mysql的执行计划解释

关于MySQL的执行计划，做个笔记，可以做为优化的依据，尽量将第四列 type优化到ref，至少要保证range方式，能用覆盖索引的要使用覆盖索引，然后possible_keys显示null不代表不使用索引，覆盖索引的时候，可能只在key列显示，possible_keys显示null；然后注意当分组和排序的时候可能会使用临时表的时候，尽量不使用磁盘临时表;

一：首先生成执行计划：

Explain语法

EXPLAIN SELECT ……

变体：

1. EXPLAIN EXTENDED SELECT ……

将执行计划“反编译”成SELECT语句，运行SHOW WARNINGS 可得到被MySQL优化器优化后的查询语句

例如：

mysql> explain EXTENDED select CUST_ID ,count(*) from biz_member_info group by CUST_ID limit 10;

+----+-------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+-------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |

+----+-------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+-------------+

| 1 | SIMPLE | biz_member_info | index | CUST_ID | CUST_ID | 768 | NULL | 10 | 17665850.00 | Using index |

+----+-------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+-------------+

mysql> show warnings;

+-------+------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| Level | Code | Message |

+-------+------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

| Note | 1003 | /* select#1 */ select `cms`.`biz_member_info`.`CUST_ID` AS `CUST_ID`,count(0) AS `count(*)` from `cms`.`biz_member_info` group by `cms`.`biz_member_info`.`CUST_ID` limit 10 |

+-------+------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

2. EXPLAIN PARTITIONS SELECT ……

用于分区表的EXPLAIN

二：执行计划的解析

mysql> explain select CUST_ID ,count(*) from biz_member_info group by CUST_ID limit 10;

+----+-------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

| 1 | SIMPLE | biz_member_info | index | CUST_ID | CUST_ID | 768 | NULL | 10 | Using index |

+----+-------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

1 row in set (0.00 sec)

2.1、第一列 id

id列数字越大越先执行，如果说数字一样大，那么就从上往下依次执行，id列为null的就表示这是一个结果集，不需要使用它来进行查询。

2.2、第二列 select_type

A：simple：表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时，外层的查询为simple，且只有一个

B：primary：一个需要union操作或者含有子查询的select，位于最外层的单位查询的select_type即为primary。且只有一个

C：union：union连接的两个select查询，select .... from table1 union select ..... from table2;第一个查询(即select .... from table1）是dervied派生表，除了第一个表外，第二个以后的表select_type都是union

D：dependent union：与union一样，出现在union 或union all语句中，但是这个查询要受到外部查询的影响

E：union result：包含union的结果集，在union和union all语句中,因为它不需要参与查询，所以id字段为null

F：subquery：除了from字句中包含的子查询外，其他地方出现的子查询都可能是subquery

G：dependent subquery：与dependent union类似，表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响

H：derived：from字句中出现的子查询，也叫做派生表，其他数据库中可能叫做内联视图或嵌套select

2.3、第三列 table-----显示的查询表名

1）如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，

2）如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为null，

3）如果显示为尖括号括起来的就表示这个是临时表，后边的N就是执行计划中的id，表示结果来自于这个查询产生。

4）如果是尖括号括起来的，与类似，也是一个临时表，表示这个结果来自于union查询的id为M,N的结果集。

2.4、第四列 type-----显示查询数据的途径，很重要的一个值！！！！

依次从好到差：system>const>eq_ref>ref>fulltext>ref_or_null>unique_subquery>index_subquery>range>index_merge>index>ALL，除了all之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引

A：system：表中只有一行数据或者是空表，且只能用于myisam和memory表。如果是Innodb引擎表，type列在这个情况通常都是all或者index

B：const：使用唯一索引或者主键，返回记录一定是1行记录的等值where条件时，通常type是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描

C：eq_ref： 出现在连接多个表的查询计划中，驱动表每次连接只返回一行数据，且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引，且必须为not null，唯一索引和主键是多列时，只有所有的列都用作比较时才会出现eq_ref ，（只有这样才能保证唯一性） 总之 一般情况下使用唯一键或者主键进行单表等值查询时，一般是const，当多表连接的时候，第一个表每次在连接条件下只返回一行数据，并且这行数据可以通过第二个表的主键或者唯一索引检索出来，并且唯一键值不为空，一般为eq_ref；如下所示：

