Explain 结果解读与实践
基于 MySQL 5.0.67 ，存储引擎 MyISAM 。
注：单独一行的"%%"及"`"表示分隔内容，就象分开“第一章”“第二章”。
explain 可以分析 select 语句的执行，即 MySQL 的“执行计划”：
mysql>
explain select 1;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len |
ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | No tables used |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
用"\G"代替分号可得到竖排的格式：
mysql>
explain select 1\G
*************************** 1
id: 1
select_type: SIMPLE
table: NULL
type: NULL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: NULL
Extra: No tables used
`
可以用 desc 代替
explain ：
desc select 1;
%%
id 列
建表：
create table a(a_id int);
create table b(b_id int);
create table c(c_id int);
mysql>
explain select * from a join b on a_id=b_id where b_id in (select c_id from c);
+----+--------------------+-------+...
| id | select_type | table |...
+----+--------------------+-------+...
| 1 | PRIMARY | a |...
| 1 | PRIMARY | b |...
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | c |...
+----+--------------------+-------+...
从 3 个表中查询，对应输出 3 行，每行对应一个表， id 列表示执行顺序，id 越大，越先执行，id 相同，由上至下执行。此处的执行顺序为（以 table 列表示）：c -> a -> b
%%
select_type 列
MySQL 把 SELECT 查询分成简单和复杂两种类型，复杂类型又可以分成三个大类：简单子查询、所谓的衍生表（子查询在 FROM 子句里）和 UNION 。
SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION
mysql>
explain select * from a;
+----+-------------+-------+...
| id | select_type | table |...
+----+-------------+-------+...
| 1 | SIMPLE | a |...
+----+-------------+-------+...
SUBQUERY：子查询
PRIMARY:子查询上层
mysql>
explain select * from a where a_id in (select b_id from b);
+----+--------------------+-------+...
| id | select_type | table |...
+----+--------------------+-------+...
| 1 | PRIMARY | a |...
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | b |...
+----+--------------------+-------+...
DERIVED：在FROM列表中包含子查询， MySQL 会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。
mysql>
explain select count(*) from (select * from a) as der;
+----+-------------+-------+...
| id | select_type | table |...
+----+-------------+-------+...
| 1 | PRIMARY | NULL |...
| 2 | DERIVED | a |...
+----+-------------+-------+...
%%
table 列
显示每行对应的表名。若在 SELECT 语句中为表起了别名，则会显示表的别名。
一个很复杂的示例及解释可参考《高性能 MySQL 》（第二版）中文版 P467(pdf.491) 〈附录 B.2.3 table 列〉
%%
type 列
MySQL 在表里找到所需行的方式。包括（由左至右，由最差到最好）：
| All | index | range |
ref | eq_
ref | const,system | null |
ALL
全表扫描，MySQL 从头到尾扫描整张表查找行。
mysql>
explain select * from a\G
...
type: ALL
如果加上 limit 如 select * from a limit 10 MySQL 会扫描 10 行，但扫描方式不会变，还是从头到尾扫描。
`
index
按索引次序扫描表，就是先读索引，再读实际的行，其实还是全表扫描。主要优点是避免了排序，因为索引是排好序的。
建表：
create table a(a_id int not null, key(a_id));
insert into a value(1),(2)
mysql>
explain select * from a\G
...
type: index
`
range
以范围的形式扫描索引
建表：
create table a(a_id int not null, key(a_id));
insert into a values(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9),(10);
mysql>
explain select * from a where a_id > 1\G
...
type: range
...
IN 比较符也会用 range 表示：
mysql>
explain select * from a where a_id in (1,3,4)\G
...
type: range
...
`
ref
非唯一性索引访问
建表：
create table a(a_id int not null, key(a_id));
insert into a values(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9),(10);
mysql>
explain select * from a where a_id=1\G
...
type:
ref
...
`
eq_ref
使用有唯一性索引查找（主键或唯一性索引）
建表及插入数据：
create table a(id int primary key);
create table a_info(id int primary key, title char(1));
insert into a value(1),(2);
insert into a_info value(1, ‘a‘),(2, ‘b‘);
mysql>
explain select * from a join a_info using(id);
...+--------+--------+...
...| table | type |...
...+--------+--------+...
...| a | index |...
...| a_info | eq_
ref |...
...+--------+--------+...
