这篇文章将给大家介绍如何使用 explAIn 来分析一条 sql 。
网上其实已经有非常多的文章都很详细的介绍了 explain 的使用，这篇文章将实例和原理结合起来，尽量让你有更好的理解，相信我，认真看完你应该会有特别的收获。
explain 翻译过来就是解释的意思， 在 MySQL 里被称作执行计划，即可以通过该命令看出 mysql 在经过优化器分析后决定要如何执行该条 sql 。
说到优化器，再多说一句，mysql 内置了一个强大的优化器，优化器的主要任务就是把你写的 sql 再给优化一下，尽可能以更低成本去执行，比如扫描更少的行数，避免排序等。执行一条sql语句都经历了什么？ 我在前面的文章中有介绍过优化器相关的。
你可能会问，一般在什么时候会要用 explain 呢，大多数情况下都是从 mysql 的慢查询日志中揪出来一些查询效率比较慢的 sql 来使用 explain 分析，也有的是就是在对 mysql 进行优化的时候，比如添加索引，通过 explain 来分析添加的索引能否被命中，还有的就是在业务开发的时候，在满足需求的情况下，你可能需要通过 explain 来选择一个更高效的 sql。
那么 explain 该怎么用呢，很简单，直接在 sql 前面加上 explain 就行了，如下所示。
mysql> explain select * from t; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ | 1 | SIMPLE | t | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100332 | NULL | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+ 1 row in set (0.04 sec)
可以看到，explain 会返回约 10 个字段，不同版本返回的字段有些许差异，每个字段都代表着具体的意义，这篇文章我不打算把每个字段都详细的介绍一遍，东西比较多，怕你也不容易记住，不如先把几个重要的字段好好理解了。
其中 type、key、rows、Extra 这几个字段我认为是比较重要的，我们接下来通过具体的实例来帮你更好的理解这几个字段的含义。
首先有必要简单介绍下这几个字段的字面意思。
type 表示 mysql 访问数据的方式，常见的有全表扫描（all）、遍历索引（index）、区间查询（range）、常量或等值查询（ref、eq_ref）、主键等值查询（const）、当表中只有一条记录时（system）。下面是效率从最好到最差的一个排序。
system > const > eq_ref > ref > range > index > all
key 表示查询过程实际会用到的索引名称。
rows 表示查询过程中可能需要扫描的行数，这个数据不一定准确，是mysql 抽样统计的一个数据。
Extra 表示一些额外的信息，通常会显示是否使用了索引，是否需要排序，是否会用到临时表等。
好了，接下来正式开始实例分析。
还是沿用前面文章中创建的存储引擎创建一个测试表，我们这里插入 10 w 条测试数据，表结构如下：
CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `a` int(11) DEFAULT NULL, `b` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB;
然后看下面这条查询语句，注意这个表目前只有一个主键索引，还没有创建普通索引。
mysql> alter table t add index a_index(a); Query OK, 0 rows affected (0.19 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> alter table t add index b_index(b); Query OK, 0 rows affected (0.20 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> show index from t; +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | t | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 100332 | NULL | NULL | | BTREE | | | | t | 1 | a_index | 1 | a | A | 100332 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | | t | 1 | b_index | 1 | b | A | 100332 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 3 rows in set (0.00 sec)
其中 type 值为 ALL，表示全表扫描了，大家注意看到 rows 这个字段显示有 100332 条，实际上我们一共才 10w 条数据，所以这个字段只是 mysql 的一个预估，并不一定准确。这种全表扫描的效率非常低，是需要重点被优化的。
接下来我们分别给字段 a 和 b 添加普通索引，然后再看下添加索引后的几条 sql 。
mysql> alter table t add index a_index(a); Query OK, 0 rows affected (0.19 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> alter table t add index b_index(b); Query OK, 0 rows affected (0.20 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> show index from t; +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | t | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 100332 | NULL | NULL | | BTREE | | | | t | 1 | a_index | 1 | a | A | 100332 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | | t | 1 | b_index | 1 | b | A | 100332 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 3 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from t where a > 1000; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t | ALL | a_index | NULL | NULL | NULL | 100332 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 1 row in set (0.00 sec)
