关于使用EXPLAIN执行计划详解
在我们开发过程中，往往避免不了数据库的使用，比如我使用的关系型数据库mysql，今天就给大家聊聊这个执行计划怎么使用？
其实使用方式就是 explain 加上我们的查询语句，如下：
EXPLAIN select id, name from student;
是不是很简单，关键是我们得知道执行计划的结果怎么看
如上图所示，可以看到有很多列，我们需要知道各列的含义是什么？
id列
id列在EXPLAIN的输出中表示查询的标识符。每个SELECT子句都有一个唯一的标识符，这个标识符用于表示查询的执行顺序和层次结构。id列的值越小，表示该查询的优先级越高。当有多个查询时，MySQL会根据id列的值来确定它们的执行顺序
select_type列
select_type列表示查询中每个SELECT子句的类型，具体值得介绍：
1.SIMPLE：对于不包含子查询和其他复杂语法的简单select查询，这是常见的类型。
2.PRIMARY：对于更复杂的查询，如果它是更外层的查询，通常被标记为PRIMARY。这个类型通常在DERIVED和UNION类型混合使用时见到。
3.DERIVED：当一个表不是一个物理表时，它被称为DERIVED。
4.UNION：当一个查询包含UNION操作时，这个查询的结果会被标记为UNION。
5.RESULT：这是在UNION语句中的表的返回结果。
6.MATERIALIZED表示该SELECT子句的结果被存储在一个临时表中，以便其他子句可以更高效地使用它。table列 这个就不用详细说了，见名知意
partitions列
表示查询涉及的分区。分区是一种将表的数据分成多个物理子表的方法，这些子表在逻辑上被视为单个表，但在物理上存储在不同的位置。每个子表称为一个分区。
当你在查询中使用了分区表时，partitions列会显示查询涉及的分区数量。通过查看这个列，你可以了解查询是否有效地利用了分区，以及是否需要进一步优化查询以更好地利用分区。type列
表示了MySQL如何找到需要的数据行。这个列提供了从最差到最好的查询效率的顺序信息。以下是type列中常见的值及其含义：
1.ALL: 全表扫描，没有使用任何索引，从头到尾遍历整个表来找到所需的数据行。这是效率最低的查询方式。
2.index: 扫描全表，但是扫描的顺序是按照索引顺序进行的。这避免了排序操作，因为索引已经是排序好的，但是需要承担按照索引顺序读取整张表的开销。
3.range: 只检索给定范围内的行，使用一个索引来选择行。
4.ref: 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。
5.eq_ref: 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。
6.const: 表示通过索引一次就找到了。在比较主键或者唯一索引时使用，因为只匹配一行数据，所以很快。
7.system: 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，通常不会出现，也可以忽略不计。
另外 index_merge表示MySQL使用了索引合并优化方法来检索行。possible_keys列
同样比较见名知意，表示可能使用哪些索引在表中找到记录。该列显示了在查询涉及的字段上存在的所有索引，但并不意味着这些索引都会被实际使用。查询可以利用的索引如果没有被任何查询使用，将在possible_keys列中显示为null。key列
key列在MySQL的EXPLAIN输出中表示实际使用的索引。MySQL会根据查询优化器的选择，选择合适的索引来执行查询。key列会显示实际使用的索引的名称。
如果key列显示为NULL，则表示没有使用索引。这可能是因为查询优化器认为全表扫描比使用索引更高效，或者因为没有可用的索引。
在分析EXPLAIN输出时，key列是非常重要的，因为它提供了关于查询实际使用的索引的信息。key_len列
key_len是EXPLAIN输出中的一列，表示索引中使用的字节数。通过该列，可以计算查询中使用的索引的长度。
key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度。也就是说，key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。在不损失精度的情况下，长度越短越好。
key_len字段能够帮你检查是否充分地利用上了索引。如果key_len越长，说明索引使用的越充分。
请注意，key_len只计算WHERE条件中用到的索引长度，而排序和分组即便是用到了索引，也不会计算到key_len中。ref列
EXPLAIN 返回的 ref 列显示了哪些列或常量被用于查找索引列上的值。这可以帮助了解查询是如何使用索引的，从而进一步优化查询。rows列
表示查询优化器估计需要检查的行数。这个数字是根据查询优化器的内部算法计算出来的，用于评估查询的性能。
这个数字只是一个估计值，实际的行数可能会根据索引的使用情况、表的数据分布等因素而有所不同。通过查看rows列，你可以了解查询优化器认为需要检查多少行来获取所需的结果。
如果rows列的值非常大，可能意味着查询的性能较差，需要进一步优化。优化的方法可能包括添加索引、修改查询条件、调整查询结构等。
需要注意的是，rows列只是一个估计值，实际的性能表现还需要考虑其他因素，如硬件性能、数据库配置等。因此，在优化查询时，需要综合考虑各种因素，以获得最佳的性能效果。filtered列
EXPLAIN的“filtered”列显示了预计有多少行可以通过WHERE子句的条件。例如，如果filtered列显示为100%，这意味着预计所有行都满足WHERE子句的条件。如果filtered列显示为0%，则意味着没有行满足WHERE子句的条件。这个列可以帮助你了解查询的过滤效果，从而更好地优化查询。extra列
extra列显示了额外的信息，提供了关于MySQL如何执行查询的额外细节。这些信息对于优化查询性能非常有用。一些常见的extra值包括：
1.Using index：表示MySQL使用了覆盖索引（covering index），即查询的所有字段都包含在索引中，不需要再次访问表。
2.Using where：表示MySQL在检索行后应用了WHERE子句中的条件。
3.Using index condition：表示MySQL使用了索引条件推送下（index condition pushdown）技术，将一部分WHERE条件应用于索引扫描，以减少需要检查的行数。
4.Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储中间结果。这通常表明查询可能需要进行排序或分组操作，而且可能效率不高。
5.Using filesort：表示MySQL需要对结果进行外部排序。这通常比使用临时表更糟糕，因为磁盘I/O操作通常比内存操作更慢。
本次介绍大概就是这样，总之执行计划应该是我们每个程序员都要掌握的一个技能吧，加油!!!
