mysql explain的用法(使用explain优化查询语句)

当我们在开发一个网站时，可能会遇到一些特别慢的查询语句，这时候我们可以使用MySQL Explain功能来分析查询语句的执行情况，从而采取一些优化策略来提高查询速度和性能。

什么是MySQL Explain

MySQL Explain用于分析查询语句的执行计划，输出查询语句的执行情况，包括查询哪些表，使用了哪些索引，表之间的关联关系等信息。

使用方法

使用MySQL Explain需要在查询语句前添加关键字EXPLAIN，形如：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username='admin';

执行后输出的结果会包含以下几列:

• id: SQL语句的执行顺序标识符；
• select_type: SELECT查询的类型；
• table: 相关表；
• partitions: 匹配的分区；
• type: 连接类型；
• possible_keys: 可能使用的索引；
• key: 真正使用的索引；
• key_len: 索引字段的长度；
• ref: 哪个列或常数与索引一起使用了；
• rows: MySQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数；
• filtered: 表的过滤程度；
• Extra: 其他的信息。

其中，type是一个重要的参数，它代表了连接表的类型，连接类型包括：

• ALL：全表扫描；
• index：只扫描表中的索引；
• range：只扫描处于给定范围的索引；
• ref：使用非唯一性索引或唯一性不完整索引来匹配某些行；
• eq_ref：使用唯一性索引匹配某些行；
• const、system：通过类似“WHERE column = value”的条件筛选出单一匹配的行。

在优化查询语句的时候，我们需要尽可能地使用索引，因此一个查询语句中的type越多为ALL或INDEX，性能就越差，越需要优化。

示例说明

我们可以通过以下两个示例来说明MySQL Explain的用法和优化查询语句的过程：

示例1：

假设我们有一个用户表，该表中拥有username和age两个字段，并且表中有10000条数据，现在我们需要查询年龄在20~30岁之间的用户信息，我们可以使用以下的查询语句：

SELECT * FROM users WHERE age > 20 AND age < 30;

为了查看该查询语句的执行信息，我们可以使用MySQL Explain来分析该语句：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 20 AND age < 30;

查询结果：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 10000 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+

从查询结果可以看出，查询语句没有使用到索引，type的值为ALL，性能较差。我们可以通过为该表添加age字段的索引来优化该查询语句：

ALTER TABLE users ADD INDEX age_index(age);

再次使用MySQL Explain来分析查询语句：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 20 AND age < 30;

查询结果：

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key        | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | range | age_index     | age_index  | 5       | NULL | 1933 |   50.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+-------------+

从查询结果中可以看出，type的值变为了range，性能得到了优化。

示例2：

假设我们又有一个订单表，该表中拥有order_id、user_id和order_time三个字段，并且表中有1000条数据，现在我们需要查询每个用户最近下单时间，我们可以使用以下的查询语句：

SELECT user_id, MAX(order_time) AS last_order_time FROM orders GROUP BY user_id;

为了查看该查询语句的执行信息，我们可以使用MySQL Explain来分析该语句：

EXPLAIN SELECT user_id, MAX(order_time) AS last_order_time FROM orders GROUP BY user_id;

查询结果：

+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+
| id | select_type | table  | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows  |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | orders | NULL       | index | NULL          | user_id | 4       | NULL | 1000  |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+

从查询结果中可以看出，type的值为index，说明使用了索引，性能比较好。因此，该查询语句并不需要做额外的优化。

总结

MySQL Explain是一个非常有用的工具，在优化查询语句的时候使用MySQL Explain可以帮助我们更好地分析查询语句的执行情况，从而采取相应的优化策略，提高查询速度和性能。在使用MySQL Explain时，我们需要关注多个字段，特别是type字段，这可以帮助我们更好地理解查询语句的执行计划。