Mysql Explain命令的使用与分析

简介

MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，提供了多种工具和命令行调用方式。其中，EXPLAIN命令是MySQL中用于分析SQL查询的工具之一。

EXPLAIN命令可以分析查询语句的执行计划，并显示查询执行过程中用到的索引、表和连接类型等相关信息。通过分析执行计划，可以发现查询语句中的性能瓶颈和优化方向，从而提高查询效率。

使用方法

使用EXPLAIN命令非常简单，只需要在查询语句前加上EXPLAIN关键字即可：

EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE price > 100;

执行上述命令后，MySQL会返回一个表格，其中包括了查询语句的各个执行步骤、使用索引信息、表连接方式等等相关信息。

以下是一个例子：

+----+-------------+----------+-------+----------------------+---------+---------+------+-------+-------------+
| id | select_type | table    | type  | possible_keys        | key     | key_len | ref  | rows  | Extra       |
+----+-------------+----------+-------+----------------------+---------+---------+------+-------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | products | range | products_price_index | PRIMARY | 4       | NULL | 10000 | Using where |
+----+-------------+----------+-------+----------------------+---------+---------+------+-------+-------------+

下面是对其中一些重要字段的说明：

id: SQL语句中每一个查询块的唯一标识符。
select_type: 查询类型，包括SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）和子查询类型等等。
table: 查询使用的表。
type: 查询使用的连接类型，包括ref（基于索引的连接）、range（范围连接）和fulltext（全文连接）等等。
possible_keys: 可能使用的索引。
key: 实际选择使用的索引。
key_len: 使用的索引长度。
ref: 连接中使用的表列。
rows: MySQL预计通过查询返回的行数。
Extra: 其他相关信息。

分析查询执行计划

EXPLAIN命令返回的查询执行计划，可以通过以下几个方面进行分析和优化：

索引分析

在查询语句中使用索引可以提高查询效率。通过分析执行计划中的索引信息，可以发现索引是否被使用，如果使用了索引，使用了哪个索引，索引是否满足查询条件等信息。对于没有使用索引的语句，可以考虑添加索引或者使用不同的查询方式进行优化。

下面是一个使用索引的示例：

EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE price > 100 AND country = 'USA';

返回的结果中，可以看到possible_keys和key字段都包含了products_price_index索引：

+----+-------------+----------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table    | type | possible_keys        | key                  | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+----------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | products | ref  | products_price_index | products_price_index | 8       | const | 7    | Using where |
+----+-------------+----------+------+----------------------+----------------------+---------+-------+------+-------------+

连接优化

根据查询语句中的表和连接类型，可以对查询语句中的连接进行优化。例如，如果查询涉及到多个表的连接，可以尝试使用子查询或者JOIN语句。在执行计划中，可以看到查询语句使用的连接方式，从而决定是否需要进行优化。例如：

EXPLAIN SELECT * FROM orders o, products p WHERE o.product_id = p.product_id AND p.price > 100;

返回的结果中，可以看到连接方式为ref，这意味着MySQL使用的是基于索引的连接方式。如果查询涉及的数据量较大，可能需要使用其他的连接方式：

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+--------------------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref                      | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+--------------------------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | p     | range  | price_index   | price_index | 5       | NULL                     |    5 | Using where |
|  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | test.p.product_id |    1 | Using index |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+--------------------------+------+-------------+

查询优化

根据执行计划中的返回结果和Extra字段，可以发现查询语句中存在的一些性能问题和瓶颈。例如，如果查询使用了关于数据的函数如GROUP BY或ORDER BY，就需要使用filesort的方式进行排序，这会降低性能。可以通过改变查询语句或是添加索引来避免这种性能问题。

示例

以下是两个示例说明：

示例1

EXPLAIN SELECT customer_id FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-01-31';

返回的结果中，可以看到查询选择使用了PRIMARY索引：

+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | orders | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    1 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

可以看到，MySQL使用了PRIMARY索引，但是实际上，可以使用日期范围的索引获取更快的查询结果。可以创建一个基于order_date的索引来避免这种情况：

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_order_date (order_date);

示例2

EXPLAIN SELECT p.product_name, SUM(o.order_qty*o.unit_price) FROM products p, order_items o WHERE p.product_id = o.product_id GROUP BY p.product_id;

返回的结果中，可以看到执行计划中使用了Using temporary和Using filesort：

+----+-------------+---------------+------+---------------+---------+---------+---------------------+------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table         | type | possible_keys | key     | key_len | ref                 | rows | Extra                                        |
+----+-------------+---------------+------+---------------+---------+---------+---------------------+------+----------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | p             | ALL  | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL                |    8 | Using temporary; Using filesort              |
|  1 | SIMPLE      | o             | ref  | order_items_product_id| order_items_product_id | 5       | test.p.product_id |    1 | NULL                                         |
+----+-------------+---------------+------+---------------+---------+---------+---------------------+------+----------------------------------------------+

可以看到，这个查询使用了临时表和文件排序算法，这通常表示查询性能不足。可以根据分析结果尝试以下优化措施：

创建一个基于product_id的索引来加速查询。
对数据进行垂直或水平切分，提高查询效率。

以上就是关于Mysql Explain命令的使用与分析的完整攻略，通过对查询执行计划的分析优化查询语句和建立索引可以大大提高查询效率。

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