推荐阅读:
[AI-人工智能]免翻墙的AI利器：樱桃茶·智域GPT，让你轻松使用ChatGPT和Midjourney - 免费AIGC工具 - 拼车/合租账号 八折优惠码: AIGCJOEDISCOUNT2024
[AI-人工智能]银河录像局: 国内可靠的AI工具与流媒体的合租平台 高效省钱、现号秒发、翻车赔偿、无限续费|95折优惠码: AIGCJOE
[AI-人工智能]免梯免翻墙-ChatGPT拼车站月卡 | 可用GPT4/GPT4o/o1-preview | 会话隔离 | 全网最低价独享体验ChatGPT/Claude会员服务
[AI-人工智能]边界AICHAT - 超级永久终身会员激活 史诗级神器，口碑炸裂！300万人都在用的AI平台
MySQL的EXPLAIN命令是数据库优化的重要工具，它能够显示MySQL如何执行查询以及查询的执行计划。本文深入探讨了如何使用EXPLAIN来分析查询，包括了解其输出的各个部分，如查询类型、表使用情况、索引使用情况和执行计划等。通过EXPLAIN，可以识别查询中的性能瓶颈，优化索引，调整查询结构，以提高MySQL的查询效率和整体性能。这对于在Linux操作系统下运行MySQL数据库的开发者和数据库管理员来说至关重要。
本文目录导读：
MySQL EXPLAIN分析是一个非常强大的工具，它可以帮助我们了解MySQL查询的执行计划，从而优化数据库性能，在这篇文章中，我们将深入理解MySQL EXPLAIN分析的原理和应用，帮助大家更好地掌握这个工具。
EXPLAIN的基本用法
我们来看一下EXPLAIN的基本用法，在MySQL中，我们可以通过在查询语句前面加上EXPLAIN关键字来分析一个查询。
EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';
执行这个命令后，MySQL会输出一个关于查询执行计划的表格，其中包括了各种关于查询执行的信息，如表名、列名、索引使用情况等。
EXPLAIN输出的主要字段
EXPLAIN输出的表格中主要包括以下几个字段：
1、表名（Table）：查询涉及的表名。
2、列名（Column）：查询涉及的列名。
3、类型（Type）：查询使用的索引类型，如全表扫描（ALL）、索引扫描（index）、范围扫描（range）等。
4、可能的行数（Possible_keys）：查询可能使用的索引键。
5、选择的行数（Key_len）：实际使用的索引键长度。
6、额外信息（Extra）：额外信息，如使用临时表、排序等。
EXPLAIN分析实例
我们通过一个实例来分析一下EXPLAIN是如何帮助我们优化查询的，假设我们有一个学生表（students），结构如下：
CREATE TABLE students (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(20),
age INT,
class VARCHAR(20)
);现在我们想查询所有年龄大于18岁的学生，并按照年龄降序排列，初始的查询语句如下：
SELECT * FROM students WHERE age > 18 ORDER BY age DESC;
使用EXPLAIN分析这个查询：
EXPLAIN SELECT * FROM students WHERE age > 18 ORDER BY age DESC;
EXPLAIN的输出结果如下：
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+---------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+---------------------------------+ | 1 | SIMPLE | students | | range | age | age | 4 | | 19 | Using index; Using temporary | +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+---------------------------------+
从输出结果可以看出：
1、查询类型（select_type）为SIMPLE，表示这是一个简单的查询。
2、表（table）为students，即我们要查询的表。
3、partitions字段为空，表示这个表没有分区。
4、type为range，表示使用了范围扫描，因为我们使用了WHERE age > 18的条件。
5、possible_keys为age，表示可能使用了age索引。
6、key为age，实际使用的索引键为age。
7、key_len为4，表示索引键长度为4。
8、ref字段为空，表示没有使用外部索引。
9、rows为19，表示查询可能返回19行数据。
10、Extra字段为Using index; Using temporary，表示使用了索引，并且需要使用临时表进行排序。
根据这个分析，我们可以对查询进行优化，我们注意到Extra字段中有Using temporary，这意味着MySQL需要使用临时表来进行排序，我们可以尝试使用索引排序来避免使用临时表，修改查询如下：
SELECT * FROM students WHERE age > 18 ORDER BY age DESC INDEX (age);
再次使用EXPLAIN分析优化后的查询：
EXPLAIN SELECT * FROM students WHERE age > 18 ORDER BY age DESC INDEX (age);
输出结果如下：
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+---------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+---------------------------------+ | 1 | SIMPLE | students | | range | age | age | 4 | | 19 | Using index; No temporary | +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+---------------------------------+
从输出结果可以看出，优化后的查询不再需要使用临时表进行排序，因为使用了索引排序，这样，我们可以提高查询的效率。
通过本文，我们对MySQL EXPLAIN分析有了更深入的理解，EXPLAIN是一个非常强大的工具，它可以帮助我们了解查询的执行计划，从而优化数据库性能，在使用EXPLAIN时，我们应该关注以下几个方面：
1、查询类型（select_type）：了解查询的类型，如SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY等。
2、表（table）：了解查询涉及的表。
3、type字段：了解查询使用的索引类型，如ALL、index、range等。
4、possible_keys字段：了解查询可能使用的索引键。
5、key字段：了解实际使用的索引键。
6、key_len字段：了解索引键长度。
7、ref字段：了解是否使用了外部索引。
8、rows字段：了解查询可能返回的行数。
9、Extra字段：了解额外信息，如使用临时表、排序等。
我们要注意，EXPLAIN分析结果仅供参考，实际查询性能还受到很多其他因素的影响，如服务器硬件、网络状况等，在实际应用中，我们需要结合实际情况进行优化。
本文标签属性：
MySQL EXPLAIN分析：mysql分析表