D：ref：没有主键和唯一索引的要求，只要使用相等条件检索时就可能出现，常见与辅助索引的等值查找。或者多列主键、多列唯一索引中，使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现，总之，返回数据不唯一的等值查找就可能出现。

E：fulltext：全文索引检索，要注意，全文索引的优先级很高，若全文索引和普通索引同时存在时，mysql不管代价，优先选择使用全文索引

F：ref_or_null：与ref方法类似，只是增加了null值的比较。实际用的不多。

G：unique_subquery：用于where中的in形式子查询，子查询返回不重复值唯一值

H：index_subquery：用于in形式子查询使用到了辅助索引 或者 in常数列表，子查询可能返回重复值，可以使用索引将子查询去重。

I：range：索引范围扫描，常见于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。

J：index_merge：表示查询使用了两个以上的索引，最后取交集或者并集，常见and ，or的条件使用了不同的索引，官方排序这个在ref_or_null之后，但是实际上由于要读取所个索引，性能可能大部分时间都不如range

K：index：索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍，常见于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使用索引排序或者分组的查询。

L：all：这个就是全表扫描数据文件，然后再在server层进行过滤返回符合要求的记录。

2.5、第五列possible_keys

显示可能使用到的索引都会在这里列出来，查询涉及到的字段上存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用，注意这里为null不代表一定不会走索引，比如覆盖索引；如下所示表biz_member_info有个组合索引cust_id_2 (CUST_ID ,CUST_NAME),我们知道组合索引使用的时候遵循最左匹配原则，where cust_id=可以使用索引，但是where cust_name=不会使用索引，但是如果可以使用覆盖索引查出所需要的数据列时，就会选择index的方式，也就是扫描所有的索引块，而不去扫描全部的数据块；所以说where cust_name=不会使用索引这个说法，个人觉得有点问题，因为他可以通过扫描全部的索引块来得到结果，也可以理解为使用了索引，毕竟扫描全部的索引块大部分情况是比扫描所有的数据块要效率高，

如下Extra显示 Using index表示使用了覆盖索引，可以看出覆盖索引确实使用的是index的方式，并且possible_keys为null；但是key显示使用了覆盖索引的名字，

如下这种情况不能使用覆盖索引查询出需要的数据列（原因自己百度），所以选择了all的方式，也就是扫描全部数据块，当然这时候possible_keys和key都是null

2.6、第六列key

查询真正使用到的索引，select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。并且如果为NULL，则表示没有使用索引。

查询中如果使用了覆盖索引，则该索引可能仅出现在key列表中，可能不会出现在前面的possible_keys，前面介绍了；

2.7、key_len

用于处理查询的索引长度，单位字节，需要注意：

1）如果是单列索引，那就整个索引长度算进去，如果是多列索引，那么查询不一定都能使用到所有的列，具体使用到了多少个列的索引，这里就会计算进去，没有使用到的列，这里不会计算进去。留意下这个列的值，算一下你的多列索引总长度就知道有没有使用到所有的列了。

2）mysql的ICP特性（后面会介绍）使用到的索引不会计入其中。

3）key_len只计算where条件用到的索引长度，而排序和分组就算用到了索引，也不会计算到key_len中。

4）查询中使用的索引的长度（最大可能长度），并非实际使用长度，理论上长度越短越好。key_len是根据表定义计算而得的，不是通过表内检索出的。

2.8、ref

如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func

2.9、rows

这里是执行计划中估算的扫描行数，不是精确值

3.0、extra

这个列可以显示的信息非常多，有几十种，常用的有

A：distinct在select部分使用了distinc关键字；

B：no tables used：不带from字句的查询或者From dual查询；

D：using filesort：排序时无法使用到索引时，就会出现这个。常见于order by和group by语句中，需要注意的是filesort不代表一定是使用文件排序，其实也是内存中的一种算法；如果sort buffer可以存放所有满足条件需要排序的数据，则进行排序；否则sort buffer满后，进行排序并固化到临时文件中。(排序算法采用的是快速排序算法)；