此时 a_info 每条记录与 a 一一对应，通过主键 id 关联起来，所以 a_info 的 type 为 eq_
ref。
删除 a_info 的主键：ALTER TABLE `a_info` DROP PRIMARY KEY;
现在 a_info 已经没有索引了：
mysql>
explain select * from a join a_info using(id);
+----+...+--------+--------+...
| id |...| table | type |...
+----+...+--------+--------+...
| 1 |...| a_info | ALL |...
| 1 |...| a | eq_
ref |...
+----+...+--------+--------+...
这次 MySQL 调整了执行顺序，先全表扫描 a_info 表，再对表 a 进行 eq_
ref 查找，因为 a 表 id 还是主键。
删除 a 的主键：alter table a drop primary key;
现在 a 也没有索引了：
mysql>
explain select * from a join a_info using(id);
...+--------+------+...
...| table | type |...
...+--------+------+...
...| a | ALL |...
...| a_info | ALL |...
...+--------+------+...
现在两个表都使用全表扫描了。
建表及插入数据：
create table a(id int primary key);
create table a_info(id int, title char(1), key(id));
insert into a value(1),(2);
insert into a_info value(1, ‘a‘),(2, ‘b‘);
现在 a_info 表 id 列变为普通索引（非唯一性索引）：
mysql>
explain select * from a join a_info using(id) where a.id=1;
...+--------+-------+...
...| table | type |...
...+--------+-------+...
...| a | const |...
...| a_info |
ref |...
...+--------+-------+...
a_info 表 type 变为
ref 类型了。
所以，唯一性索引才会出现 eq_
ref （非唯一性索引会出现
ref ），因为唯一，所以最多只返回一条记录，找到后无需继续查找，因此比
ref 更快。
`
const
被称为“常量”，这个词不好理解，不过出现 const 的话就表示发生下面两种情况：
在整个查询过程中这个表最多只会有一条匹配的行，比如主键 id=1 就肯定只有一行，只需读取一次表数据便能取得所需的结果，且表数据在分解执行计划时读取。
返回值直接放在 select 语句中，类似 select 1 AS f 。可以通过 extended 选择查看内部过程：
建表及插入数据：
create table a(id int primary key, c1 char(20) not null, c2 text not null, c3 text not null);
insert into a values(1, ‘asdfasdf‘, ‘asdfasdf‘, ‘asdfasdf‘), (2, ‘asdfasdf‘, ‘asdfasdf‘, ‘asdfasdf‘);
mysql>
explain extended select * from a where id=1\G
...
type: const
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
...
用 show warnings 查看 MySQL 是如何优化的：
mysql> show warnings\G
...
Message: select ‘1‘ AS `id`,‘asdfasdf‘ AS `c1`,‘asdfasdf‘ AS `c2`,‘asdfasdf‘ AS
`c3` from `test`.`a` where 1
查询返回的结果为：
mysql> select * from a where id=1;
+----+----------+----------+----------+
| id | c1 | c2 | c3 |
+----+----------+----------+----------+
| 1 | asdfasdf | asdfasdf | asdfasdf |
+----+----------+----------+----------+
可以看出，返回结果中的字段值都以“值 AS 字段名”的形式直接出现在优化后的 select 语句中。
修改一下查询：
mysql>
explain select * from a where id in(1,2)\G
...
type: range
...
当返回结果超过 1 条时， type 便不再为 const 了。
重新建表及插入数据：
create table a (id int not null);
insert into a value(1),(2),(3);
mysql>
explain select * from a where id=1\G
...
type: ALL
目前表中只有一条 id=1 的记录，但 type 已为 ALL ，因为只有唯一性索引才能保证表中最多只有一条记录，只有这样 type 才有可能为 const 。
为 id 加普通索引后， type 变为
ref ，改为加唯一或主键索引后， type 便变为 const 了。
相关阅读：
《高性能 MySQL 》第 2 版中文版
P130(pdf.153) 计算和减少常量表达式
P471(pdf.495) B.2.4 type 列
《 MySQL 性能调优与架构设计》
pdf.109
MySQL 帮助手册 7.2.1.
EXPLAIN语法（获取SELECT相关信息）
`
system
system 是 const 类型的特例，当表只有一行时就会出现 system 。
建表及插入数据：
create table a(id int primary key);
insert into a value(1);
mysql>
explain select * from a\G
...
type: system
...
