Explain 用法

为什么要使用 explain？

explain 可以帮助我们分析 select 语句，让我们知道查询效率低下的原因，从而改进我们查询，

让查询优化器能够更好的工作。

MySQL 查询优化器是如何工作的

MySQL 查询优化器有几个目标，但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引，并且使

用最严格的索引来消除尽可能多的数据行。最终目标是提交 SELECT 语句查找数据行，而不

是排除数据行。优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快，那么找到与条

件匹配的数据行也就越快。如果能够首先进行最严格的测试，查询就可以执行地更快。

EXPLAIN 的每个输出行提供一个表的相关信息，并且每个行包括下面的列：

项	说明
id	MySQL Query Optimizer 选定的执行计划中查 询的序列号。表示查询中执行 select 子句或 操作表的顺序， id 值越大优先级越高，越先 被执行。 id 相同，执行顺序由上至下。

select_type 查询类型	说明
SIMPLE	简单的 select 查询，不使用 union 及子查询
PRIMARY	最外层的 select 查询
UNION	UNION 中的第二个或随后的 select 查询， 不 依赖于外部查询的结果集
DEPENDENT UNION	UNION 中的第二个或随后的 select 查询，依 赖于外部查询的结果集
UNION RESULT	UNION 查询的结果集
SUBQUERY	子查询中的第一个 select 查询，不依赖于外 部查询的结果集
DEPENDENT SUBQUERY	子查询中的第一个 select 查询，依赖于外部 查询的结果集
DERIVED	用于 from 子句里有子查询的情况。 MySQL 会 递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。
UNCACHEABLE SUBQUERY	结果集不能被缓存的子查询，必须重新为外 层查询的每一行进行评估
UNCACHEABLE UNION	UNION 中的第二个或随后的 select 查询，属 于不可缓存的子查询

项	说明
table	输出行所引用的表

 

type 重要的项，显示连接使用的类型，按最 优到最差的类型排序	说明
system	表仅有一行(=系统表)。这是 const 连接类型 的一个特例。
const	const 用于用常数值比较 PRIMARY KEY 时。当 查询的表仅有一行时，使用 System。
eq_ref	除 const 类型外最好的可能实现的连接类型。 它用在一个索引的所有部分被连接使用并且 索引是 UNIQUE 或 PRIMARY KEY， 对于每个索 引键，表中只有一条记录与之匹配。
ref	连接不能基于关键字选择单个行，可能查找 到多个符合条件的行。叫做 ref 是因为索引要 跟某个参考值相比较。这个参考值或者是一 个常数，或者是来自一个表里的多表查询的 结果值。
ref_or_null	如同 ref，但是 MySQL 必须在初次查找的结果 里找出 null 条目，然后进行二次查找。
index_merge	说明索引合并优化被使用了。
unique_subquery	在某些 IN 查询中使用此种类型，而不是常规 的 ref： value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
index_subquery	在 某 些 IN 查 询 中 使 用 此 种 类 型 ， 与 unique_subquery 类似，但是查询的是非唯一 性索引： value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
range	只检索给定范围的行，使用一个索引来选择 行。 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	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。
all	最坏的情况，从头到尾全表扫描。

项	说明
possible_keys	指出 MySQL 能在该表中使用哪些索引有助于 查询。如果为空，说明没有可用的索引

项	说明
key	MySQL 实际从 possible_key 选择使用的索引。 如果为 NULL，则没有使用索引。很少的情况 下， MYSQL 会选择优化不足的索引。这种情 况下，可以在 SELECT 语句中使用 USE INDEX （indexname）来强制使用一个索引或者用 IGNORE INDEX（indexname）来强制 MYSQL 忽略索引

项	说明
key_len	使用的索引的长度。在不损失精确性的情况 下，长度越短越好

项	说明
ref	显示索引的哪一列被使用了

项	说明
rows	MYSQL 认为必须检查的用来返回请求数据的 行数

extra 中出现以下 2 项意味着 MYSQL 根本不能使用索引， 效率会受到重大影响。应尽可能对

此进行优化

extra 项	说明
Using filesort	表示 MySQL 会对结果使用一个外部索引排 序，而不是从表里按索引次序读到相关内容。 可能在内存或者磁盘上进行排序。 MySQL 中 无法利用索引完成的排序操作称为“文件排 序”。
Using temporary	表示 MySQL 在对查询结果排序时使用临时 表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。

弄明白了 explain 语法返回的每一项结果，我们就能知道查询大致的运行时间了，如果查询

里没有用到索引、或者需要扫描的行过多，那么可以感到明显的延迟。因此需要改变查询方

式或者新建索引。

下面来举一个例子来说明下 explain 的用法。

先来一张表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article` (

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

`author_id` int(10) unsigned NOT NULL,

`category_id` int(10) unsigned NOT NULL,

`views` int(10) unsigned NOT NULL,

`comments` int(10) unsigned NOT NULL,

`title` varbinary(255) NOT NULL,

`content` text NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

);

再插几条数据：

INSERT INTO `article`

(`author_id`, `category_id`, `views`, `comments`, `title`, `content`) VALUES

(1, 1, 1, 1, '1', '1'),

(2, 2, 2, 2, '2', '2'),

(1, 1, 3, 3, '3', '3');

需求：

查询 category_id 为 1 且 comments 大于 1 的情况下， views 最多的 article_id。

先查查试试看：

EXPLAIN

SELECT author_id

FROM `article`

WHERE category_id = 1 AND comments > 1

ORDER BY views DESC

LIMIT 1;

看看部分输出结果：

select_type	type	key	ref	rows	Extra
SIMPLE	ALL	NULL	NULL	5	Using where; Using filesort

