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：