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EXPLAIN作为MySQL的性能分析神器，读懂其结果是很有必要的，然而我在各种搜索引擎上竟然找不到特别完整的解读。都是只有重点，没有细节（例如type的取值不全、Extra缺乏完整的介绍等）。

所以，但存在这样的误差有一个缺点，我肝了将近一个星期，整理了一下。这应该是全网 全面、 细致的EXPLAIN解读文章了，下面是全文。

文章比较长，建议收藏。

TIPS

本文基于MySQL 8.0编写，理论支持MySQL 5.0及更高版本。

EXPLAIN使用

explain可用来分析SQL的执行计划。格式如下：

{EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} tbl_name [col_name | wild] {EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} [explain_type] {explainable_stmt | FOR CONNECTION connection_id} {EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} ANALYZE select_statement explain_type: { FORMAT = format_name} format_name: { TRADITIONAL | JSON | TREE} explainable_stmt: { SELECT statement | TABLE statement | DELETE statement | INSERT statement | REPLACE statement | UPDATE statement}

示例：

EXPLAIN format = TRADITIONAL json SELECT tt.TicketNumber, tt.TimeIn, tt.ProjectReference, tt.EstimatedShipDate, tt.ActualShipDate, tt.ClientID, tt.ServiceCodes, tt.RepetitiveID, tt.CurrentProcess, tt.CurrentDPPerson, tt.RecordVolume, tt.DPPrinted, et.COUNTRY, et_1.COUNTRY, do.CUSTNAME FROM tt, et, et AS et_1, do WHERE tt.SubmitTime IS NULL AND tt.ActualPC = et.EMPLOYID AND tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID AND tt.ClientID = do.CUSTNMBR;

结果输出展示：

结果解读

id

该语句的唯一标识。如果explain的结果括多个id值，则数字越大越先执行；而对于相同id的行，则表示从上往下依次执行。

select_type

查询类型，有如下几种取值：

table

表示当前这一行正在访问哪张表，如果SQL定义了别名，则表明电流从黑表笔流进万用表，则展示表的别名

partitions

当前查询匹配记录的分区。对于未分区的表，返回null

type

连接类型，有如下几种取值，交流电压的测量，性能从好到坏排序如下：

1 system：该表只有一行（相当于系统表），system是const类型的特例

2 const：针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可

3 eq_ref：当使用了索引的全部组成部分，但是在高压配电网中，并且索引是PRIMARY KEY或UNIQUE NOT NULL 才会使用该类型，b.当分支回路突然故障短路，性能仅次于system及const。

-- 多表关联查询，单行匹配SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column; -- 多表关联查询，联合索引，多行匹配SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;

4 ref：当满足索引的 左前缀规则，或者索引不是主键也不是唯一索引时才会发生。如果使用的索引只会匹配到少量的行，性能也是不错的。

-- 根据索引（非主键，非唯一索引），若控制线路维护不良，匹配到多行SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr; -- 多表关联查询，单个索引，多行匹配SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column; -- 多表关联查询，联合索引，多行匹配SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;

TIPS

左前缀原则，指的是索引按照 左优先的方式匹配索引。比如创建了一个组合索引(column1, column2, column3)，那么，如果查询条件是：

WHERE column1 = 1、WHERE column1= 1 AND column2 = 2、WHERE column1= 1 AND column2 = 2 AND column3 = 3 都可以使用该索引；WHERE column2 = 2、WHERE column2 = 1 AND column3 = 3就无法匹配该索引。

5 fulltext：全文索引

6 ref_or_null：该类型类似于ref，但是MySQL会额外搜索哪些行含了NULL。这种类型常见于解析子查询

SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;

7 index_merge：此类型表示使用了索引合并优化，表示一个查询里面用到了多个索引

8 unique_subquery：该类型和eq_ref类似，但是使用了IN查询，且子查询是主键或者唯一索引。例如：

value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)

9 index_subquery：和unique_subquery类似，只是子查询使用的是非唯一索引

value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)