很显然， type 是 ALL，即最坏的情况。 Extra 里还出现了 Using filesort，也是最坏的情况。优

化是必须的。

嗯，那么最简单的解决方案就是加索引了。好，我们来试一试。查询的条件里即 where 之

后共使用了 category_id， comments， views 三个字段。那么来一个联合索引是最简单的了。

ALTER TABLE `article` ADD INDEX x ( `category_id` , `comments`, `views` );

结果有了一定好转，但仍然很糟糕：

type	key	Extra
range	x	Using where; Using filesort

type 变成了 range，这是可以忍受的。但是 extra 里使用 Using filesort 仍是无法接受的。

但是我们已经建立了索引，为啥没用呢？

这是因为按照 BTree 索引的工作原理，先排序 category_id，如果遇到相同的 category_id 则再

排序 comments，如果遇到相同的 comments 则再排序 views。当 comments 字段在联合索引

里处于中间位置时，因为 comments > 1 条件是一个范围值（所谓 range）， MySQL 无法利用

索引再对后面的 views 部分进行检索，即 range 类型查询字段后面的索引无效。

那么我们需要抛弃 comments，删除旧索引 DROP INDEX x ON article;

然后建立新索引： ALTER TABLE `article` ADD INDEX y ( `category_id` , `views` ) ;

接着再运行查询：

select_type	type	key	ref	rows	Extra
SIMPLE	ref	y	const	2	Using where

可以看到， type 变为了 ref， Extra 中的 Using filesort 也消失了，结果非常理想。

再来看一个多表查询的例子。

首先定义 2 个表 class 和 room。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (

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

`card` int(10) unsigned NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (

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

`card` int(10) unsigned NOT NULL,

PRIMARY KEY (`bookid`)

);

然后再分别插入大量数据。

然后来看一个左连接查询

explain select * from class left join book on class.card = book.card;

分析结果是：

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	class	ALL	NULL	NULL	1741
1	SIMPLE	book	ALL	NULL	NULL	1851

显然第二个 ALL 是需要我们进行优化的。

建立个索引试试看。

ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	class	ALL	NULL	NULL	1741
1	SIMPLE	book	ref	y	class.card	18	Using index

可以看到第二行的 type 变为了 ref， rows 也变成了 1741*18， 优化比较明显。 这是由左连

接特性决定的。

LEFT JOIN 条件用于确定如何从右表搜索行， 左边一定都有，所以右边是我们的关键点，一

定需要建立索引。

删除旧索引

DROP INDEX y ON book;

建立新索引。

ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);

结果

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	class	index	x	NULL	1741	Using index
1	SIMPLE	book	ALL	NULL	NULL	1851

基本无变化。

然后来看一个右连接查询

explain select * from class right join book on class.card = book.card;

分析结果是：

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	book	ALL	NULL	NULL	1851
1	SIMPLE	class	ref	x	book.card	17	Using index

优化较明显。这是因为 RIGHT JOIN 条件用于确定如何从左表搜索行， 右边一定都有，所以

左边是我们的关键点，一定需要建立索引。

删除旧索引

DROP INDEX x ON class;

建立新索引

ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

再看看结果

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	book	index	y	NULL	1851	Using index
1	SIMPLE	class	ALL	NULL	NULL	1741

基本无优化。

最后来看看 inner join 的情况

explain select * from class inner join book on class.card = book.card;

结果：

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	class	ALL	NULL	NULL	1741
1	SIMPLE	book	ref	y	class.card	18	Using index

效果很好。

删除旧索引

DROP INDEX y ON book;

mysql> explain select * from class inner join book on class.card = book.card;

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	class	ALL	NULL	NULL	5
1	SIMPLE	book	ALL	NULL	NULL	5	Using where

建立新索引。

ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);

情况如下：

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	book	ALL	NULL	NULL	1851
1	SIMPLE	class	ref	x	book.card	17	Using index

再建立一个原来的索引

ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

那么我们再来统一看一看三种 join 的结果：

mysql> explain select * from class inner join book on class.card = book.card;

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	class	index	x	NULL	1741	Using index
1	SIMPLE	book	ref	y	class.card	18	Using index

mysql> explain select * from class left join book on class.card = book.card;

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	class	index	x	NULL	1741	Using index
1	SIMPLE	book	ref	y	class.card	18	Using index

mysql> explain select * from class right join book on class.card = book.card;

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	book	index	y	NULL	1851	Using index
1	SIMPLE	class	ref	x	book.card	17	Using index

综上所述， inner join 和 left join 差不多，都需要优化右表。而 right join 需要优化左表。

我们再来看看三表查询的例子

先再建立一个表 phone。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `phone` (

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

`card` int(10) unsigned NOT NULL,

PRIMARY KEY (`phoneid`)

) engine = innodb;

添加一个新索引。

ALTER TABLE `phone` ADD INDEX z ( `card`);

mysql> explain select * from class left join book on class.card=book.card left j

oin phone on book.card = phone.card;

id	select_type	table	type	key	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	class	index	x	NULL	1741	Using index
1	SIMPLE	book	ref	y	class.card	18	Using index
1	SIMPLE	phone	ref	z	book.card	9	Using index

后 2 行的 type 都是 ref 且总 rows 优化很好，效果不错。

MySql 中的 explain 语法可以帮助我们改写查询，优化表的结构和索引的设置，从而最大地

提高查询效率。当然，在大规模数据量时，索引的建立和维护的代价也是很高的，往往需要

较长的时间和较大的空间，如果在不同的列组合上建立索引，空间的开销会更大。因此索引

最好设置在需要经常查询的字段中。