MySQL的Explain使用
作用
可以帮助你分析你的慢SQL的执行细节，找出慢的根源，进而进行优化
分析
从图中可以看到执行结果，接下来按照每列进行解释：
id列：select查询的序列号，代表的是select执行的顺序，有以下几种情况
- 规则一：id相同时，则按照从上到下依次执行
- 规则二：id不同时，id值越大优先级越高，越先被执行
- 规则三：id有相同有不同，则相同的id为一个组，不同组的id值按照规则二的优先级执行，同组id则按照规则一依次执行
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
select_type列：查询的类型
- SIMPLE：表示该查询没有子查询和UNION连接查询
- PRIMARY：有子查询时的最外层查询
- SUBQUERY：有子查询时的内层嵌套查询
- DERIVED：在from中包含的select称为derived（衍生） ，mysql会递归这些子查询，把结果放在临时表中
- UNION：union的第二个或者最后一个
- UNION RESULT：union的结果
table列：执行当前SQL语句用到的表
partitions列：代表当前表所使用的分区
type列：显示使用了哪种查询，查询效率排序为system > const > eq_ref > ref > range > index > all
- system、const：mysql能队这部分进行查询优化，使能够将其转换成一个常量（system只返回一行，const有多行），如某一行的主键放入WHERE子句里的方式来选取此行的主键，mysql就能讲这个查询转换成一个常量，然后高效的将表从连接执行中移除。
- eq_ref: 使用该索引查找，mysql最多返回一条数据，可以在使用主键或者唯一性索引查找时用到
- ref：非唯一性索引的索引查找
- range：范围扫描，例如带有between或者 >，<，in 等
- index：扫描所有索引行
- all：扫描所有数据行
possible_keys列：代表可能用到的索引和实际用到的索引
key列：显示mysql实际采用哪个索引优化对该表的查询
key_len列：在索引中使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中哪些字段
key_len计算规则：
- 字符串
- char(n)：n字节长度
- varchar(n)：需要占用2字节存储字符串长度，如果字符类型为utf8，则长度为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
- 如果字符允许为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
ref列：显示在key列记录的索引中，表查询值所用到的列或常量，常见的有const(常量)，字段名
rows：是mysql估计要读取并检测的行数（不是结果集里的行数）
filtered：是一个百分比值，和rows列的值一起使用，可以估计出那些将要和QEP中的前一个表进行连接的行数。前一个表是指id列的值比当前表的id小的表
Extra：显示额外信息，常见值有：Using index，Using where，Using where Using index，null
- Using index：查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，是性能高的表现。一般是使用了覆盖索引（索引包含查询的所有字段），对于innodb来说，如果是辅助索引性能会有不少提升。
- Using where：查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列。
- Using where Using index：查询的列未被索引覆盖，并且where筛选条件是索引列之一，但不是索引的前导列，一位置无法直接通过索引查找来查询数据。
- NULL：查询的列未被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，意味着用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须通过回表实现，不是纯粹的用到了索引，也不是完全没有用到索引
- Using index condition：与Using where类型，查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的查询范围。
- Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询，出现这种情况一般要进行优化
- Using filesort：mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行，此时mysql会根据连接类型浏览符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息，这种情况下一般需要考虑使用索引来优化查询。