`
NULL
在优化过程中就已得到结果，不用再访问表或索引。
mysql>
explain select min(a_id) from a\G
...
type: NULL
...
%%
possible_keys 列
可能被用到的索引
建表：
create table a (a_id int primary key, a_age int, key (a_id, a_age));
此表有 主键及普通索引 两个索引。
mysql>
explain select * from a where a_id=1\G
...
possible_keys: PRIMARY,a_id
%%
key 列
查询过程中实际使用的索引
mysql>
explain select * from a where a_id=1\G
...
possible_keys: PRIMARY,a_id
key: PRIMARY
%%
key_len 列
索引字段最大可能使用的长度。
mysql>
explain select * from a where a_id=1\G
...
key: PRIMARY
key_len: 4
a_id 是 int 类型，int 的长度是 4 字节，所以 key_len 为 4。
%%
ref 列
指出对 key 列所选择的索引的查找方式，常见的值有 const, func, NULL, 具体字段名。当 key 列为 NULL ，即不使用索引时，此值也相应的为 NULL 。
建表及插入数据：
create table a(id int primary key, age int);
insert into a value(1, 10),(2, 10);
mysql> desc select * from a where age=10\G
...
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
...
当 key 列为 NULL ，
ref 列也相应为 NULL 。
mysql>
explain select * from a where id=1\G
...
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: const
这次 key 列使用了主键索引，where id=1 中 1 为常量，
ref 列的 const 便是指这种常量。
mysql>
explain select * from a where id in (1,2)\G
...
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
...
不理解
ref 为 NULL 的含意，比如上面这个查询， key 列有使用索引，但
ref 列却为 NULL 。网上搜索及查阅了一下 MySQL 帮助手册都没有找到相关的描述。
再建表及插入数据：
create table a(id int primary key, a_name int not null);
create table b(id int primary key, b_name int not null);
insert into a value(1, 1),(2, 2),(3, 3);
insert into b value(1, 111),(2, 222),(3, 333);
mysql>
explain select * from a join b using(id);
...+-------+--------+...+---------+...+-----------+...
...| table | type |...| key |...|
ref |...
...+-------+--------+...+---------+...+-----------+...
...| a | ALL |...| NULL |...| NULL |...
...| b | eq_
ref |...| PRIMARY |...| test.a.id |...
...+-------+--------+...+---------+...+-----------+...
这里 test.a.id 即为具体字段，意为根据表 a 的 id 字段的值查找表 b 的主键索引。
mysql>
explain select * from a join b using(id) where b.id=1;
...+-------+-------+...+---------+...+-------+...
...| table | type |...| key |...|
ref |...
...+-------+-------+...+---------+...+-------+...
...| a | const |...| PRIMARY |...| const |...
...| b | const |...| PRIMARY |...| const |...
...+-------+-------+...+---------+...+-------+...
因为 a join b 的条件为 id 相等，而 b.id=1 ，就是 a.id 也为 1 ，所以 a,b 两个表的
ref 列都为 const 。
ref 为 func 的情况出现在子查询中，暂不明其原理：
mysql>
explain select * from a where id in (select id from b where id in (1,2));
+----+--------------------+-------+...+---------+...+------+...
| id | select_type | table |...| key |...|
ref |...
+----+--------------------+-------+...+---------+...+------+...
| 1 | PRIMARY | a |...| NULL |...| NULL |...
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | b |...| PRIMARY |...| func |...
+----+--------------------+-------+...+---------+...+------+...
%%
rows 列
MySQL 估计的需要扫描的行数。只是一个估计。
%%
Extra 列
显示上述信息之外的其它信息，但却很重要。
Using index
此查询使用了覆盖索引(Covering Index)，即通过索引就能返回结果，无需访问表。
若没显示"Using index"表示读取了表数据。
建表及插入数据：
create table a (id int primary key, age int);
insert into a value(1, 10),(2, 10);
mysql>
explain select id from a\G
...
Extra: Using index
因为 id 为主键索引，索引中直接包含了 id 的值，所以无需访问表，直接查找索引就能返回结果。
mysql>
explain select age from a\G
...
Extra:
age 列没有索引，因此没有 Using index ，意即需要访问表。
为 age 列添加索引：create index age on a(id, age);
mysql>
explain select age from a\G
...
