EXPLAIN是 MySQL 中用于分析查詢執行計劃的重要工具，通過它可以查看查詢如何使用索引、掃描數據的方式以及表連接順序等信息，從而找出性能瓶頸。以下是關于EXPLAIN的詳細介紹和實戰指南：
1. EXPLAIN 基本用法
在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE語句前加上EXPLAIN關鍵字即可查看執行計劃：
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 18;
2. 關鍵字段解析
EXPLAIN返回的結果包含多個字段，重點關注以下幾個：
id
- 查詢的標識符，數值越大優先級越高，相同數值按順序執行。
type
- 數據訪問類型，從最優到最差排序：
system/const：單條記錄查詢（主鍵或唯一索引）。eq_ref：唯一索引掃描（如JOIN操作）。ref：非唯一索引掃描。range：范圍掃描（如WHERE age > 18）。index：全索引掃描（僅掃描索引樹）。ALL：全表掃描（性能最差）。
possible_keys
- 可能使用的索引，但不一定實際使用。
key
- 實際使用的索引，若為
NULL則未使用索引。
key_len
- 索引使用的字節數，用于評估索引的選擇性。
rows
- MySQL 估算的掃描行數，值越小越好。
Extra
- 額外信息，常見值：
Using filesort：需額外排序（性能開銷大）。Using temporary：使用臨時表（如GROUP BY或ORDER BY）。Using index：覆蓋索引（僅通過索引即可獲取所有數據）。
3. 實戰優化案例
案例 1：全表掃描優化
問題 SQL：
SELECT * FROM orders WHERE status = 'paid';
EXPLAIN 結果：
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | orders | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100000 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
分析：type=ALL（全表掃描），key=NULL（未使用索引）。
優化：
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_status (status);
優化后 EXPLAIN：
+----+-------------+--------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | orders | ref | idx_status | idx_status | 152 | const | 500 | Using index |
+----+-------------+--------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------------+
結果：type=ref（索引掃描），rows=500（掃描行數大幅減少），Using index（覆蓋索引）。
案例 2：復合索引優化
問題 SQL：
SELECT user_id, amount FROM orders WHERE user_id = 100 AND status = 'paid';
EXPLAIN 結果：
+----+-------------+--------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | orders | ref | idx_user | idx_user | 4 | const | 1000 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------------+
分析：僅使用了user_id索引，未使用status條件。
優化：創建復合索引：
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_status (user_id, status);
優化后 EXPLAIN：
+----+-------------+--------+------+-------------------+-------------------+---------+-------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+-------------------+-------------------+---------+-------------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | orders | ref | idx_user_status | idx_user_status | 156 | const,const | 50 | Using index |
+----+-------------+--------+------+-------------------+-------------------+---------+-------------+------+-------------+
結果：rows=50（掃描行數進一步減少），Using index（覆蓋索引）。
案例 3：消除Using filesort
問題 SQL：
SELECT * FROM products ORDER BY create_time LIMIT 10;
EXPLAIN 結果：
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------------+
| 1 | SIMPLE | products | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100000 | Using filesort |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------------+
分析：全表掃描后進行文件排序（Using filesort）。
優化：添加索引：
ALTER TABLE products ADD INDEX idx_create_time (create_time);
優化后 EXPLAIN：
+----+-------------+----------+------+---------------+-------------------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------+------+---------------+-------------------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | products | index| NULL | idx_create_time | 5 | NULL | 10 | Using index |
+----+-------------+----------+------+---------------+-------------------+---------+------+------+-------------+
結果：type=index（索引掃描），消除了Using filesort。
4. 高級用法：EXPLAIN ANALYZE
MySQL 8.0+ 支持EXPLAIN ANALYZE，返回更詳細的執行信息，包括實際掃描行數和時間：
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 18;
5. 優化建議
- 優先優化
type字段：盡量避免ALL和index類型，目標是ref或更優。 - 確保
key字段非NULL：通過創建索引讓查詢使用索引。 - 消除
Using filesort和Using temporary：通過合理索引避免額外排序和臨時表。 - 利用覆蓋索引：讓
Extra字段出現Using index，減少回表操作。 - 復合索引順序：將選擇性高的字段放在前面（如唯一值多的字段）。
6. 常見誤區
- 索引越多越好：過多索引會增加寫操作開銷和內存占用。
- 忽視復合索引順序：不滿足最左匹配原則會導致索引失效。
- 過度依賴
EXPLAIN估算：rows是估算值，實際可能有偏差，需結合SHOW PROFILE等工具驗證。
通過EXPLAIN深入分析查詢執行計劃，針對性地優化索引和查詢語句，可以顯著提升 MySQL 性能。
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