上面这条 sql 看起来是不是有点疑惑呢，type 竟然显示刚刚不是给字段 a 添加索引了么，而且 possible_keys 也显示了有 a_index 可用，但是 key 显示 null，表示 mysql 实际上并不会使用 a 索引，这是为啥？
这里是因为 select * 的话还需要回到主键索引上查找 b 字段，这个过程叫回表，这条语句会筛选出 9w 条满足条件的数据，也就是说这 9w 条数据都需要回表操作，全表扫描都才 10w 条数据，所以在 mysql 的优化器看来还不如直接全表扫描得了，至少还免去了回表过程了。
当然也不是说只要有回表操作就不会命中索引，用不用索引关键还在于 mysql 认为哪种查询代价更低，我们把上面的 sql 中 where 条件再稍微改造一下。
mysql> explain select * from t where a > 99000; +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | t | range | a_index | a_index | 5 | NULL | 999 | Using index condition | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
这回 type 值为 range 了，key 为 a_index ，表示命中了 a 索引，是一个不错的选择，是因为满足这条 sql 条件的只有 1000 条数据，mysql 认为 1000 条数据就算回表也要比全表扫描的代价低，所以说 mysql 其实是个很聪明的家伙。
我们还可以看到 Extra 字段中值为 Using index condition，这个意思是指用到了索引，但是需要回表，再看下面这个语句。
mysql> explain select a from t where a > 99000; +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | t | range | a_index | a_index | 5 | NULL | 999 | Using where; Using index | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
这个 Extra 中的值为 Using where; Using index ，表示查询用到了索引，且要查询的字段在索引中就能拿到，不需要回表，显然这种效率比上面的要高，所以不要轻易写 select * ，只查询业务需要的字段即可，这样可以尽可能避免回表。
再来看一个需要排序的。
mysql> explain select a from t where a > 99000 order by b; +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+---------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+---------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | t | range | a_index | a_index | 5 | NULL | 999 | Using index condition; Using filesort | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+---------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
这个 Extra 中返回了一个 Using filesort，意味着需要排序，这种是需要重点优化的的，也就是说查到数据后，还需要 mysql 在内存中对其进行排序，你要知道索引本身就是有序的，所以一般来讲要尽量利用索引的有序性，比如像下面这样写。
mysql> explain select a from t where a > 99990 order by a; +----+-------------+-------+-------+------------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+------------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | t | range | a_index,ab_index | a_index | 5 | NULL | 10 | Using where; Using index | +----+-------------+-------+-------+------------------+---------+---------+------+------+--------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
我们再创建一个复合索引看看。
mysql> alter table t add index ab_index(a,b); Query OK, 0 rows affected (0.19 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select * from t where a > 1000; +----+-------------+-------+-------+------------------+----------+---------+------+-------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+------------------+----------+---------+------+-------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | t | range | a_index,ab_index | ab_index | 5 | NULL | 50166 | Using where; Using index | +----+-------------+-------+-------+------------------+----------+---------+------+-------+--------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
这条 sql 刚刚在上面也有讲到过，在没有创建复合索引的时候，是走的全表扫描，现在其实是利用了覆盖索引，同样是免去了回表过程，即在 （ab_index） 索引上就能找出要查询的字段。
这篇文章通过几个实例介绍了如何使用 explain 分析一条 sql 的执行计划，也提到了一些常见的索引优化，事实上还有更多的可能性，你也可以自己去写一个 sql ，然后使用 explain 分析，看看有哪些是可以被优化的。
这篇文章我断断续续写了有三四天了，本来准备了更多的例子，但每次都是写了一部分，思路也打乱了，好了，有问题欢迎在下面留言交流，文章对你有帮助，点个赞表示鼓励支持。
