引言

项目上生产环境最近有个借口查询突然需要45秒左右。

了不起看到这个问题很疑惑，什么情况，这个接口之前好像没有出现过任何问题吧。

经和运维配合查看，发现是SQL语句问题，有个sql查询脚本执行竟然消耗了40秒，我拿出来自己执行发现亦是如此。

sql大致情况就是有个left join了一张表，有10几万数据，使用explain查看，就是这个表执行消耗了近40秒。

解决

由于是生产环境，涉及数据隐私，具体sql就不贴了，解决思路就是使用explain+SQL语句查看哪个执行是全表扫描。

进而定位到问题，将那张表重新写了下，加了一个业务过滤条件，效率直接从40秒到0.1秒了。

说到这儿，可能有些小伙伴不知道explain执行计划，那我们就一起简单了解下吧，在实际解决问题和面试都会有用的。

EXPLAIN执行计划

官网地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html

执行计划中包含的信息

表结构准备

表结构准备是为了在MySQL数据库中创建表并插入数据，以便后续的SQL查询练习。

在这个过程中，我们创建了四个表：dept、emp、emp2和salgrade，以及一个用于测试的t_job表。

这些表中包含了各种类型的数据，例如员工信息、部门信息、薪资等级信息等等。

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
DROP TABLE IF EXISTS `dept`;
CREATE TABLE `dept` (
  `DEPTNO` int NOT NULL,
  `DNAME` varchar(14) DEFAULT NULL,
  `LOC` varchar(13) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`DEPTNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `dept` VALUES ('10', 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
INSERT INTO `dept` VALUES ('20', 'RESEARCH', 'DALLAS');
INSERT INTO `dept` VALUES ('30', 'SALES', 'CHICAGO');
INSERT INTO `dept` VALUES ('40', 'OPERATIONS', 'BOSTON');

DROP TABLE IF EXISTS `emp`;
CREATE TABLE `emp` (
  `EMPNO` int NOT NULL,
  `ENAME` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `JOB` varchar(9) DEFAULT NULL,
  `MGR` int DEFAULT NULL,
  `HIREDATE` date DEFAULT NULL,
  `SAL` double(7,2) DEFAULT NULL,
  `COMM` double(7,2) DEFAULT NULL,
  `DEPTNO` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`EMPNO`),
  KEY `idx_job` (`JOB`),
  KEY `jdx_mgr` (`MGR`),
  KEY `jdx_3` (`DEPTNO`),
  KEY `idx_3` (`DEPTNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `emp` VALUES ('7369', 'SMITH', 'CLERK', '7902', '1980-12-17', '800.00', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7499', 'ALLEN', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-20', '1600.00', '300.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7521', 'WARD', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-22', '1250.00', '500.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7566', 'JONES', 'MANAGER', '7839', '1981-02-02', '2975.00', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7654', 'MARTIN', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-28', '1250.00', '1400.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7698', 'BLAKE', 'MANAGER', '7839', '1981-01-05', '2850.00', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7782', 'CLARK', 'MANAGER', '7839', '1981-09-06', '2450.00', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7839', 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', '5000.00', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7844', 'TURNER', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-08', '1500.00', '0.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7900', 'JAMES', 'CLERK', '7698', '1981-12-03', '950.00', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7902', 'FORD', 'ANALYST', '7566', '1981-12-03', '3000.00', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7934', 'MILLER', 'CLERK', '7782', '1982-01-23', '1300.00', null, '10');

DROP TABLE IF EXISTS `emp2`;
CREATE TABLE `emp2` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `empno` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `emp2` VALUES ('1', '111');
INSERT INTO `emp2` VALUES ('2', '222');

DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`;
CREATE TABLE `salgrade` (
  `GRADE` int NOT NULL,
  `LOSAL` double DEFAULT NULL,
  `HISAL` double DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`GRADE`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `salgrade` VALUES ('1', '700', '1200');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('2', '1201', '1400');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('3', '1401', '2000');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('4', '2001', '3000');
INSERT INTO `[salgrade](https://www.zhihu.com/search?q=salgrade&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2492346578%7D)` VALUES ('5', '3001', '9999');

