使用explain关键字可以模拟优化器执行sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的，分析你的查询语句或者是结构性能。

我们通过几张表来使用explain的例子：

在select语句之前增加explain关键字，MySQL会在查询的基础上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条sql语句（如果from中包含子查询，仍会执行该子查询的，将结果放入临时表中）

使用的的表

1.actor表（不设置索引，存储引擎是InnoDB）

2.film表（设置name索引（辅助索引），存储引擎是InnoDB）

3.film-actor表（设置联合辅助索引（film_id,actor_id））

使用的表我们建立完毕了，那接下来就让我们熟悉一下explain的始终和返回执行计划中字段的含义

mysql>EXPLAIN SELECT (SELECT 1 from actor ) from film;

在查询中的每一个表会输出一行，如果有两个表通过join连接查询，那么会输出两行，表的意思相当广泛：可以是子查询，一个union结果等。

explain有两个辅助写法：

1）explain extended：会在explain的基础上额外提供一些查询的优化的信息，紧随其后的通过show warnings 命令可以的到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么，二外有filtered列，是一个半分比的值，rows*filtered/100可以估算出来将要和explain中前一个表进行连接的行数（前一个表指的是explain中的id值比当前id值小的表）

mysql>EXPLAIN EXTENDED SELECT * from film where id = 1;

mysql>show WARNINGS;(Note 得到优化后的语句)

2）explain partitions ：相比explain多了个partition字段，如果查询是基于分表的的话，会显示查询将访问的分区

那接下来我们介绍一下explain中每个列的信息

1.id列

id列的编号是select的序列号，有几个select就有几个id,并且id的顺序是按select出现的顺序增长的。MySQL将 select查询分为简单查询(SIMPLE)和复杂查询(PRIMARY)。

复杂查询分为三类:简单子查询、派生表(from语句中的子查询) 、union查询。

id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行1)简单子查询

1）简单子查询

mysql>EXPLAIN SELECT (SELECT 1 FROM actor LIMIT 1) FROM film;

2）from字句中的子查询（在mysql5.7的版中没有派生表的返回，具体原因不明，可能是5.7的优化了）

mysql>EXPLAIN SELECT id FROM (SELECT id FROM film) f;

这个查询执行时有个临时表别名为f，外部的select查询就是引用了这个临时表

3）union查询

mysql>EXPLAIN select 1 from film union all select 1 from actor;

union 结果总是放在一个匿名的临时表中，临时表不在sql中出现，因此他的id是null

2.select_type列

select_type表示对应行是简单的还是复杂的查询，如果是复杂的查询，又是上述三种哪一种

1）simple：简单查询，查询不包含子查询和union

mysql>explain select * from film where id =1;

2)primary:复杂查询中的最外层select

3）subquery：包含select中的子查询（不在from子句中）

4）derived：包含在from子句中的子查询，mysql会将结果存放在一个临时表中，也称派生表（derived的英文义）

用这个例子来解析primary，subquery，derived类型

mysql>explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

5)union :在union中的第二和随后的select

6）union result：从union临时表检索结果的select

用这个例子来了解union和union result 类型：

mysql> explain select 1 from film union select 1 from film ;

3.table 列

这一列表示explain的一行正在访问哪个表。

当from子句中有子查询的时候，table列是<derivenN>格式，表示当前查询依赖id=N的查询，于是先执行id=N的查询。

当有union时，union result的table列的值为<union1,2>,1和2表示参与的select行id

4.type列

这一列表示关联类型和访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找的数据记录的大概范围。

依次从最优到最差分别为：system>const>eq_ref>ref>range>index>all(常用的)

一般来说，得到保证查询打到range级别，最好打到ref级别

NULL：MySQL能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如再索引列中选区最小值，可以单独擦查找索引来完成，不需要再执行时访问表。

mysql>explain select min(id) from film;

