MySQL执行计划【explain】 javamysql

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简介本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划，通过 explain 可以知道 select 语句以下信息：

表的加载顺序
sql 的查询类型
可能用到哪些索引，实际上用到哪些索引
读取的行数
...

explain 执行计划包含字段信息如下：分别是 id、select_type、table、partitions、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、filtered、Extra 12个字段。
通过explain extended + show warnings可以在原本explain的基础上额外提供一些查询优化的信息，得到优化以后的可能的查询语句（不一定是最终优化的结果）。
先搭建测试环境：

CREATE TABLE `blog` ( `blog_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '唯一博文id--主键', `blog_title` varchar(255) NOT NULL COMMENT '博文标题', `blog_body` text NOT NULL COMMENT '博文内容', `blog_time` datetime NOT NULL COMMENT '博文发布时间', `update_time` timestamp NULL DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `blog_state` int NOT NULL COMMENT '博文状态--0 删除 1正常', `user_id` int NOT NULL COMMENT '用户id', PRIMARY KEY (`blog_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=17 DEFAULT CHARSET=utf8CREATE TABLE `user` ( `user_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户唯一id--主键', `user_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户名--不能重复', `user_password` varchar(255) NOT NULL COMMENT '用户密码', PRIMARY KEY (`user_id`), KEY `name` (`user_name`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=17 DEFAULT CHARSET=utf8CREATE TABLE `discuss` ( `discuss_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '评论唯一id', `discuss_body` varchar(255) NOT NULL COMMENT '评论内容', `discuss_time` datetime NOT NULL COMMENT '评论时间', `user_id` int NOT NULL COMMENT '用户id', `blog_id` int NOT NULL COMMENT '博文id', PRIMARY KEY (`discuss_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=61 DEFAULT CHARSET=utf8

id 表示查询中执行select子句或者操作表的顺序，id的值越大，代表优先级越高，越先执行。

explain select discuss_body from discuss where blog_id = ( select blog_id from blog where user_id = ( select user_id from user where user_name = 'admin'));

三个表依次嵌套，发现最里层的子查询 id最大，最先执行。

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select_type 表示 select 查询的类型，主要是用于区分各种复杂的查询，例如：普通查询、联合查询、子查询等。

SIMPLE：表示最简单的 select 查询语句，在查询中不包含子查询或者交并差集等操作。
PRIMARY：查询中最外层的SELECT（存在子查询的外层的表操作为PRIMARY）。
SUBQUERY：子查询中首个SELECT。
DERIVED：被驱动的SELECT子查询（子查询位于FROM子句）。
UNION：在SELECT之后使用了UNION。

table 查询的表名，并不一定是真实存在的表，有别名显示别名，也可能为临时表。当from子句中有子查询时，table列是的格式，表示当前查询依赖 id为N的查询，会先执行 id为N的查询。

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partitions 查询时匹配到的分区信息，对于非分区表值为NULL，当查询的是分区表时，partitions显示分区表命中的分区情况。

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type 查询使用了何种类型，它在 SQL优化中是一个非常重要的指标。
system
当表仅有一行记录时（系统表），数据量很少，往往不需要进行磁盘IO，速度非常快。比如，Mysql系统表proxies_priv在Mysql服务启动时候已经加载在内存中，对这个表进行查询不需要进行磁盘 IO。
【MySQL执行计划【explain】】

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const
单表操作的时候，查询使用了主键或者唯一索引。

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eq_ref
多表关联查询的时候，主键和唯一索引作为关联条件。如下图的sql，对于user表（外循环）的每一行，user_role表（内循环）只有一行满足join条件，只要查找到这行记录，就会跳出内循环，继续外循环的下一轮查询。

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ref
查找条件列使用了索引而且不为主键和唯一索引。虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，这样即使使用索引查找到了第一条数据，仍然不能停止，要在目标值附近进行小范围扫描。但它的好处是不需要扫全表，因为索引是有序的，即便有重复值，也是在一个非常小的范围内做扫描。

