创建表数据：

#创建actor表
DROP TABLE IF EXISTS `actor`; 
CREATE TABLE `actor` (
    `id` int(11) NOT NULL,
    `name` varchar(45) DEFAULT NULL,
    `update_time` datetime DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`) #主键
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
 
INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES 
    (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), 
    (2,'b','2017-12-22 16:37:28');
    
#创建film表
DROP TABLE IF EXISTS `film`;
CREATE TABLE `film` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `name` varchar(10) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`), #主键
    KEY `idx_name` (`name`) #添加单列索引
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');

#创建film_actor表
DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
CREATE TABLE `film_actor` (
    `id` int(11) NOT NULL,
    `film_id` int(11) NOT NULL,
    `actor_id` int(11) NOT NULL,
    `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`), #主键
    KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`) #复合索引
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

View Code

EXPLAIN SELECT * FROM actor;
SHOW WARNINGS;#紧随其后通过 show warnings 命令可以得到优化后的查询语句

explain中的列

partitions列：

　　如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区

　　老版本的mysql 可能需要通过 EXPLAIN PARTITIONS 来显示 partitions列。目前笔者5.7版本不需要。

filtered 列：

　　是一个百分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表）。

　　老版本的mysql 可能需要通过 EXPLAIN EXTENDED 来显示 filtered 列。目前笔者5.7版本不需要。

rows 列：

　　这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。

id 列：

　　id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。

　　id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。

select_type 列：

　　simple：简单查询。查询不包含子查询和union

　　primary：复杂查询中最外层的 select

　　subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）

　　derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表（derived的英文含义）

　　union：在 union 中的第二个和随后的 select

　　例如：der 是别名

table列：

　　这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。

　　当 from 子句中有子查询时，table列是 <derivenN> 格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查询。

　　当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为<union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。

type列：

　　这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。

　　依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

　　一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref

　　NULL：mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。

　　　　例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表

　　const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。

　　　　　　　　用于primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。

　　　　　　　　system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system

　　　　例如：

　　eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用，最多只会返回一条符合条件的记录。

　　　　　　这可能是在const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。

　　　　例如：

　　ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

　　　　例1. 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）　　　　

　　　　例2.关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。

　　range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行

　　　　例：

　　index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对

　　　　二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。

　　　　例：

　　ALL：即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

　　　　例：　　　　　

possible_keys 列：　

　　这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。

　　explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key列显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。

　　如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。

key 列：　　

　　这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。

　　如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。

key_len列 :

　　这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

　　例如：film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通过结果中的 key_len=4 可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。

　　key_len计算规则如下：索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索引。

　　　　字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，如果是utf-8，一个数字或字母占1个字节，一个汉字占3个字节

　　　　　　char(n)：如果存汉字长度就是 3n 字节

　　　　　　varchar(n)：如果存汉字则长度是 3n + 2 字节，加的2字节用来存储字符串长度，因为varchar是变长字符串　　

　　　　数值类型

　　　　　　tinyint：1字节
　　　　　　smallint：2字节
　　　　　　int：4字节
　　　　　　bigint：8字节　　

　　　　时间类型　

　　　　　　date：3字节

　　　　　　timestamp：4字节

　　　　　　datetime：8字节

　　　　如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL

ref 列：

　　这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）

Extra 列：

　　这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

　　Using index：使用覆盖索引　

　　　　覆盖索引定义：mysql执行计划explain结果里的key有使用索引，如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取，

　　　　　　　　　　这种情况一般可以说是用到了覆盖索引，extra里一般都有using index；

　　　　　　　　　　覆盖索引一般针对的是辅助索引，整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果，

　　　　　　　　　　不需要通过辅助索引树找到主键，再通过主键去主键索引树里获取其它字段值

　　Using where：使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖

　　Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围；

　　Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化　　　

　　　　1. actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct

　　　　2. film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表

　　Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

　　　　1. actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录

　　　　2. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index

　　Select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段时　　　

mysql-explain explain mysql

explain结果mysql

mysql_explain explain mysql

含义explain结果mysql

索引explain情况mysql

profiling explain mysql

526互联

mysql 深入学习二 Explain工具介绍

explain中的列

partitions列：

filtered 列：

rows 列：

id 列：

select_type 列：

table列：

type列：

possible_keys 列：

key 列：

key_len列 :

ref 列：

Extra 列：

526互联

mysql 深入学习二 Explain工具介绍

explain中的列

partitions列：

filtered 列：

rows 列 ：

id 列：

select_type 列：

table列：

type列 ：

possible_keys 列：

key 列：

key_len列 :

ref 列：

Extra 列：

rows 列：

type列：

possible_keys 列：　

key 列：　　