本文作者王良辰，京东中台架构师，擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架，推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。

什么是Explain

 

Explain被称为执行计划，在语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，模拟MySQL优化器来执行SQL语句，执行查询时，会返回执行计划的信息，并不执行这条SQL。（注意，如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）。

 

Explain可以用来分析SQL语句和表结构的性能瓶颈。通过explain的结果，可以了解到如数据表的查询顺序、数据查询操作的操作类型、哪些索引可以被命中、哪些索引实际会命中、每个数据表有多少行记录被查询等信息。

 

Explain命令扩展

explain extended

 

在explain的基础上提供一些额外的查询信息，在explian extended执行以后，通过show warnings命令可以得到优化后的查询语句，可以看出优化器做了哪些工作，还可以通过某些数据估算表连接的行数。

explain partitions

 

用于分析使用了分区的表，会显示出可能用到的分区。

 

两点重要提示

1. Explain结果是基于数据表中现有数据的。

2. Explain结果与MySQL版本有很大的关系，不同版本的优化器的优化策略不同。

 

本文示例使用的数据库表

 

 

Explain命令(关键字)

 

explain简单示例

mysql>explain select * from t_user;

 

在查询中的每个”表”会输出一行，这里的“表”的意义非常广泛，不仅仅是数据库表，还可以是子查询、一个union 结果等。

explain结果列说明

【id列】

 

id列是一个有顺序的编号，是查询的顺序号，有几个 select 就显示几行。id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。id列的值越大执行优先级越高越先执行，id列的值相同则从上往下执行，id列的值为NULL最后执行。

【select_type列】

 

select_type列的值标明查询的类型：

 

1）simple：表明当前行对应的select是简单查询，不包含子查询和union

 

2）primary：表明当前行对应的select是复杂查询中最外层的 select

 

3）subquery：表明当前行对应的select是包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）

 

4）derived：表明当前行对应的select是包含在 from 子句中的子查询。

 

MySQL会创建一个临时表来存放子查询的查询结果。用如下的语句示例说明：

 

explain select (select 1 fromt_user where user_id=1) from (select * from t_group where group_id=1) tmp;

 

*注意，在资料收集过程中，发现不同版本的MySQL表现不一致，经反复对比，5.7及以后版本的输出如下：

 

很显然，MySQL在这方面进行了优化.

 

*注意，MySQL不同版本Explain表现差异很大，有些场景，从语句层面看，是要使用到索引，但经过优化器分析，结合表中现有数据，如果MySQL认为全表扫描性能更优，则会使用全表扫描。

 

5）union：表明当前行对应的select是在 union 中的第二个和随后的 select

 

6）union result：表明当前行对应的select是从 union 临时表检索结果的 select

 

explain select 1 union all select 2 fromdual;

 

MySQL5.7及以后同样做了优化

 

【table列】

 

table列的结果表明当前行对应的select正在访问哪个表。当查询的<from>子句中有子查询时，table列是 <derivedN> 格式，表示当前的select依赖 id=N结果行对应的查询，要先执行 id序号=N 的查询。当存在 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为<unionN1,N2>，N1和N2表示参与 union 的select 行的id序号。

【type列】

 

type列的结果表明当前行对应的select的关联类型或访问类型，也就是优化器决定怎么查找数据表中的行，以及查找数据行记录的大概范围。该列的取值优化程度的优劣，从最优到最差依次为：null>system> const > eq_ref > ref > range > index > ALL。一般来说，要保证查询达到range级别，最好达到ref。

 

1）null，MySQL优化器在优化阶段分解查询语句，在优化过程中就已经可以得到结果，那么在执行阶段就不用再访问表或索引。

explain select min(user_id) from t_user;

 

这时的函数min，在索引列user_id中选取最小值，可以直接查找索引来完成，不需要执行时再访问数据表。

 

