MySQL性能优化神器Explain的基本使用分析

MySQL是现代Web开发中经常使用的关系型数据库管理系统，性能优化对于任何网站和系统都至关重要。其中一个性能优化工具是Explain，它可以分析SQL语句的执行情况并给出优化建议。下面是基本使用分析的完整攻略。

什么是Explain

Explain是MySQL的一个命令，它可以让我们分析SQL语句的执行情况，了解各步骤的时间和开销，帮助我们找出可能存在的性能瓶颈和问题。Explain提供了对SELECT、UPDATE、DELETE、REPLACE和INSERT INTO…SELECT等语句的支持。

如何使用Explain

Explain的使用很简单，只需要在SQL语句前加上关键字EXPLAIN即可。例如，我们有一个查询用户表的SQL语句：

SELECT * FROM users WHERE age>20 AND gender='male' ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

我们可以在这个语句前加上EXPLAIN关键字，就可以使用Explain分析这个查询语句的执行情况了：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age>20 AND gender='male' ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

Explain将返回一组结果，每行代表SQL语句执行计划中的一个步骤，并给出了这个步骤的重要指标，如访问类型、索引、行数、扫描行数、排序方式等。

结果分析

Explain的结果非常详尽，包含了很多SQL查询的底层细节。我们可以通过仔细分析Explain的结果来找到优化SQL语句的方向。

1. 访问类型

Explain通过访问类型来表示MySQL查询的执行方式，访问类型越优良，执行效率越高。常见的访问类型有：

ALL：全表扫描，性能较差，应避免使用。
INDEX：使用索引查询结果，性能比全表扫描较好，但是需要确保索引的使用合理。
RANGE：使用一个范围条件进行查询，比如查询一个区间内的数据。
REF：使用非唯一索引查询，返回单个匹配该索引值的行。
EQ_REF：类似REF，但是使用的是唯一索引。
CONST、SYSTEM：这两个访问类型都表示查询一条记录，是最优秀的访问类型。

2. 扫描行数

Explain的扫描行数指该语句执行时扫描的行数，扫描的行数越少，执行效率越高。

3. 索引

Explain还会列出该语句使用的索引信息，包括索引名称、类型、是否唯一等，可以通过查看索引是否合理来优化查询性能。

下面是一个Explain的示例：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | ref  | gender        | gender | 1       | const |    5 |   100.00 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+

我们可以从结果中得到以下信息：

该查询语句使用到了表users。
使用了索引gender。
访问类型ref。
扫描行数5。
附加信息中包含“Using where”和“Using filesort”。

这个Explain结果说明该查询语句使用了索引来查询并筛选出符合条件的结果，但是还需要进行文件排序。如果能优化排序，则可以大大提高查询效率，如加入适当的索引或修改排序方式等。

示例说明

下面我们来看两个使用Explain的示例。

示例一

假设有一个用户表users，结构如下：

CREATE TABLE users (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(64) NOT NULL,
  age TINYINT UNSIGNED NOT NULL,
  gender ENUM('male','female') NOT NULL DEFAULT 'male',
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

现在我们需要查询名字为“Tom”且年龄大于20岁的男性用户，并按照创建时间倒序排序，只查询前10条。

可以使用以下SQL语句：

SELECT * FROM users WHERE name='Tom' AND age>20 AND gender='male' ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

然后我们可以使用Explain分析此SQL语句，看看是否存在优化的空间：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name='Tom' AND age>20 AND gender='male' ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

Explain结果如下：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                             |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | ref  | gender        | gender | 1       | const |   10 |   100.00 | Using where; Using filesort        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------------+

我们可以从Explain结果中得到以下信息：

该查询语句使用到了表users。
使用了索引gender。
访问类型ref。
扫描行数10。
附加信息中包含“Using where”和“Using filesort”。

从结果可以看出，在此查询中只使用了单一的索引，整个查询过程中使用了文件排序，我们可以通过加入更合适的索引来优化这个查询。

示例二

假设我们有一个订单表orders，结构如下：

CREATE TABLE orders (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  user_id INT NOT NULL,
  order_no VARCHAR(32) NOT NULL,
  amount DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  INDEX(user_id),
  INDEX(order_no),
  INDEX(created_at)
);

现在我们需要查询早于2020年1月1日的订单数量，可以使用以下SQL语句：

SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE created_at<'2020-01-01';

我们可以使用Explain分析此SQL语句，看看是否存在优化的空间：

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE created_at<'2020-01-01';

Explain结果如下：

+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+--------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table  | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                    |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+--------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | orders | NULL       | range | created_at    | created_at   | 4       | NULL | 193611 |    30.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+--------+----------+--------------------------+

从Explain结果中我们可以得到以下信息：

该查询语句使用到了表orders。
使用了索引created_at。
访问类型range。
扫描行数193611。
附加信息中包含“Using where”和“Using index”。

从结果可以看出，在此查询中使用了索引，但是扫描的行数非常大，占了表orders中近一半的行数，我们可以考虑优化索引或增加时间范围缩小查询范围来提高查询效率。

结论

Explain是MySQL的一个性能优化工具，可以分析出SQL查询语句的执行过程，为我们提供了更具体、更基础的性能指标数据。通过对Explain数据的理解与分析，我们可以快速优化不高效的SQL查询语句。

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