E：using index：查询时不需要回表查询，直接通过索引就可以获取查询的数据，也就是使用了覆盖索引查询到了结果；

F：using join buffer（block nested loop），using join buffer（batched key accss）：5.6.x之后的版本优化关联查询的BNL，BKA特性。主要是减少内表的循环数量以及比较顺序地扫描查询。

G：using sort_union，using_union，using intersect，using sort_intersection：

using intersect：表示使用and的各个索引的条件时，该信息表示是从处理结果获取交集

using union：表示使用or连接各个使用索引的条件时，该信息表示从处理结果获取并集

using sort_union和using sort_intersection：与前面两个对应的类似，只是他们是出现在用or和and查询信息量大时，先查询主键，然后进行排序合并后，才能读取记录并返回。

H：using temporary：表示使用了临时表存储中间结果。

一：MySQL在以下几种情况会创建临时表：

1、UNION查询；

2、用到TEMPTABLE算法或者是UNION查询中的视图；

3、ORDER BY和GROUP BY的子句不一样时；

4、表连接中，ORDER BY的列不是驱动表中的；

5、DISTINCT查询并且加上ORDER BY时；

6、SQL中用到SQL_SMALL_RESULT选项时；

7、FROM中的子查询；

二：临时表可以是内存临时表和磁盘临时表，执行计划中看不出来，需要查看status变量；

mysql> show global status like '%tmp%';

+-------------------------+-------+

| Variable_name | Value |

+-------------------------+-------+

| Created_tmp_disk_tables | 65 |

| Created_tmp_tables | 142 |

+-------------------------+-------+

Created_tmp_disk_tables :MySQL server在磁盘上产生的内部临时表的个数；

Created_tmp_tables ： MySQL server产生的所有的内部临时表的数量；

三：MySQL是如何选择内存临时表和磁盘临时表

当我们进行一些特殊操作如需要使用临时表才能完成的Order By,Group By 等等，MySQL可能需要使用到临时表。当我们的临时表较小（小于tmp_table_size 参数所设置的大小）的时候，MySQL会将临时表创建成内存临时表，只有当tmp_table_size所设置的大小无法装下整个临时表的时候，MySQL才会将该表创建成MyISAM存储引擎的表存放在磁盘上。不过，当另一个系统参数 max_heap_table_size 的大小还小于 tmp_table_size 的时候，MySQL将使用 max_heap_table_size 参数所设置大小作为最大的内存临时表大小，而忽略tmp_table_size 所设置的值。而且 tmp_table_size 参数从 MySQL 5.1.2 才开始有，之前一直使用 max_heap_table_size；

I：using where表示存储引擎返回的记录并不是所有的都满足查询条件，需要在server层进行过滤。如果没有使用索引，仅仅是表明使用了过滤条件；

J：firstmatch(tb_name)：5.6.x开始引入的优化子查询的新特性之一，常见于where字句含有in()类型的子查询。如果内表的数据量比较大，就可能出现这个；

K：loosescan(m..n)：5.6.x之后引入的优化子查询的新特性之一，在in()类型的子查询中，子查询返回的可能有重复记录时，就可能出现这个；

L：Using index condiction: 代表使用了ICP优化，主要是针对where条件过滤的优化，ICP是5.6.x之后引入的可以优化 range、ref、eq_ref、ref_or_null类型的查询，ICP是index condition pushdown的缩写，在5.6之前的MySQL版本中不支持ICP,当进行索引查询的时候，首先存储引擎层根据索引来查找记录，然后在server层再根据where条件来过滤记录，在支持ICP后，MySQL数据库会在存储引擎层取出索引的同时，判断是否可以进行where条件的过滤，也就是将where的部分过滤操作放在了存储引擎层，在某些查询下，可以大大减少上层sql层对记录的索取，从而提高数据库整体性能；

3.1、filtered

使用explain extended时会出现这个列，5.7之后的版本默认就有这个字段，不需要使用explain extended了。这个字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量/存储引擎返回的数据的比例，注意是百分比，不是具体记录数；也就是filtered=最后的结果数量 /存储引擎层返回的数据量；