MySQL 之 Explain 输出分析

Explain 可以使用在SELECT, DELETE, INSERT, REPLACE, and UPDATE 语句中,执行的结果会在每一行显示用到的每一个表的详细信息。简单语句可能结果就只有一行,但是复杂的查询语句会有很多行数据。

Explain 的使用

在 SQL 语句前面加上 explain,如:EXPLAIN SELECT * FROM a;

举个例子

CREATE TABLE `a` (

  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `uid` int(10) unsigned DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`id`),

  KEY `idx_uid` (`uid`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

采用上面的语句EXPLAIN SELECT * FROM a;,效果如下

通过图片我们可以看到执行过后会输出 12 个字段,那么每个字段是什么意思呢?我们来一一看下

Explain 输出的字段内容

id, select_type, table, partitions, type, possible_keys, key, key_len, ref, rows,filtered,extra

列名 含义

id 查询语句的标识

select_type 查询的类型

table 当前行所查的表

partitions 匹配的分区

type 访问类型

possible_keys 查询可能用到的索引

key mysql 决定采用的索引来优化查询

key_len 索引 key 的长度

ref 显示了之前的表在key列记录的索引中查找值所用的列或常量

rows 查询扫描的行数,预估值,不一定准确

filtered 查询的表行占表的百分比

extra 额外的查询辅助信息

常用字段详细介绍

1.id: 是用来顺序标识整个查询中 select 语句的,在嵌套查询中id越大的语句越先执行

2.select_type:

•simple: 简单的SELECT(不使用UNION或子查询)

•primary: 最外面的SELECT

•union: UNION中的第二个或更高的SELECT语句

•dependent union: UNION中的第二个或更高的SELECT语句,取决于外部查询

•union result: UNION的结果

•subquery: 在子查询中首先选择SELECT

•dependent subquery: 子查询中的第一个SELECT,取决于外部查询

•derived: 派生表——该临时表是从子查询派生出来的,位于from中的子查询

•uncacheable subquery: 无法缓存结果的子查询,必须为外部查询的每一行重新计算

•uncacheable union: 在UNION中的第二个或更晚的选择属于不可缓存的子查询

3.table: 每一行引用的表名

4.type: 从上到下效果依次降低

•system: const 的一种特例,表中只有一行数据

•const: 当确定最多只会有一行匹配的时候,MySQL优化器会在查询前读取它而且只读取一次,因此非常快。使用主键查询往往就是 const 级别的,非常高效

•eq_ref: 最多只返回一条符合条件的记录,通过使用在两个表有关联字段的时候

•ref: 通过普通索引查询匹配的很多行时的类型

•fulltext: 全文索引

•ref_or_null: 跟 ref 类似的效果,不过多一个列不能 null 的条件

•index_merge: 此连接类型表示使用了索引合并优化。在这种情况下,输出行中的 key 列包含使用的索引列表,key_len包含所用索引的最长 key 部分列表

•unique_subquery: 在使用 in 查询的情况下会取代 eq_ref

•range: 范围扫描,一个有限制的索引扫描。key 列显示使用了哪个索引。当使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比较关键字列时,可以使用 range

•index: 类似全表扫描,只是扫描表的时候按照索引次序进行而不是行。主要优点就是避免了排序, 但是开销仍然非常大。如在Extra列看到Using index,说明正在使用覆盖索引,只扫描索引的数据,它比按索引次序全表扫描的开销要小很多

•ALL: 全表扫描

5.possible_key: MySQL 可能采用的索引,但是并不一定使用

6.key: MySQL 正真使用的索引名称

7.rows: 预估的扫描行数,只能参考不准确

8.extra: 该列包含了很多额外的信息,包括是否文件排序,是否有临时表等,很多时候这个字段很有用能提供很多信息

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,185评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,445评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,684评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,564评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,681评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,874评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,025评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,761评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,217评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,545评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,694评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,351评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,988评论 3 315
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,778评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,007评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,427评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,580评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容