Explain
MySQL 的 EXPLAIN 是一个用于分析 SQL 查询执行计划的工具，它能帮助开发者理解查询的执行方式、索引使用情况、表之间的关联顺序等，从而优化查询性能。以下是对 EXPLAIN 的详细介绍：
1. 基本用法
在 SQL 语句前添加 EXPLAIN 或 EXPLAIN FORMAT=JSON 即可查看执行计划：
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id = 1;或者（输出更详细的 JSON 格式）：
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE id = 1;2. 输出字段解释
EXPLAIN 的结果包含以下关键字段：
| 字段名 | 说明 |
|---|---|
| id | 查询的标识符（同一查询的多个子查询可能共享相同 id）。 |
| select_type | 查询类型（如 SIMPLE, PRIMARY, SUBQUERY, DERIVED, UNION 等）。 |
| table | 当前操作涉及的表名。 |
| partitions | 匹配的分区（如果表已分区）。 |
| type | 访问类型（关键指标），性能从优到劣排序： system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。 |
| possible_keys | 可能使用的索引。 |
| key | 实际使用的索引。 |
| key_len | 使用的索引长度（字节）。 |
| ref | 索引与哪些列或常量比较。 |
| rows | 预估需要扫描的行数（越小越好）。 |
| filtered | 过滤后剩余行数的百分比。 |
| Extra | 额外信息（如 Using where, Using index, Using temporary, Using filesort 等）。 |
3. 关键字段详解
(1) type
- const：通过主键或唯一索引直接找到一行（最优）。
- eq_ref：联表查询时，主键或唯一索引匹配（如
JOIN ... ON a.id = b.id）。 - ref：非唯一索引查找。
- range：索引范围扫描（如
BETWEEN,IN,>）。 - index：全索引扫描（比全表扫描稍快）。
- ALL：全表扫描（需优化）。
(2) Extra
- Using index：覆盖索引（无需回表）。
- Using where：需在存储引擎返回后进一步过滤。
- Using temporary：使用临时表（常见于
GROUP BY或ORDER BY未用索引）。 - Using filesort：需额外排序（可尝试用索引优化排序）。
- Using index condition：索引下推
4. 优化示例
假设有一个查询：
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100 ORDER BY order_date;输出分析：
- 如果
type是ALL，且key为空，说明未使用索引，全表扫描。 优化方法：为
user_id和order_date添加联合索引：ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_order (user_id, order_date);优化后，
type应为ref，Extra显示Using index。
5. 注意事项
- 估算值：
rows是统计信息估算的值，可能与实际有偏差。 - 不执行查询：
EXPLAIN仅生成执行计划，不实际执行 SQL。 索引失效场景：
- 对索引列使用函数或运算（如
WHERE YEAR(date) = 2023）。 - 数据类型不匹配（如字符串列用数字查询）。
- 使用
OR或LIKE '%前缀%'。
- 对索引列使用函数或运算（如
- JSON 格式：
EXPLAIN FORMAT=JSON提供更详细的执行步骤和成本估算。
6. 高级用法
EXPLAIN ANALYZE（MySQL 8.0+）：实际执行查询并返回详细执行时间（慎用于生产环境）：
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE id = 1;优化器跟踪：查看优化器如何选择执行计划：
SET optimizer_trace = 'enabled=on'; SELECT * FROM users WHERE id = 1; SELECT * FROM information_schema.optimizer_trace;
通过 EXPLAIN 分析执行计划，可以快速定位慢查询的瓶颈，优化索引和 SQL 写法，显著提升数据库性能。