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ref_or_null
类似 ref，会额外搜索包含NULL值的行。
index_merge
使用了索引合并优化方法，查询使用了两个以上的索引。新建comment表，id为主键，value_id为非唯一索引，执行

explain select content from comment where value_id = 1181000 and id > 1000;

，执行结果显示查询同时使用了id和value_id索引，type列的值为index_merge。

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range
有范围的索引扫描，相对于index的全索引扫描，它有范围限制，因此要优于index。像between、and、'>'、'<'、in和or都是范围索引扫描。

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index
index包括select索引列，order by主键两种情况。

order by主键。这种情况会按照索引顺序全表扫描数据，拿到的数据是按照主键排好序的，不需要额外进行排序。

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select索引列。type为index，而且extra字段为using index，也称这种情况为索引覆盖。所需要取的数据都在索引列，无需回表查询。

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all
全表扫描，查询没有用到索引，性能最差。

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possible_keys 此次查询中可能选用的索引。但这个索引并不定一会是最终查询数据时所被用到的索引。
key 此次查询中确切使用到的索引。
rows 估算要找到所需的记录，需要读取的行数。评估SQL 性能的一个比较重要的数据，mysql需要扫描的行数，很直观的显示 SQL 性能的好坏，一般情况下 rows 值越小越好。
filtered 存储引擎返回的数据在经过过滤后，剩下满足条件的记录数量的比例。
extra 表示额外的信息说明。为了方便测试，这里新建两张表。

CREATE TABLE `t_order` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` int DEFAULT NULL, `order_id` int DEFAULT NULL, `order_status` tinyint DEFAULT NULL, `create_date` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_userid_order_id_createdate` (`user_id`,`order_id`,`create_date`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=99 DEFAULT CHARSET=utf8CREATE TABLE `t_orderdetail` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `order_id` int DEFAULT NULL, `product_name` varchar(100) DEFAULT NULL, `cnt` int DEFAULT NULL, `create_date` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_orderid_productname` (`order_id`,`product_name`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=152 DEFAULT CHARSET=utf8

using where
查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列。对存储引擎返回的结果进行过滤（Post-filter，后过滤），一般发生在MySQL服务器，而不是存储引擎层。

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using index
查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件符合最左前缀原则，通过索引查找就能直接找到符合条件的数据，不需要回表查询数据。

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Using where&Using index
查询的列被索引覆盖，但无法通过索引查找找到符合条件的数据，不过可以通过索引扫描找到符合条件的数据，也不需要回表查询数据。
包括两种情况：

where筛选条件不符合最左前缀原则

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where筛选条件是索引列前导列的一个范围

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null
查询的列未被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，也就是用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须回表查询这些字段，Extra中为NULL。

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using index condition
索引下推（index condition pushdown，ICP），先使用where条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行。
不使用ICP的情况（set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off'），如下图，在步骤4中，没有使用where条件过滤索引：

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使用ICP的情况（set optimizer_switch='index_condition_pushdown=on'）：

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下面的例子使用了ICP：

explain select user_id, order_id, order_status from t_order where user_id > 1 and user_id < 5\G;

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关掉ICP之后（set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off'），可以看到extra列为using where，不会使用索引下推。

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索引下推参考链接：索引下推例子 | 索引下推图解 | 索引下推优化

using temporary
使用了临时表保存中间结果，常见于 order by 和 group by 中。典型的，当group by和order by同时存在，且作用于不同的字段时，就会建立临时表，以便计算出最终的结果集。
filesort
文件排序。表示无法利用索引完成排序操作，以下情况会导致filesort：

order by 的字段不是索引字段
select 查询字段不全是索引字段
select 查询字段都是索引字段，但是 order by 字段和索引字段的顺序不一致

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using join buffer
Block Nested Loop，需要进行嵌套循环计算。两个关联表join，关联字段均未建立索引，就会出现这种情况。比如内层和外层的type均为ALL，rows均为4，需要循环进行4*4次计算。常见的优化方案是，在关联字段上添加索引，避免每次嵌套循环计算。
本文参考了一些优秀的博客，感兴趣的可以了解下：