总结

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Explain工具介绍
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈 在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返 回执行计划的信息，而不是执行这条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分析示例

示例表:

DROPTABLEIFEXISTS`actor`; CREATETABLE`actor`(
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(45) DEFAULT NULL, `update_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8; INSERTINTO`actor`(`id`,`name`,`update_time`)VALUES(1,'a','2017‐12‐2
2 15:27:18'), (2,'b','2017‐12‐22 15:27:18'), (3,'c','2017‐12‐22 15:27:18'); 11

DROPTABLEIFEXISTS`film`; CREATETABLE`film`(
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`)
)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8; INSERTINTO`film`(`id`,`name`)VALUES(3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film
2'); 
 DROPTABLEIFEXISTS`film_actor`;
CREATETABLE`film_actor`(
 `id` int(11) NOT NULL,
 `film_id` int(11) NOT NULL,
 `actor_id` int(11) NOT NULL,
 `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)

1. id列
   id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的 顺序增长的。
   id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。

2. select_type列
   select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
   1)simple:简单查询。查询不包含子查询和union
   2)primary:复杂查询中最外层的 select
   3)subquery:包含在 select 中的子查询(不在 from 子句中)
   4)derived:包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为 派生表(derived的英文含义)
   用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型
   mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysql5.7新特性对衍 生表的合并优化
   mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;
   5)union:在 union 中的第二个和随后的 select
   mysql> explain select 1 union all select 1;

3. table列
   这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
   当 from 子句中有子查询时，table列是 <derivenN> 格式，表示当前查询依赖 id=N 的查 询，于是先执行 id=N 的查询。
   当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为<union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。

4. type列 这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概 范围。
   依次从最优到最差分别为:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL 一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref NULL:mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如:在 索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表
   mysql> explain select min(id) from film;

const, system:mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量(可以看show warnings 的结果)。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多 有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为 system
mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

eq_ref:primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，最多只会返回一条符合 条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。
mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

ref:相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要 和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

1. 简单 select 查询，name是普通索引(非唯一索引)
   mysql> explain select * from film where name = 'film1';

range:范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定 范围的行。

index:扫描全表索引，这通常比ALL快一些。 mysql> explain select * from film;

ALL:即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索 引来进行优化了

5. possible_keys列
   这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
   explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中 数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。 如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可 以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。

6. key列
   这一列显示mysql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。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索 引，在查询中使用 force index、ignore index。

7. key_len列 这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些 列。
   举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成， 并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列:film_id列来执 行索引查找。
   mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;
   key_len计算规则如下: 字符串
   char(n):n字节长度
   varchar(n):2字节存储字符串长度，如果是utf-8，则长度 3n +2

数值类型 tinyint:1字节
smallint:2字节 int:4字节 bigint:8字节
时间类型 date:3字节
timestamp:4字节
datetime:8字节
如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL
索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半 部分的字符提取出来做索引。

8. ref列 这一列显示了在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(例:film.id)

9. rows列 这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。

10. Extra列
    这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:
    1)Using index:使用覆盖索引
    mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1;
    2)Using where:使用 where 语句来处理结果，查询的列未被索引覆盖 mysql> explain select * from actor where name = 'a';
    3)Using index condition: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;
    mysql> explain select * from film_actor where film_id > 1;
    4)Using temporary:mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行 优化的，首先是想到用索引来优化。
    actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct
    mysql> explain select distinct name from actor;
    5)Using filesort:将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘 完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
    actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排 序name并检索行记录
    mysql> explain select * from actor order by name;
    film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index
    mysql> explain select * from film order by name;
    6)Select tables optimized away:使用某些聚合函数(比如 max、min)来访问存在索引 的某个字段是
    mysql> explain select min(id) from film;

索引最佳实践
CREATETABLEemployees(
3 id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4 name varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
5 age int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
6 position varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
7 hire_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时
间',
1.全值匹配
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
2.最左前缀法则 如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引
中的列。
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position ='manager'; EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
3.不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换)，会导致索引失效而转 向全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';
给hire_time增加一个普通索引:
转化为日期范围查询，会走索引:
EXPLAIN select * from employees where hire_time >='2018-09-30 00:00:00' and hire_time <='2018-09-30 23:59:59';

4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager';

5.尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列包含查询列))，减少select *语句 EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

6.mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用索引会导致全表扫描

7.is null,is not null 也无法使用索引

8.like以通配符开头('$abc...')mysql索引失效会变成全表扫描操作
问题:解决like'%字符串%'索引不被使用的方法? a)使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';
b)如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎

9.字符串不加单引号索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000'; EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、 表大小等多个因素整体评估是否使用索引，详见范围查询优化

11.范围查询优化 给年龄添加单值索引
没走索引原因:mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索 引。比如这个例子，可能是由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引 优化方法:可以讲大的范围拆分成多个小范围
explain select * from employees where age >=1 and age <=1000;
explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000;