mysql如何理解查询执行计划

使用EXPLAIN可查看MySQL查询执行计划，通过分析id、select_type、type、key、rows和Extra等关键列，判断索引使用情况、扫描方式及优化点，进而提升SQL性能。

在MySQL中，理解查询执行计划（Execution Plan）是优化SQL性能的关键步骤。执行计划告诉你MySQL是如何执行一条SELECT、UPDATE、DELETE等语句的，包括访问哪些表、使用什么索引、连接顺序、扫描行数等信息。

如何查看执行计划

使用EXPLAIN关键字：在SQL语句前加上EXPLAIN，即可查看其执行计划。

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

执行计划关键列说明

1. id：查询中每个SELECT的标识符。相同id表示属于同一查询块；id越大越先执行；id为NULL通常表示结果来自临时操作如UNION。

2. select_type：查询类型，常见值有：

• SIMPLE：简单查询（不包含子查询或UNION）
• PRIMARY：主查询（最外层的SELECT）
• SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT
• DERIVED：派生表（FROM子句中的子查询）
• UNION：UNION中的第二个或后续查询

3. table：当前这行描述的是对哪张表的操作。可能是实际表名，也可能是这样的临时表标识。

4. partitions：匹配的分区（如果表做了分区），一般为空表示未分区或未命中分区条件。

5. type：连接类型，反映表的访问方式，从最优到最差大致如下：

• system / const：通过主键或唯一索引定位单行，最快
• eq_ref：常用于JOIN，通过主键或唯一索引连接另一张表的一行
• ref：非唯一索引匹配，返回多行
• range：索引范围扫描（如BETWEEN、IN、>等）
• index：全索引扫描（遍历整个索引树）
• ALL：全表扫描，最慢，应尽量避免

6. possible_keys：MySQL认为可能用到的索引。如果为NULL，说明没有相关索引可用。

7. key：实际使用的索引。如果为NULL且type为ALL，很可能需要创建索引。

8. key_len：使用的索引长度（字节）。可用于判断复合索引的使用情况。例如只用了复合索引的前几列，key_len会小于总长度。

9. ref：显示索引的哪一列被使用了，或者是一个常量值（如const）。

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10. rows：MySQL估计需要扫描的行数。这个值越小越好。如果远大于实际表行数，说明索引没起作用。

11. filtered：表示存储引擎返回的数据中，经过WHERE条件过滤后剩余的百分比（如10表示10%）。结合rows可估算实际处理量。

12. Extra：额外信息，非常重要，常见值有：

• Using where：使用WHERE条件过滤数据
• Using index：使用覆盖索引，无需回表，性能好
• Using temporary：需要创建临时表（如GROUP BY或ORDER BY涉及非索引列）
• Using filesort：需要排序操作，且无法利用索引有序性，性能差
• Using join buffer：使用了连接缓存（如BNL算法）

如何通过执行计划优化查询

1. 确保关键字段有索引：如果type是ALL，检查WHERE、JOIN、ORDER BY字段是否有合适索引。

2. 避免回表过多：使用覆盖索引（Using index）减少磁盘IO。例如查询字段都在索引中，就不需要回到主键索引取数据。

3. 减少临时表和排序：避免在Extra中看到Using temporary或Using filesort，可通过添加索引优化ORDER BY或GROUP BY。

4. 注意连接顺序：MySQL通常将小结果集作为驱动表。可通过STRAIGHT_JOIN控制顺序，但需谨慎。

5. 分析rows和filtered：如果rows过大，说明索引选择性差或未生效；filtered过低说明条件过滤效率低，可能需要调整查询或索引。

扩展：EXPLAIN FORMAT=JSON

示例：

EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE age > 30;

基本上就这些，掌握EXPLAIN输出的每一列含义，能快速定位SQL性能瓶颈。