DROP TABLE IF EXISTS `t_job`;
CREATE TABLE `t_job` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `job` varchar(9) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `j` (`job`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

id

select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序 在MySQL中执行SELECT查询时，会生成一个查询计划，其中包含一组数字，称为ID。 ID号的作用是表示查询中执行SELECT子句或操作表的顺序。

id号分为三种情况：1、id是相同，那么执行顺序从上到下

explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal;

2、如果id是不同的，是子查询的，id的序号将递增，id值越大的优先级越高，会更先被执行

explain select * from emp e where e.deptno in (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');

3、id相同和不同的同时存在：相同的可以归为一组，从上往下顺序执行。 然后所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal where e.deptno in (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');

select_type

主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询

select_type是一个非常重要的字段，它表示MySQL执行查询时的查询类型，不同的查询类型会影响到MySQL的执行计划和优化方式。

常见的select_type类型有以下几种：

1. SIMPLE：简单SELECT查询，不包含子查询或UNION查询等，查询中也没有使用UNION ALL、DISTINCT、GROUP BY、HAVING、LIMIT等关键字。
2. PRIMARY：表示查询中包含一个或多个子查询。MySQL会先执行主查询，再执行子查询。
3. SUBQUERY：表示查询中的第一个子查询，子查询包含在SELECT列表中的子查询或WHERE子句中的子查询。
4. DERIVED：表示查询中的子查询，派生表。MySQL会先执行子查询，然后将结果存储在一个临时表中，再执行主查询。
5. UNION：表示查询中的UNION操作，UNION操作会将多个查询的结果集合并成一个结果集。
6. UNION RESULT：表示查询中的UNION操作的结果集。
7. DEPENDENT SUBQUERY：表示查询中的子查询依赖于外部查询的结果集。MySQL会根据外部查询的结果集来执行子查询。
8. DEPENDENT UNION：表示查询中的UNION操作依赖于外部查询的结果集。MySQL会根据外部查询的结果集来执行UNION操作。
9. DEPENDENT UNION RESULT：表示查询中的UNION操作的结果集依赖于外部查询的结果集。MySQL会根据外部查询的结果集来执行UNION操作。

我们看几个简单的例子

--sample:简单的查询，不包含子查询和union
explain select * from emp;

--primary:查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary
explain select staname,ename supname from (select ename staname,mgr from emp) t join emp on t.mgr=emp.empno ;

--union:若第二个select出现在union之后，则被标记为union
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;

--dependent union:跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
explain select * from emp e where e.empno  in ( select empno from emp where deptno = 10 union select empno from emp where sal >2000)

--union result:从union表获取结果的select
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;

--subquery:在select或者where列表中包含子查询
explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;

--dependent subquery:subquery的子查询要受到外部表查询的影响
explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);

--DERIVED: from子句中出现的子查询，也叫做派生类，
explain select staname,ename supname from (select ename staname,mgr from emp) t join emp on t.mgr=emp.empno ;

--UNCACHEABLE SUBQUERY：表示使用子查询的结果不能被缓存
 explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size);

--uncacheable union:表示union的查询结果不能被缓存：sql语句未验证

table

对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者union合并结果集 1、如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，当然也可以是表的别名 2、表名是derivedN的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表 3、当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参与union的id

type

type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下，访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是： **system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL ** 一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref

--all:全表扫描，一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化。
explain select * from emp;

--index：全索引扫描这个比all的效率要好，主要有两种情况，一种是当前的查询时覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取，或者是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序
explain  select empno from emp;

--range：表示利用索引查询的时候限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了index的全索引扫描，适用的操作符： =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, BETWEEN, LIKE, or IN() 
explain select * from emp where empno between 7000 and 7500;

--index_subquery：利用索引来关联子查询，不再扫描全表
explain select * from emp where emp.job in (select job from t_job);

--unique_subquery:该连接类型类似与index_subquery,使用的是唯一索引
 explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);