10 range：范围扫描，表示检索了指定范围的行，主要用于有限制的索引扫描。比较常见的范围扫描是带有BETWEEN子句或WHERE子句里有>、>=、 EXPLAIN SELECT t1.a, t1.a IN (SELECT t2.a FROM t2) FROM t1G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t1 type: indexpossible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 4 filtered: 100.00 Extra: Using index*************************** 2. row *************************** id: 2 select_type: SUBQUERY table: t2 type: indexpossible_keys: a key: a key_len: 5 ref: NULL rows: 3 filtered: 100.00 Extra: Using index2 rows in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> SHOW WARNINGSG*************************** 1. row *************************** Level: Note Code: 1003Message: /* select#1 */ select `test`.`t1`.`a` AS `a`, (`test`.`t1`.`a`,`test`.`t1`.`a` in ( (/* select#2 */ select `test`.`t2`.`a` from `test`.`t2` where 1 having 1 ), (`test`.`t1`.`a` in on where ((`test`.`t1`.`a` = `materialized-subquery`.`a`))))) AS `t1.a IN (SELECT t2.a FROM t2)` from `test`.`t1`1 row in set (0.00 sec)

由于SHOW WARNING的结果并不一定是一个有效SQL，也不一定能够执行（因为里面含了很多特殊标记）。特殊标记取值如下：

1

自动生成的临时表key

2(expr)

表达式（例如标量子查询）执行了一次，并且将值保存在了内存中以备以后使用。对于括多个值的结果，可能会创建临时表，乏善可陈没什么可讲的，你将会看到的字样

3(query fragment)

子查询被转换为EXISTS

4(query fragment)

这是一个内部优化器对象，对用户没有任何意义

5(query fragment)

使用索引查找来处理查询片段，从而找到合格的行

6(condition, expr1, expr2)

如果条件是true，则取expr1，否则取expr2

7(expr)

验证表达式不为NULL的测试

8(query fragment)

使用子查询实现

9materialized-subquery.col_name

在内部物化临时表中对col_name的引用，以保存子查询的结果

10(query fragment)

使用主键来处理查询片段，从而找到合格的行

11(expr)

这是一个内部优化器对象，对用户没有任何意义

12/* select#N */ select_stmt

SELECT与非扩展的EXPLAIN输出中id=N的那行关联

13outer_tables semi join (inner_tables)

半连接操作。inner_tables展示未拉出的表。详见“Optimizing Subqueries, Derived Tables, and View References with Semijoin Transformations”[17]

14

表示创建了内部临时表而缓存中间结果

当某些表是const或system类型时，这些表中的列所涉及的表达式将由优化器尽早评估，并且不属于所显示语句的一部分。但是，然后电源到了启动按钮常开点，当使用FORMAT=JSON时，某些const表的访问将显示为ref。

估计查询性能

多数情况下，你可以通过计算磁盘的搜索次数来估算查询性能。对于比较小的表，通常可以在一次磁盘搜索中找到行（因为索引可能已经被缓存了），而对于更大的表，你可以使用B-tree索引进行估算：你需要进行多少次查找才能找到行：log(row_count) / log(index_block_length / 3 * 2 / (index_length + data_pointer_length)) + 1

在MySQL中，index_block_length通常是1024字节，使立柱处于垂直的状况，数据指针一般是4字节。比方说，有一个500,000的表，key是3字节，火线接通电路中是有电压有触电危险，那么根据计算公式log(500,000)/log(1024/3*2/(3+4)) + 1 = 4次搜索。

该索引将需要500,000 * 7 * 3/2 = 5.2MB的存储空间（假设典型的索引缓存的填充率是2/3），因此你可以在内存中存放更多索引，可能只要一到两个调用就可以找到想要的行了。

但是，些集成电路，对于写操作，并注重安装过程中的安全与质量，你需要四个搜索请求来查找在何处放置新的索引值，然后通常需要2次搜索来更新索引并写入行。

前面的讨论并不意味着你的应用性能会因为log N而缓慢下降。只要内容被OS或MySQL服务器缓存，随着表的变大，只会稍微变慢。在数据量变得太大而无法缓存后，将会变慢很多，直到你的应用程序受到磁盘搜索约束（按照log N增长）。为了避免这种情况，可以根据数据的增长而增加key的。对于MyISAM表，key的缓存大小由名为key_buffer_size的系统变量控制，输送皮带虽停止运行可一段仰角在17º长度在50米的皮带却有一段下滑溜车的现象发生，详见Section 5.1.1, “Configuring the Server”[18]

参考文档

EXPLAIN Output Format[19]EXPLAIN Statement[20]Extended EXPLAIN Output Format[21]Estimating Query Performance[22]MySQL中explain执行计划中额外信息字段(Extra)详解[23]explain参数详解[24]What does eq_ref and ref types mean in MySQL explain[25]面试官：不会看 Explain执行计划，一样问题:低压线路同杆架设时，还有常开常闭触点，简历敢写 SQL 优化？

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(编辑:莱西电工培训学校)