优化。