explain 是干嘛的

news/2024/7/5 1:58:11

explain 是干嘛的

1.explain的作用

在MySQL中,EXPLAIN是一个用于查询优化的关键字。它可以用于分析查询语句的执行计划,帮助开发人员和数据库管理员理解查询的执行方式、查询涉及的表和索引、连接类型、查询优化器的决策等信息。

通过使用EXPLAIN关键字,可以获取查询执行计划的详细信息,包括以下内容:

  1. 查询的执行顺序: EXPLAIN显示查询中各个表的读取顺序,以及连接操作的顺序。这有助于确定查询中哪些表被首先读取,哪些表进行连接操作。
  2. 索引使用情况: EXPLAIN显示查询中使用的索引信息,包括哪些索引被选择,以及索引是如何被使用的。这可以帮助确定查询是否能够充分利用索引,或者是否需要对索引进行优化。
  3. 行数估计和访问方式: EXPLAIN提供了查询计划中的行数估计,以及访问表的方式(全表扫描、索引扫描等)。这可以帮助分析查询的性能和效率。
  4. 连接类型: EXPLAIN显示了查询中使用的连接类型,如内连接、外连接、子查询等。这对于理解查询的逻辑和性能优化非常重要。

通过使用EXPLAIN关键字,可以观察和分析查询执行计划,识别潜在的性能问题,优化查询语句、索引设计和数据库结构,以提高查询的执行效率和性能。它是MySQL优化和调试工作中的重要工具之一。

要使用EXPLAIN关键字,只需在查询语句前加上EXPLAIN关键字,然后执行该语句。MySQL将返回一个关于查询执行计划的详细结果集,供分析和优化使用。
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2.explain的字段

EXPLAIN命令在MySQL中返回一组结果集,其中包含有关查询执行计划的详细信息。以下是常见的EXPLAIN结果集中可能出现的字段:

  1. id: 查询的唯一标识符,用于标识每个查询操作的顺序。
  2. select_type: 查询的类型,例如简单查询、子查询、联合查询等。
  3. table: 查询涉及的表名。
  4. partitions: 查询涉及的分区信息。
  5. type: 表示连接类型或访问方式,如ALL(全表扫描)、index(索引扫描)、range(范围扫描)等。
  6. possible_keys: 表示可能使用的索引。
  7. key: 实际使用的索引。
  8. key_len: 使用的索引的长度。
  9. ref: 表示连接条件或常量与索引之间的比较值。
  10. rows: 估计的结果集行数。
  11. filtered: 过滤条件所过滤的行的百分比。
  12. Extra: 额外的信息,如使用临时表、文件排序等。

这些字段提供了查询执行计划的关键信息,可以帮助开发人员和数据库管理员分析查询的执行方式、索引使用情况、连接类型和性能瓶颈等。根据具体的查询语句和表结构,EXPLAIN结果集中的字段可能会有所不同。

3.explain 使用案例以及返回的结果

下面是一些使用EXPLAIN命令的案例以及返回的结果:

基本查询分析:

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;

返回的结果如下:

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+
| 1  | SIMPLE      | users | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1000 | 10.00    | Using where           |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+---------------------+

这个例子中,执行计划显示了查询的执行方式是一个简单的全表扫描(type为ALL),没有使用索引(possible_keys和key均为NULL),估计的行数为1000行。

连接查询分析:

EXPLAIN SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE u.age > 25;

返回的结果如下:

+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+----------------+------+------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys       | key     | key_len | ref            | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+----------------+------+-------------+
| 1  | SIMPLE      | o     | NULL       | ALL  | NULL                | NULL    | NULL    | NULL           | 1000 | 10.00    |                       |
| 1  | SIMPLE      | u     | NULL       | ref  | PRIMARY, age_index  | PRIMARY | 4       | test.o.user_id | 10   | 100.00   | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+----------------+------+-------------+

这个例子中,执行计划显示了连接查询的执行方式。第一个表orders进行了全表扫描,没有使用索引。第二个表users使用了索引age_index,且通过索引条件过滤了90%的行。

子查询分析:

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders);

返回的结果如下:

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------------------+---------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref                | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------------------+------+--------------+
| 1  | SIMPLE      | orders| NULL       | index | NULL          | user_id | 4       | NULL               | 500  | 100.00   | Using index           |
| 1  | SIMPLE      | users | NULL       | ALL   | PRIMARY       | NULL    | NULL    | test.orders.user_id | 1000 | 10.00    | Using where; Using index|
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------------------+------+--------------+

这个例子中,执行计划显示了子查询的执行方式。第一个查询对orders表使用了索引user_id进行检索,第二个查询对users表进行了全表扫描。

优化索引分析:

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE last_name = 'Smith';

返回的结果如下:

+----+-------------+-------+------------+------+----------------+---------+---------+-------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys  | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+------+----------------+---------+---------+-------+------+----------+----------------+
| 1  | SIMPLE      | users | NULL       | ref  | last_name_index| last_name | 10      | const | 50   | 100.00   | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+----------------+---------+---------+-------+------+----------+----------------+

这个例子中,执行计划显示了索引的使用情况。查询使用了索引last_name_index,并且使用了索引条件进行筛选。

通过执行EXPLAIN命令并分析结果集,可以获得关于查询执行计划、索引使用情况和性能瓶颈的详细信息。这些信息对于优化查询性能和改进数据库结构非常有帮助。

last_name_index,并且使用了索引条件进行筛选。

通过执行EXPLAIN命令并分析结果集,可以获得关于查询执行计划、索引使用情况和性能瓶颈的详细信息。这些信息对于优化查询性能和改进数据库结构非常有帮助。

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