Mysql查看执行计划、explain关键字超详细讲解_Mysql

一、什么是explain

explain 是 mysql 提供的用于分析 sql 查询执行计划的工具，通过该命令可以获取查询优化器选择的执行路径。

总结： explain可以查看sql执行时是否有使用到索引，关联查询时可以查看sql的执行顺序。

explain被称为执行计划，在语句之前增加 explain 关键字，mysql 会在查询上设置一个标记，模拟mysql优化器来执行sql语句，执行查询时，会返回执行计划的信息，并不执行这条sql。（注意，如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）。

在 mysql 8.0 版本后，新增 explain analyze 功能，可提供实际执行统计信息。

二、explain基础用法

1. 基本语法

explain [format = {traditional|json|tree}] select ...;

解释：explain+sql语句，执行后就可以查看该sql的执行顺序，是否使用索引等信息。

2. 常用参数

format：指定输出格式（默认传统表格）
partitions：显示分区信息
analyze：实际执行并收集统计（8.0+）

3. 输出示例

explain select * from employees where last_name = 'tom';

输出结果示例：

+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | employees | null | all | null | null | null | null | 3000 | 10.00 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

典型输出包含以下核心列：

列名	说明	关键值
id	查询序列号	相同id按顺序执行，不同id从大到小执行
`select_type`	查询类型	simple/primary/subquery/derived/union
table	访问的表名	<unionm,n> 表示联合查询结果
partitions	匹配的分区	分区表可见具体分区
`type`	访问类型	system > const > eq_ref > ref > range > index > all
possible_keys	可能使用的索引	显示候选索引列表
`key`	实际使用的索引	null 表示未使用索引
key_len	索引长度	复合索引实际使用部分长度
ref	索引比较的列	const/库名.表名.列名
rows	预估扫描行数	基于统计信息估算
filtered	过滤百分比	100% 表示完全匹配索引
extra	附加信息	using filesort/using temporary/using index

三、执行计划字段深度解析

3.1、id 列

查询执行顺序标识
相同 id 表示同级别执行
数字越大优先级越高
null 表示结果集合并

3.2、select_type 类型

类型	描述
`simple`	简单查询（无子查询或union）
primary	外层查询
subquery	子查询中的第一个select
derived	派生表（from子句中的子查询）
union	union中的第二个或之后的select
union result	union的结果

3.3、type 访问类型（性能关键指标）

按性能从优到劣排序：
system > const > eq_ref > ref > range > index > all

类型	扫描方式	出现场景
system	系统表单行记录	myisam引擎统计表
const	主键/唯一索引等值查询	where id = 1
eq_ref	唯一索引关联查询	join使用主键或唯一索引
ref	非唯一索引查找	普通二级索引查询
range	索引范围扫描	between、in、> 等范围查询
index	全索引扫描	覆盖索引但需扫描全部索引
all	全表扫描	无可用索引或需要读取大部分数据

1. type 访问类型详解（性能从优到劣）

system：系统表单行访问（内存表）
const：主键或唯一索引等值查询

   explain select * from users where id = 1;

eq_ref：关联查询主键匹配

   explain select * from orders 
   join users on orders.user_id = users.id;

ref：非唯一索引等值查询

   create index idx_age on users(age);
   explain select * from users where age = 30;

range：索引范围扫描

   explain select * from users where age between 20 and 30;

index：全索引扫描

   explain select count(*) from users use index(idx_age);

all：全表扫描（需重点优化）

3.4、key_len 计算规则

索引使用长度的计算方法：

key_len = 
  (字符列长度 * 字符集bytes) + 
  (是否null? 1:0) + 
  (变长类型? 2:0)

示例：varchar(255) utf8mb4 可为null列

(255*4) + 1 + 2 = 1023 bytes

3.5、extra 重要信息

值	含义
using index	覆盖索引扫描（无需回表）
using where	存储引擎返回数据后在server层过滤
using temporary	使用临时表（常见于group by/order by）
using filesort	额外排序操作（需优化索引或调整排序方式）
using index condition	索引条件下推（icp优化）
select tables optimized away	通过索引直接获取统计信息（如min/max）

四、实战案例分析

案例1：索引失效分析

explain select * from orders where year(order_date) = 2023;

输出结果：

type: all
key: null
extra: using where

问题诊断：对列使用函数导致索引失效

优化方案：

alter table orders add index idx_order_date (order_date);
select * from orders 
where order_date between '2023-01-01' and '2023-12-31';

案例2：连接查询优化

explain 
select e.name, d.department_name 
from employees e
join departments d on e.dept_id = d.id;

输出显示：

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+--------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | extra |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+--------------+------+-------------+
| 1 | simple | e | all | dept_id | null | null | null | 1000 | |
| 1 | simple | d | eq_ref | primary | primary | 4 | company.e.dept_id | 1 | using index |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+--------------+------+-------------+

优化建议：为 employees 表的 dept_id 字段添加索引

五、高级技巧与最佳实践

5.1、json格式输出分析

explain format=json select ...;

可获取更详细的成本估算信息：

{
  "query_block": {
    "cost_info": {
      "query_cost": "1.20"
    },
    "table": {
      "access_type": "range",
      "rows_examined_per_scan": 500,
      "rows_produced_per_join": 500,
      "filtered": "100.00",
      "cost_info": {
        "read_cost": "0.50",
        "eval_cost": "0.70",
        "prefix_cost": "1.20"
      }
    }
  }
}

5.2、执行计划可视化工具

推荐使用：

mysql workbench visual explain
percona toolkit 的 pt-visual-explain
在线工具：https://explain.dalibo.com/

5.3、优化器提示

强制使用指定索引：

select * from table use index (index_name) ...

5.4、统计信息管理

analyze table table_name;  -- 更新统计信息
show index from table_name; -- 查看索引基数

六、常见误区与注意事项

rows 列是估算值，实际值可能偏差较大
索引覆盖不代表高效，需结合扫描行数判断
并非所有 using filesort 都需要优化，小数据量排序是正常现象
强制索引可能适得其反，需结合数据分布考虑
连接顺序不一定按书写顺序，优化器会自动选择最佳顺序

七、explain 执行计划优化路线图

检查 type 列是否达到 range 级别以上
确认 possible_keys 和 key 是否合理
分析 key_len 是否充分利用索引
检查 rows 估算值是否过大
查看 extra 列是否有警告信息
验证 filtered 百分比是否过低
对比优化前后的执行计划差异

到此这篇关于mysql查看执行计划、explain关键字详解（超详细）的文章就介绍到这了,更多相关mysql查看执行计划内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！

Mysql查看执行计划、explain关键字超详细讲解

2025年06月20日 • Mysql •我要评论