Mysql Explain

MySQL 优化器根据成本计算使用哪种执行计划运行查询时的成本，从而选择成本最低的查询。由于这是估计值，因此在执行之前无法准确知道确切的成本。

EXPLAIN

EXPLAIN 是 MySQL 服务器在想知道要执行哪些查询（即执行计划是什么）时使用的基本命令。从 5.6 开始，也可以输出 JSON 格式的查询。您还可以将其可视化为与 MySQL 工作相结合。我们将在下面介绍这一部分。

表格结构

 

EXPLAIN让我们看一下之前的 ERD。member 是会员信息，订单列表是订单列表，交易是该订单的交易信息。

EXPLAIN 结果

EXPLAIN 是 MySQL 服务器在想知道要执行哪些查询（即执行计划是什么）时使用的基本命令。从 5.6 开始，JSON 格式的输出也变得可用

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explain select m.*, o.*, t.* from member m inner join orders o on m.id = o.member_id inner join transaction t on o.transaction_id = t.id where m.id in (1, 2, 33)

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
‘1’	‘SIMPLE’	‘m’	NULL	‘range’	‘PRIMARY’	‘PRIMARY’	‘8’	NULL	‘3’	‘100.00’	‘Using where’
‘1’	‘SIMPLE’	‘o’	NULL	‘ref’	‘FKpktxw…’	‘FKpktxw…’	‘8’	‘sample.m.id’	‘90’	‘100.00’	NULL
‘1’	‘SIMPLE’	‘t’	NULL	‘eq_ref’	‘PRIMARY’	‘PRIMARY’	‘8’	‘sample.o.transaction_id’	‘1’	‘100.00’	NULL

table

显示对哪个表的访问显示在表字段中。

id

id 表示附加到 SELECT 的号码。由于 MySQL 将联接作为一个单元运行，因此标识是标识该查询的执行单元。因此，在仅执行联接的查询中，标识始终为 1。

select_type

select_type始终为 SIMPLE。即使进行复杂的联接，也会成为 SIMPLE。如果存在子夸里或 UNION，则 id 和select_type会发生变化。

partitions

分区是分区时使用的字段。由于此查询中使用的所有表都不是分区表，因此此字段全部输出为 NULL。如果分区，请务必检查此字段。

type

类型是表示方法的字段。该方法指向如何从表中获取行数据。在上面的 EXPLAIN 中，有 ALL、eq_ref、ref ALL、eq_ref使用联接时的主键或唯一键访问一个值（仅精确修补最多一行），ref 是指可能修补多行的访问。方法对于确定访问目标表是否有效至关重要。

在这些方法中，需要注意的是ALL、索引和ref_or_null。ALL 和 index 两种情况是，由于表或特定索引接近整行，因此表大小较大时效率较低。对于ref_or_null，包含 NUL 的行存储在索引的前面，但如果数量较多，MySQL 服务器的工作量就会变大。换句话说，除 ALL 以外的所有方法都使用索引。

如果方法为 ALL 或 index，这可能意味着没有适当的索引可用于该查询。在上面的查询中，对计数表的访问是 ALL，但这是因为 WHERE 未指定短语的条件。如果从此类查询访问驾驶表，则只能扫描整行。

方法	描述
const	loockup（等值比较）由主键或唯一键，如何接近最外部的表，而不是联接，结果始终为第 1 行。但是，由于您使用的是主键和唯一键，因此，如果将其指定为范围搜索，则不会成为 const。
system	如果表中只有第 1 行，则采用特殊方法
ALL	整行扫描，访问表中的整个数据。
index	索引扫描，接近表的特定索引的完整条目。
eq_ref	当联接访问到内部表时，主键或共享键将发生 lookup。与 const 类似，但访问联接的内部表是不同的
ref	等价比较索引不是唯一键，可以访问多个行。
ref_or_null	与 ref 一样，在索引访问中搜索存储在最前面的 NULL 条目。
range	索引接近特定范围的行
fulltext	使用全文本索引进行搜索
index_merge	使用多个个人助手获取行并合并结果。
unique_subquery	在 IN 子查询方法中使用主键或唯一键。这种方法通过减少无用的开销而相当快。
index_subquery	它与unique_sunquery几乎相同，但不同之处在于它不使用唯一的索引。这种方法也相当快

