MySQL中通过EXPLAIN命令可以查看SQL执行计划，从而优化SQL语句，并提高数据库系统的性能。下面就来详细讲解一下如何使用EXPLAIN分析SQL的执行计划。

什么是执行计划

执行计划是数据库系统解析SQL语句后，生成的一种数据结构，它表示了SQL语句的执行流程和相关信息，包括使用哪些索引、哪些表需要进行关联、如何执行聚合操作等等。

EXPLAIN命令

在MySQL中，可以使用EXPLAIN命令来查看SQL语句的执行计划。EXPLAIN的语法如下：

EXPLAIN SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition;

其中，SELECT语句可以是任何合法的SELECT语句，例如：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age > 18;

EXPLAIN的输出结果

执行EXPLAIN命令后，会得到一张表格，其中包含了SQL语句的执行计划信息。该表格包含以下字段：

• id: 表示查询的序号，有相同id的表示是同一个查询的子查询。
• select_type: 表示查询的类型。常见的查询类型包括SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY等。
• table: 表示查询涉及到的表，如果使用了别名，则显示别名。
• partitions: 表示查询相关的分区。
• type: 表示使用了哪种类型的查询方式，例如全表扫描、索引扫描、范围扫描等。
• possible_keys: 表示可能使用的索引。如果有多个索引可用，会用逗号分隔。
• key: 表示实际使用的索引。
• key_len: 表示索引使用的字节数。
• ref: 表示指向索引的哪个列。
• rows: 表示扫描的行数。
• filtered: 表示条件过滤掉的行所占的比例。
• Extra: 表示执行计划的其他信息，可能包含文件排序、临时表等。

示例一：分析简单查询的执行计划

让我们来看一个简单的查询示例：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age > 18;

它的执行计划输出结果如下：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | user  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    50.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

可以看到这个查询使用了全表扫描（type为ALL），没有使用索引，扫描了4行数据，过滤掉50%的行，这也符合预期。

示例二：分析复杂查询的执行计划

下面我们来看一个复杂的查询示例：

EXPLAIN SELECT user.name, orders.order_id, products.product_name 
FROM user 
LEFT JOIN orders ON user.user_id = orders.user_id 
LEFT JOIN products ON orders.product_id = products.product_id 
WHERE user.age > 18 AND products.price > 100;

它的执行计划输出结果如下：

+----+-------------+------------+------------+------+---------------------------------+--------------+---------+-------------+------+----------+----------------------------------------------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys                   | key          | key_len | ref         | rows | filtered | Extra                                                    |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------------------------+--------------+---------+-------------+------+----------+----------------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | user       | NULL       | ALL  | PRIMARY                         | NULL         | NULL    | NULL        |    5 |   100.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)       |
|  1 | SIMPLE      | orders     | NULL       | ALL  | NULL                            | NULL         | NULL    | NULL        |    6 |   100.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)       |
|  1 | SIMPLE      | products   | NULL       | ALL  | PRIMARY                         | NULL         | NULL    | NULL        |   10 |    10.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)       |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------------------------+--------------+---------+-------------+------+----------+----------------------------------------------------------+

可以看到，这个查询使用了三次连续的LEFT JOIN操作，且都是使用了全表扫描，效率比较低下。可以考虑为Join操作设置索引来优化查询速度。

综上所述，使用EXPLAIN命令分析查询执行计划可以快速找到SQL语句的性能瓶颈，从而进行优化。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/18335.html