Extra: Using index
现在索引 age 中也包含了 age 列的值，因此不用访问表便能返回结果了。
建表：create table a(id int auto_increment primary key, age int, name char(10));
插入 100w 条数据：insert into a value(null, rand()*100000000, ‘jack‘);
`
Using where
表示 MySQL 服务器从存储引擎收到行后再进行“后过滤”（Post-filter）。所谓“后过滤”，就是先读取整行数据，再检查此行是否符合 where 句的条件，符合就留下，不符合便丢弃。因为检查是在读取行后才进行的，所以称为“后过滤”。
建表及插入数据：
create table a (num_a int not null, num_b int not null, key(num_a));
insert into a value(1,1),(1,2),(2,1),(2,2);
mysql>
explain select * from a where num_a=1\G
...
type:
refpossible_keys: num_a
key: num_a
key_len: 4
...
Extra:
虽然查询中有 where 子句，但只有 num_a=1 一个条件，且 num_a 列存在索引，通过索引便能确定返回的行，无需进行“后过滤”。
所以，并非带 WHERE 子句就会显示"Using where"的。
mysql>
explain select * from a where num_a=1 and num_b=1\G
...
type:
refpossible_keys: num_a
key: num_a
...
Extra: Using where
此查询增加了条件 num_b=1 ，此列没有索引，但可以看到查询同样能使用 num_a 索引。 MySQL 先通过索引 num_a 找到 num_a=1 的行，然后读取整行数据，再检查 num_b 是否等于 1 ，执行过程看上去象这样：
num_a索引|num_b 没有索引，属于行数据
+-------+-------+
| num_a | num_b | where 子句(num_b=1)
+-------+-------+
| 1 | 1 | 符合
| 1 | 2 | 不符合
| ... | ... | ...
+-------+-------+
在《高性能 MySQL 》（第二版）P144(pdf.167) 页有更形象的说明图片（图 4-5 MySQL 通过整表扫描查找数据）。
字段是否允许 NULL 对 Using where 的影响：
建表及插入数据：
create table a (num_a int null, num_b int null, key(num_a));
insert into a value(1,1),(1,2),(2,1),(2,2);
这次 num_a, num_b 字段允许为空。
在上例 num_a not null 时， num_a 索引的长度 key_len 为 4 ，当 num_a null 时， num_a 索引的长度变为了 5 ：
mysql>
explain select * from a where num_a=1\G
...
type:
refpossible_keys: num_a
key: num_a
key_len: 5
...
Extra: Using where
并且哪怕只有 num_a=1 一个条件，也会出现 Using where 。原因暂不明白。
`
Using temporary
使用到临时表
建表及插入数据：
create table a(a_id int, b_id int);
insert into a values(1,1),(1,1),(2,1),(2,2),(3,1);
mysql>
explain select distinct a_id from a\G
...
Extra: Using temporary
MySQL 使用临时表来实现 distinct 操作。
`
Using filesort
若查询所需的排序与使用的索引的排序一致，因为索引是已排序的，因此按索引的顺序读取结果返回，否则，在取得结果后，还需要按查询所需的顺序对结果进行排序，这时就会出现 Using filesort 。
建表及插入数据：
create table a(a_id int, b_id int);
insert into a values(1,1),(1,1),(2,1),(2,2),(3,1);
mysql>
explain select * from a order by a_id\G
...
Extra: Using filesort
对于没有索引的表，只要 order by 必会出现 Using filesort 。
现在增加索引：create index a_id on a(a_id);
把表 a 的记录增加到约 100w(1048576) 条， a_id 与 b_id 都是随机生成的数字：
mysql> select * from a order by rand() limit 10;
+-------+--------+
| a_id | b_id |
+-------+--------+
| 61566 | 961297 |
| 33951 | 680542 |
| ..... | ...... |
+-------+--------+
mysql>
explain select * from a order by a_id\G
...
type: ALL
...
rows: 1048576
Extra: Using filesort
同样是 Using filesort ，type 为 ALL ，全表扫描。听说“取全表数据根据ID排序，走索引一定不如直接查，因为可以减少因为需要索引改变数据访问顺序造成随机IO的概率，数据库放弃索引是应该的”，参考：
http://isky000.com/database/mysql_order_by_implement#comment-2981
当 type 为 rang、
ref 或者 index 的时候才有可能利用索引排序，其它，如 ALL ，都无法通过索引排序，此时若有 order by ，如上例，便会出现 Using filesort 。
现在增加 where 子句：
mysql>
explain select * from a where a_id=10 order by a_id\G
...