possible_keys

possible_keys字段是可用索引的列表。

key

possible_keys字段实际上是 Optimimer 从可用索引列表中选择的索引的 key。在上面的 EXPLAN 中，County 表（第一行）中的键为 NULL，这意味着索引不能用于获取行数据。

key_len

key_len字段是指所选索引的长度。虽然这不是重要的字段，但请记住，索引过长也是低效的。

rows

rows 使用此方法来指示导入了多少行。对于最初访问的表，显示整个查询访问的行数，然后表的平均访问几行作为第 1 行的联接。但是，它与实际行数不一定匹配，因为它是作为统计值计算的。

filtered

filtered 获取行数据，并指示在应用 WHERE 短语的搜索条件时，在居耳中还剩多少行。此值也是根据统计值计算得出的值，因此不一定与实际值匹配。

extra

Extra 字段是一个提示，告诉我们优化器的行为。此字段对于使用 EXPLAN 确定优化器的行为非常重要。

额外	描述
使用位置	描述该方法，显示从表中导入行后，通过应用其他搜索条件缩小行范围。
使用索引	表意味着只通过仅从索引访问来解决四元性，而不是访问它。处理为覆盖索引，也称为索引计算
对分组依据使用索引	与 Using 索引类似，但表示包含 GROUP BY 的查询可以通过覆盖索引解决
使用文件排序	ORDER 表示未解析为 BY 索引，并且按查找器 （MySQL 的查询）对行进行排序。
使用临时	隐式指示临时表已创建。
使用推力的位置	显示发动机状态的推子优化已发生。目前仅 NDB 有效
使用索引条件	指示索引状态推送 （ICP） 优化已发生。ICP 计划使用索引，即使多列索引未按从左到右的顺序指定列也是如此。
使用磁共振	指示已使用多范围引线 （MRR） 优化。
使用连接缓冲区（块嵌套循环）	指示联接没有适当的索引，因此使用了联接缓冲区。
使用联接缓冲区（批处理密钥访问）	指示已使用联接缓冲区进行备份密钥访问 （BKAJ） 算法。

JSON 格式 EXPLAIN

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explain format = json select m.*, o.*, t.* from member m inner join orders o on m.id = o.member_id inner join transaction t on o.transaction_id = t.id where m.id in (1, 2, 33)

与传统表格相比，JSON 格式的 EXPLAIN 具有许多输出信息。从 5.7 开始，它提供了有关成本的信息，与表格格式相比更方便。对于 JOSN 格式的 EXPLAIN，在 Extra 字段中，仅输出为 Using WHERE attached_condition，以便具体了解适用的条件。

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{ "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "449.03" }, "nested_loop": [ { "table": { "table_name": "m", "access_type": "range", "possible_keys": [ "PRIMARY" ], "key": "PRIMARY", "used_key_parts": [ "id" ], "key_length": "8", "rows_examined_per_scan": 3, "rows_produced_per_join": 3, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "3.61", "eval_cost": "0.60", "prefix_cost": "4.21", "data_read_per_join": "6K" }, "used_columns": [ "id", "email", "name" ], "attached_condition": "(`sample`.`m`.`id` in (1,2,33))" } }, { "table": { "table_name": "o", "access_type": "ref", "possible_keys": [ "FKpktxwhj3x9m4gth5ff6bkqgeb", "FKrylnffj7sn97iepyqadlfnsg0" ], "key": "FKpktxwhj3x9m4gth5ff6bkqgeb", "used_key_parts": [ "member_id" ], "key_length": "8", "ref": [ "sample.m.id" ], "rows_examined_per_scan": 90, "rows_produced_per_join": 272, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "63.00", "eval_cost": "54.55", "prefix_cost": "121.76", "data_read_per_join": "279K" }, "used_columns": [ "id", "order_number", "member_id", "transaction_id" ] } }, { "table": { "table_name": "t", "access_type": "eq_ref", "possible_keys": [ "PRIMARY" ], "key": "PRIMARY", "used_key_parts": [ "id" ], "key_length": "8", "ref": [ "sample.o.transaction_id" ], "rows_examined_per_scan": 1, "rows_produced_per_join": 272, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "272.73", "eval_cost": "54.55", "prefix_cost": "449.03", "data_read_per_join": "820K" }, "used_columns": [ "id", "code", "partner_transaction_id", "payment_method_type" ] } } ] } }

Visual Explain

 

借助 MySQL 工作，您可以充分利用可视化扩展。以最直观的方式查看 Explain。