MySQL explain获取查询指令信息原理及实例

一、explain的魔法

你是否曾对数据库查询的幕后操作充满好奇？`explain`指令就是你的之钥。只需在select语句前加上`explain`，即可揭示查询背后的秘密。

语法小窍门：

在MySQL命令行界面，输入`explain`后紧跟你的查询语句，例如：

```sql

mysql> explain select 1;

```

执行后，你将看到一系列关于查询执行计划的信息。

二、揭开explain的神秘面纱

id的秘密：每一行的`id`表示查询的行号。`id`越大，执行顺序越高。当`id`相查询将按照从上到下的顺序执行。

select_type的智慧：这个字段揭示了查询的复杂性。简单查询显示为`SIMPLE`，子查询为`SUBQUERY`，而包含`FORM`子句的子查询中的`SELECT`则标记为`DERIVED`。还有`UNION`等类型。

table的魅力：这里展示了查询将访问哪个表。

type的奥秘：这是查询的关键部分，揭示了如何找到表中的行。全表扫描为`ALL`，索引扫描为`index`等。每种类型都有其特定的应用场景和性能特点。

其他字段如`partitions`、`possible_keys`、`key`、`key_len`等，都为优化查询提供了宝贵的信息。通过理解这些字段的含义，你可以更有效地调整查询策略，提高数据库性能。

MySQL的`explain`指令是一个强大的工具，它提供了关于查询执行计划的详细信息。通过深入理解这些信息，你可以更有效地编写和优化查询语句，从而提高数据库的性能和效率。对于那些渴望深入了解数据库内部工作原理的人来说，这是一个宝贵的资源。关于MySQL中的EXPLAIN输出详解

一、EXPLAIN概述

在MySQL中，EXPLAIN命令用于查看查询语句的执行计划，帮助我们理解查询是如何被优化和执行的。这对于分析和优化性能问题非常有用。

二、EXPLAIN输出列的解释

1. id：查询的标识符。

2. select_type：查询的类型（如SIMPLE、SUBQUERY等）。

3. table：正在访问的表的名称。

4. partitions：匹配的分区信息。

5. type：访问类型，如ALL、const等。重要的类型是ALL，表示全表扫描；const表示通过主键或唯一索引查找。

6. possible_keys：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。这有助于理解索引的使用效率。

9. ref：哪些列或常量被用作索引查找的条件。

10. rows：MySQL估计为了找到所需的行而要读取的行数。

11. filtered：返回结果的行数占读取行数的百分比（估算）。值越大越好，表示过滤效率高。

12. Extra：显示其他重要信息。如Using index表示使用覆盖索引，Using where表示过滤操作在检索行之后进行等。

三、示例详解

示例1：

通过执行`explain select from bd_dept;`，我们得到如下输出：

从这个输出可以看出，查询进行了全表扫描，没有使用索引。这意味着查询效率可能较低，尤其是当表数据量很大时。

示例2：

执行`explain select from bd_dept where id=1;`的输出告诉我们：

这个查询使用了主键索引，并且只需扫描一条记录就能得到结果。由于int类型通常占4个字节，所以key_len=4。使用索引的查询通常比全表扫描更高效。

四、总结与建议

示例3：

当你执行查询语句 `explain select from bd_dept where dept_code='01';` 时，MySQL会给出详细的查询执行计划。从结果中我们可以看到，`dept_code` 是一个带有唯一性索引的字段，其类型为 `varchar(10)`。由于这是一个唯一索引，所以索引长度实际上是字段长度加上一个额外的字节用于记录空值标识，即 `103 + 2 = 33` 字节。这意味着当你根据 `dept_code` 进行查询时，MySQL会迅速定位到正确的数据行。

当你针对 `bd_dept` 表中的 `dept_code` 字段执行查询时，由于这是一个带有唯一性索引的 `varchar(10)` 类型字段，MySQL 能够迅速且准确地定位到索引位置，从而快速检索出匹配的数据行。索引长度为 33 字节，保证了查询的高效性。

示例4：

对于查询语句 `explain select from bd_dept where create_date>'2020-04-29';`，我们观察到 `create_date` 是一个日期类型的普通索引字段。由于查询条件是大于某个日期，所以MySQL会使用范围查询（range）来执行这个查询。索引长度是日期值的字节长度加上额外的空间，通常为 4 字节。由于使用了索引条件，查询效率得到了提升。

当你根据 `bd_dept` 表中的 `create_date` 字段进行查询，并且日期大于 '2020-04-29' 时，MySQL 会使用范围查询（range）来执行这个操作。由于 `create_date` 是一个日期类型的普通索引字段，所以查询效率较高。索引长度为 4 字节，这有助于加快查询速度。额外需要注意的是，这种查询可能会返回多行数据，但使用索引仍然能够显著提高查询性能。

想象一下，你在处理一个关于部门及其上级部门的数据结构。表`bd_dept`包含部门信息，其中`id`代表部门ID，`dept_name`代表部门名称，而`parent_id`代表上级部门的ID。你想要查询每个部门及其对应的上级部门的名称。这时，你执行了以下的SQL查询：

```sql

select a.id, a.dept_name, b.dept_name parent_name

from bd_dept a

inner join bd_dept b on a.id=b.parent_id;

```

当你对这个查询使用EXPLAIN命令时，你得到了以下的执行计划：

MySQL对表`b`进行了全表扫描（type为ALL）。这可能是因为你并没有为连接条件提供足够的索引信息，所以MySQL选择了全表扫描作为获取数据的方式。接着，MySQL通过主键关联（eq_ref）找到了与表`b`中的`parent_id`相匹配的表`a`的记录。这意味着MySQL首先扫描了表`b`的所有记录，然后根据这些记录的`parent_id`在表`a`中查找匹配的记录。在这个过程中，它使用了主键进行查找，因为表`a`的连接条件是基于主键的。

通过这个解释，我们可以了解到MySQL是如何处理这个查询的。这也给我们一些优化的提示。例如，如果我们经常需要基于部门ID查询部门信息及其上级部门信息，那么我们应该考虑为这两个字段建立合适的索引以提高查询性能。根据业务逻辑和数据量的考虑，可能还需要考虑其他优化策略。希望这个解释能帮助你更好地理解数据库查询的执行过程以及如何优化它们。感谢阅读本文，希望对你有所帮助，也感谢你对狼蚁SEO的支持！如果你有任何其他问题或想要进一步的讨论，请随时提问。