注意：mysql中主键就是索引，mysql会帮主键主动建立索引的

const，system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看着show warnings的结果）。用于primary_key和union key的所有列和常数比较的时候，所以表最多一个匹配行，读一次，速度比较快，system时const的特例，表中只有一条元组数据匹配就是system

mysql>explain extended select * from (select * from film where id = 1) f;

注意：const就是查询条件时主键或者唯一性约束的，查询出来的就只有一条数据的，而system查询的表就只有一条数据的。

mysql>show warnings;(优化后的sql)

eq_ref:primary_key或者union key索引的所有部分被连接使用，最多返回一条符合条件的记录，这可能再const之外最好的连接类型了，简单的select查询就不会出现这种类型

mysql>explain select * from film_actor left join film on film_id = film.id ;

注意：film_actor也是使用索引查询的原因时覆盖索引（后面有说）

ref相比eq. ret,不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。
1.简单select查询，name是普通索引(非唯一索引）

mysql>explain select * from film where name = "film1";

2.关联表查询，idx_ film_ actor_ id是film_ 1d和actor_ id的联合索引，这里使用到了film_ actor的左边前缀film_id部分。

mysql> explain select * from film LEFT JOIN film_actor on film.id = film_actor.film_id;

range:范围扫描通常出现在in(), between,> <, >=等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

mysql>explain select * from actor WHERE id > 1

index：扫描全表索引，这通常比all快一些，（index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取）

mysql>explain select * from film ;

ALL:即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查询所需要的好行，通常情况下这需要增加索引来进行优化

mysql>explain select * from actor;

5.possible_keys列

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。

explain时可能出现posible. keys有列，而key显示NULL的情况，这种情况是因为表中数据不多, mysq认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。

如果该列是NULL,则没有相关的素引，在这种情况下，可以通过检查where子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用explain查看效果。

6.key列

这一列是示mysq实际采用索引来优化対該表的访问
如果没有使用索引,則垓列是NULL.如果想强制mysq使用或忽视possible. keys列中的索引,在査洵中使用force index. ignore index。

7.key_len列

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。

mysql>explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len计算规则如下

字符串

char(n)：n字节长度

varchar(n)：2字节存储字符串长度，如果是utf-8，则长度 3n + 2

数值类型

tinyint：1字节

smallint：2字节

int：4字节

bigint：8字节　　

时间类型　

date：3字节

timestamp：4字节

datetime：8字节

如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL

索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索引。

8. ref列
这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有: const (常量) ,字段名(例: film.id)
9. rows列
这一列是mysq估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。

10. Extra列
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:
Using index: 查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，是性能高的表现。一般是使用了覆盖索引索引包含了所有查询的字段)。对于innodb来说，如果是辅助索引性能会有不少提高.

mysql>explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

Using where : 查询的列未被索引覆盖 where筛选条件非索引的前导列

mysql>explain select * from actor where name = 'a';

Using where Using index: 查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引列之一但是不是索引的前导列，意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据
mysql> explain select film_id from film_actor where actor_id = 1;

NULL:查询的列未被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列，意味着用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须通过“回表“来实现，不是纯粹地用到了索引，也不是完全没用到索引.

Using temporary: mysql需要創建一張临时表来处理査洵. 出现这种情况一般是要迸行优化的, 首先是想到用索引来优化.

1. actor.name没有索引,此时创建了张临时表来dstinct.

mysql>explain select distinct name from actor;

2.film.name 建立了idx_name索引，此时查询时extra时using index，没有使用临时表

mysql>explain select distinct name from film;

Using filesort: mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。此时mysql会根据连接类型浏览所有符合条件的记录，井保存排序关键字和指针，然后排序关键字并按順序检索行信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

1. actor .name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对那个的id,然后排序name并检索记录

mysql>explain select * from actor order by name;

2.film.name 建立了idx_name索引，此时查询时extra时using index

索引最佳实践

使用的表

CREATE TABLE `employees` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());