2）const和system：const出现在用 primary key（主键） 或 unique key（唯一键） 的所有列与常数比较时，优化器对查询进行优化并将其部分查询转化成一个常量。最多有一个匹配行，读取1次，速度非常快。而system是const的特例，表中数据只有一条匹配时为system。此时可以用explain extended+show warnings查看执行结果。

 

explain extended select * from (select * from t_user where user_id = 1) tmp;

 

show warnings;

 

 

MySQL5.7及以后版本优化后：

 

 

3）eq_ref：primary key（主键）或 unique key（唯一键） 索引的所有构成部分被join使用 ，只会返回一条符合条件的数据行。这是仅次于const的连接类型。

 

explain select * from t_group_user gu left join t_group g ong.group_id = gu.group_id;

 

4) ref：与eq_ref相比，ref类型不是使用primary key（主键） 或 unique key（唯一键）等唯一索引，而是使用普通索引或者联合唯一性索引的部分前缀，索引和某个值相比较，可能会找到符合条件的多个数据行。

 

1. 如下示例，使用的group_name是普通索引

 

explain select * from t_group where group_name= 'group1';

 

2.关联表查询

 

explain select g.group_id from t_group gleft join t_group_user gu on gu.group_id = g.group_id;

 

5）range：出现在 in(),between ,> ,<, >= 等操作符中。使用一个索引来查询给定范围的行。

 

6）index：扫描全表索引（index是从索引中读取的,所有字段都有索引，而all是从硬盘中读取），比ALL要快。

 

explain select * from t_group;

 

7）all：即全表扫描，需要从头到尾去查找所需要的行。一般这种情况下这需要增加索引来进行查询优化了

 

explain select * from t_user;

 

 

【possible_keys列】

 

这一列的结果表明查询可能使用到哪些索引。但有些时候也会出现出现possible_keys 列有结果，而 后面的key列显示 null 的情况，这是因为此时表中数据不多，优化器认为查询索引对查询帮助不大，所以没有走索引查询而是进行了全表扫描。

 

如果possible_keys列的结果是null，则表明没有相关的索引。这时，可以通过优化where子句，增加恰当的索引来提升查询性能。

【key列】

 

这一列表明优化器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。

【key_len列】

 

这一列表明了在索引里使用的字节数，通过这个值可以大致估算出具体使用了联合索引中的前几个列。

key_len计算规则这里不再赘述，不同的数据类型所占的字节数是不一致的。

【ref列】

 

这一列表明了在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，如user.user_id

【rows列】

 

这一列表明优化器大概要读取并检测的行数。跟实际的数据行数大部分情况是不一致的。

【Extra列】

 

顾名思义，这一列表明的是额外信息,这一列的取值对优化SQL非常有参考意义。常见的重要取值如下：

 

1）using index：所有被查询的字段都是索引列(称为覆盖索引),并且where条件是索引的前导列，出现这样的结果，是性能高的表现。

explainselect group_id,group_name from t_group;

 

2）using where：被查询的列未被索引覆盖，where条件也并非索引的前导列，表示 MySQL 执行器从存储引擎接收到查询数据,再进行“后过滤”（Post-filter）。所谓“后过滤”，就是先读取整行数据，再检查此行是否符合 where 句的条件，符合就留下，不符合便丢弃。

explain select * from t_user whereuser_name='user1';

 

3）using where Using index：被查询的列被索引覆盖，并且where条件是索引列之一但是不是索引的前导列，也就是没有办法直接通过索引来查询到符合条件的数据

explain select * from t_group where group_name = 'group1';

 

4）null：被查询的列没有被索引覆盖，但where条件是索引的前导列，此时用到了索引，但是部分列未被索引覆盖，必须通过“回表查询”来实现，不是纯粹地用到了索引，也不是完全没用到索引

explain select * from t_user where user_id='1';

 

5）using index condition：与using where类似，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；这种情况未能通过示例显现，可能跟MySQL版本有关系。

 

6） using temporary：这表明需要通过创建临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，用索引来优化。创建临时表的情况：distinct，group by，orderby，子查询等

 

explain select distinct user_name from t_user;