--index_merge：在查询过程中需要多个索引组合使用，没有模拟出来

--ref_or_null：对于某个字段即需要关联条件，也需要null值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式
explain select * from emp e where  e.mgr is null or e.mgr=7369;

--ref：使用了非唯一性索引进行数据的查找
 create index idx_3 on emp(deptno);
 explain select * from emp e,dept d where e.deptno =d.deptno;

--eq_ref ：使用唯一性索引进行数据查找
explain select * from emp,emp2 where emp.empno = emp2.empno;

--const：这个表至多有一个匹配行，
explain select * from emp where empno = 7369;

--system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现

possible_keys

显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;

key

实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠。

explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;

key_len

表示索引中使用的字节数，可以通过key_len计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下长度越短越好。

explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;

ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;

rows

根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应的sql找了多少数据，在完成目的的情况下越少越好

explain select * from emp;

extra

包含额外的信息。

--using filesort:说明mysql无法利用索引进行排序，只能利用排序算法进行排序，会消耗额外的位置
explain select * from emp order by sal;

--using temporary:建立临时表来保存中间结果，查询完成之后把临时表删除
explain select ename,count(*) from emp where deptno = 10 group by ename;

--using index:这个表示当前的查询时覆盖索引的，直接从索引中读取数据，而不用访问数据表。如果同时出现using where 表名索引被用来执行索引键值的查找，如果没有，表面索引被用来读取数据，而不是真的查找
explain select deptno,count(*) from emp group by deptno limit 10;

--using where:使用where进行条件过滤
explain select * from t_user where id = 1;

--using join buffer:使用连接缓存，情况没有模拟出来

--impossible where：where语句的结果总是false
explain select * from emp where empno = 7469;

EXPLAIN使用场景

1. 查看查询的执行计划。

使用EXPLAIN命令可以查看查询的执行计划，包括查询中使用的索引、表的连接方式、数据读取方式等等。

通过查看执行计划，可以了解MySQL是如何处理查询操作的，从而发现查询中可能存在的性能问题，进而进行优化。

2. 比较不同查询方案的性能。

使用EXPLAIN命令可以比较不同查询方案的性能，例如在多个索引中选择最优索引、使用不同的连接方式等等。

通过比较不同查询方案的执行计划，可以找到最优的查询方案，从而提高查询性能。

3. 优化查询语句。

使用EXPLAIN命令可以发现查询语句中可能存在的性能问题，例如没有使用索引、使用了不必要的子查询等等。

通过优化查询语句，可以让MySQL选择更优的查询方案，从而提高查询性能。

4. 了解表结构对查询性能的影响。

使用EXPLAIN命令可以了解表结构对查询性能的影响，例如表中是否存在大字段、字段类型是否匹配等等。

通过了解表结构对查询性能的影响，可以进行相应的优化，提高查询性能。

其实在大多数时候，使用这个命令一般都是排查慢查询原因，这个是用的最多的。

EXPLAIN使用注意事项

1. EXPLAIN命令只能用于SELECT语句。

EXPLAIN命令不能用于INSERT、UPDATE、DELETE等语句。

2. EXPLAIN命令不能直接修改数据。

EXPLAIN命令只是用来查看查询的执行计划，不能直接修改查询结果或数据库中的数据。

3. EXPLAIN命令只能查看当前用户有权限查看的表和字段。

如果当前用户没有权限查看某些表或字段，那么在使用EXPLAIN命令时，这些表或字段的信息将不会显示。

4. EXPLAIN命令的输出结果可能会受到多种因素的影响

例如查询条件、表结构、索引状态等等。因此，在使用EXPLAIN命令时，需要综合考虑多种因素，才能得出正确的结论。

5. EXPLAIN命令可以使用不同的选项

例如EXTENDED、PARTITIONS等等。通过使用不同的选项，可以得到更详细的执行计划信息，从而更好地了解MySQL是如何处理查询操作的。

总结

今天了不起就一个生产环境优化，带大家学习了EXPLAIN相关知识。

希望大家在接下来的开发生涯中，持续使用这个命令，解决和优化各种数据库慢查询问题。