type:
refpossible_keys: a_id
key: a_id
...
rows: 8
Extra:
查询走了索引 a_id ，此时 type 为
ref ，直接按索引顺序返回，没有 Using filesort 。
修改 where 子句：
mysql>
explain select * from a where a_id>10 and a_id<100 order by a_id\G
...
type: range
possible_keys: a_id
key: a_id
...
rows: 712
Extra: Using where
同样利用索引排序，没有 Using filesort 。
再修改 where 子句：
mysql>
explain select * from a where a_id >10 order by a_id\G
...
type: ALL
possible_keys: a_id
key: NULL
...
rows: 1048576
Extra: Using where; Using filesort
又出现 Using filesort 且 type 变为 ALL 。注意以上例子的 rows 列，此列表示 MySQL 估计查询需要读取的行数，分别为 1048576, 8, 712, 1048576 ，特别注意最后两个数字： 712, 1048576 。
可见，当索引能为查询排除大部份行时（ a_id=10 时约读取 8 行，排除了大部份， a_id>10 and a_id<100 时约读取 712 行，同样排除了大部份）便使用索引，否则，如 a_id>10 时约读取 1048576 ， MySQL 直接改用全表扫描，再 Using filesort 。也就是说， MySQL 会根据表中的信息及查询来决定使用任种方式。
关于 MySQL 读取数据表的方式，可参考（暂缺参考资料），就会明白为什么需读取 1048576 行时，先读索引再读表数据还不如全表扫描了。
对于多字段排序(order by a, b)及带 group by 的查询，可参考 MySQL 帮助手册 7.2.12. MySQL如何优化ORDER BY 。
%%
参考资料：
MySQL 帮助手册
7.2.1.
EXPLAIN语法（获取SELECT相关信息）
7.2.12. MySQL如何优化ORDER BY
《高性能 MySQL 》（第二版）中文版
P463(pdf.487) 附录 B
《 MySQL 性能调优与架构设计》
MySQL ORDER BY 的实现分析
http://isky000.com/database/mysql_order_by_implement
Mysql执行计划
http://www.xifenfei.com/954.html
MySQL执行计划解读
http://wenku.baidu.com/view/41846439376baf1ffc4fad4f.html
Mysql Explain 详解
http://www.cnitblog.com/aliyiyi08/archive/2008/09/09/48878.html
MYSQL
EXPLAIN语句的extended 选项学习体会
http://hi.baidu.com/dearhwj/blog/item/03badf17641a28094a90a78d.html
Show Warnings
%%
MySQL索引类型一览 让MySQL高效运行起来
http://database.51cto.com/art/200910/156685.htm
Mysql执行计划中的Using filesort
"指出Mysql可以使用哪个索引在该表中找到行"
http://www.taobaodba.com/html/235_mysql_using_filesort.html
2.order by b，如果b列不在索引中，不管b值是否相同，总会出现Using filesort。
%%
What does Using filesort mean in MySQL?
"任何不能通过index进行的sort都称之为filesort"
http://iceskysl.1sters.com/?p=638
mysql
explain中的using filesort
"只能是如果可能的话修改查询的排序条件"
http://blog.csdn.net/wdwbw/article/details/5256064
Mysql之
EXPLAIN显示using filesort
"结果昨天看到公司的一个"
http://www.ccvita.com/169.html（可能这个是出处）
多列索引在建立的时候是以B-树结构建立的，因此建立索引的时候是先建立ID的按顺序排的索引，在相同ID的情况下建立FID按 顺序排的索引，最后在FID 相同的情况下建立按INVERSE_DATE顺序排的索引，如果列数更多以此类推。
要在优化一下这个sql就应该为它建立另一个索引IDX（ID,INVERSE_DATE），这样就消除了using filesort速度也会快很多。
%%
mysql优化Using filesort
"并且用到了room_number这列索引"
http://www.askwan.com/post/151/
MySQL 索引 优化 Using filesort
"页面咔的一下就出来了"
http://www.leakon.com/archives/332
MySQL Explain 结果解读与实践
标签：sql 服务器 估计 mit 格式 limit myisam 选择 第一章 计划