 

explain select distinct group_name fromt_group; --group_name是索引列

 

7) usingfilesort：在使用order by的情况下出现，mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。此时mysql会根据连接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下要考虑使用索引来优化的。

 

explain select * from t_user orderby user_name;

 

explain select * from t_group order bygroup_name; --group_name是索引列

 

查询优化建议

 

结合前面的描述，首先看 type列的结果，如果有类型是 all 时，表示预计会进行全表扫描（fulltable scan）。通常全表扫描的代价是比较大的，建议创建适当的索引，通过索引检索避免全表扫描。

 

再来看下 Extra 列的结果，如果有出现 Using temporary 或者 Using filesort 则要多加关注：

 

Using temporary，表示需要创建临时表以满足需求，通常是因为GROUP BY的列没有索引，或者GROUP BY和ORDER BY的列不一样，也需要创建临时表，建议添加适当的索引。

 

Using filesort，表示无法利用索引完成排序，也有可能是因为多表连接时，排序字段不是驱动表中的字段，因此也没办法利用索引完成排序，建议添加适当的索引。

 

Using where，通常是因为全表扫描或全索引扫描时（type 列显示为 ALL 或index），又加上了WHERE条件，建议添加适当的索引。

索引使用情况分析

数据库表

 

主键索引：demo_id

联合索引：c1,c2,c3

 

实例说明

实例一：

explain select * from t_demo where c1='d1'and c2='d2' and c3='d3';

explain select * from t_demo where c2='d2'and c1='d1' and c3='d3';

explain select * from t_demo where c3='d3'and c1='d1' and c2='d3';

 

几个Sql表现一致

type=ref,ref=const,const,const

执行常量等值查询时，改变索引列的顺序并不会更改explain的执行结果，优化器会进行优化，推荐按照索引顺序列编写sql语句。

 

实例二：

explain select * from t_demo where c1='d1'and c2>'d2' and c3='d3';

 

explain select * from t_demo where c1='d1'and c3>'d3' and c2='d2';

 

第一个例子范围右侧索引失效，使用到了两个索引。

第二个例子，由于优化器优化的原因，使用到了全部的三个索引。

实例三：

explain select * from t_demo wherec1>'c' and c2='d2' and c3='d3';

 

explain select * from t_demo wherec1>'e' and c2='d2' and c3='d3';

 

从上面两个实例可以发现，同样使用最左的索引列范围查询，有些情况未用到索引，做了全表扫描（第一个例子）；有些情况使用到了索引（第二个例子）。

 

经反复验证，发现如下规律（不一定可靠），也可能与数据的第一行或最小值相关。

1. 跟存储的数据有关

2. 在大于条件下，如果条件数据小于列数据，则索引无效；如果条件数据大于列数据，则索引有效；

 

在设计查询条件时，请注意规避。

针对第一个例子，可以采用覆盖索引的方式优化。

实例四：

explain select * from t_demo where c1='d1'and c2='d2' order by c3;

 

explain select * from t_demo where c1='d1'order by c3;

 

explain select * from t_demo where c1='d1'and c3='d3' order by c2;

 

order by排序使用到索引和没使用到索引的情况

实例五：

explain select * from t_demo where c1='d1'and c4='d4' order by c1,c2;

 

条件列包含没有索引的列，出现了Using filesort

实例六：

explain select * from t_demo where c1='d1'and c4='d4' group by c1,c2;

 

性能非常差的场景，同时出现了Using temporary和Using filesort

总结

 

1. 两种方式的排序filesort和index，Usingindex是指MySQL扫描索引本身完成排序。index效率高，filesort效率低。

 

2. order by满足两种情况会使用Using index。

1）order by语句使用索引最左前列。

2）使用where子句与order by子句条件列组合满足索引最左前列。

 

3. 尽量在索引列上完成排序，遵循索引建立（索引创建的顺序）时的最佳左前缀法则。

 

4. group by与order by很类似，都是先排序后分组，遵照索引创建顺序的最佳左前缀法则。

 

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