如何查看MySQL执行计划

介绍下怎么查看MySQL执行计划前，我们先来看个后面会提到的名词解释：

覆盖索引： MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件 包含所有满足查询需要的数据的索引称为 覆盖索引（Covering Index） 如果要使用覆盖索引，一定要注意select列表中只取出需要的列，不可select *，因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大，查询性能下降

EXPLAIN查看执行计划的一些局限： 

• EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况
• EXPLAIN不考虑各种Cache
• EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作
• 部分统计信息是估算的，并非精确值
• EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看执行计划

*************************** 1. row ***************************
            id: 1  <br>　 select_type: SIMPLE
        table: t1
          type: ref
 possible_keys: idx_customer_no
          key: idx_customer_no
      key_len: 99
          ref: const
          rows: 1
        Extra: Using index condition; Using where 1 row in set (0.00 sec)

id：是一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序。  如果id相同，则执行顺序从上至下；  如果是子查询，id的序列号会递增，id越大则优先级越高，越先会被执行。  id如果相同，则可以认为是一组，从上往下顺序执行，所有组中，id越高，优先级越高，越容易执行。

select_type:取值有simple,primary,subquery,derived,union,unionresult

• simple:表示查询中不包含子查询或者union
• primary:当查询中包含任何复杂的子部分，最外层的查询被标记成primary
• subquery:在select或where列表中包含了子查询，则子查询被标记成subquery
• derived:在from的列表中包含的子查询被标记成derived
• union:若第二个select出现在union后，则被标记成union,若union在from子句的子查询中，外层的select被标记成derived
• unionresult：从union表获取结果的select被标记成union result

table：显示这一行的数据是关于哪张表的  

type:访问类型，表示在表中找到所需行的方式，常见的类型有all,index,range,ref,eq_ref,const,system,null性能从左至右由差至好。  

• ALL：即full table scan，mysql将遍历全表来找到所需要的行  
• index:full index scan，只遍历索引树 
• range：表示索引范围扫描，对索引的扫描开始于一点，返回匹配值域的行，常见于between，<,>的查询 
• ref：为非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，常见于非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找。 
• eq_ref:表示唯一索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常见于主键或者唯一索引扫描。 
• const,system表示当对查询部分进行优化，并转化成一个常量时，使用这些类型访问。比如将主键置于where列表中，mysql就能把该查询置成一个常量。system是const的一个特例，当查询表中只有一行的情况下使用的是system。  null表示在执行语句中，不用查表或索引。

possiblekey:表示能使用哪个索引在表中找到行，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引被列出，但不一定被查询使用。

key：表示查询时使用的索引。若查询中使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key中。

key_len:表示索引所使用的字节数，可以通过该列结算查询中使用的索引长度

ref：表示上述表的链接匹配条件，即哪些列或常量可被用于查找索引列上的值。

rows：表示根据mysql表统计信息及索引选用情况，估算找到所需记录要读取的行数。

extra：表示不在其他列并且也很重要的额外信息。  

• using index表示相应的select中使用了覆盖索引。 
• usingwhere表示存储引擎搜到记录后进行了后过滤（POST-FILTER）,如果查询未能使用索引，usingwhere的作用只是提示我们mysql要用where条件过滤Z结果集。  
• using temporay表示临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询。  
• using filesort mysql中无法用索引完成的排序成为文件排序

extra值参考列表 

distinct：  当mysql找到第一条匹配的结果值时，就停止该值的查询，然后继续该列其他值的查询。

not exists：  在左连接中，优化器可以通过改变原有的查询组合而使用的优化方法。当发现一个匹配的行之后，不再为前面的行继续检索，可以部分减少数据访问的次数。例如，表t1、t2，其中t2.id为not null，对于SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id=t2.id WHERE t2.id IS NULL;由于 t2.id非空，所以只可能是t1中有，而t2中没有，所以其结果相当于求差。left join原本是要两边join，现在Mysql优化只需要依照 t1.id在t2中找到一次t2.id即可跳出。

const row not found：  涉及到的表为空表，里面没有数据。

Full scan on NULL key：  是优化器对子查询的一种优化方式，无法通过索引访问NULL值的时候会做此优化。

Impossible Having：  Having子句总是false而不能选择任何列。例如having 1=0

Impossible WHERE：  Where子句总是false而不能选择任何列。例如where 1=0

Impossible WHERE noticed after reading const tables：  mysql通过读取“const/system tables”，发现Where子句为false。也就是说：在where子句中false条件对应的表应该是const/system tables。这个并不是mysql通过统计信息做出的，而是真的去实际访问一遍数据后才得出的结论。当对某个表指定了主键或者非空唯一索引上的等值条件，一个query最多只可能命中一个结果，mysql在explain之前会优先根据这一条件查找对应记录，并用记录的实际值替换query中所有用到来自该表属性的地方。例如：select * from a,b where a.id = 1 and b.name = a.name 执行过程如下：先根据a.id = 1找到一条记录(1, 'name1')，然后将b.name换成'name1'，然后通过a.name = 'name1'查找，发现没有命中记录，最终返回“Impossible WHERE noticed after reading const tables”。

No matching min/max row：  没有行满足如下的查询条件。例如：EXPLAIN SELECT MIN(actor_id) FROM actor WHERE actor_id > 3(只有两条记录)actor_id为唯一性索引时，会显示“No matching min/max row”，否则会显示“using where”。

no matching row in const table：  对一个有join的查询，包含一个空表或者没有数据满足一个唯一索引条件。

No tables used：  查询没有From子句，或者有一个From Dual(dual：虚拟表，是为了满足select...from...习惯)子句。例如：EXPLAIN SELECT VERSION()

Range checked for each record (index map: N)：  Mysql发现没有好的index，但发现如果进一步获取下一张join表的列的值后，某些index可以通过range等使用。Mysql没找到合适的可用的索引。取代的办法是，对于前一个表的每一个行连接，它会做一个检验以决定该使用哪个索引（如果有的话），并且使用这个索引来从表里取得记录。这个过程不会很快，但总比没有任何索引时做表连接来得快。

Select tables optimized away：  当我们使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段时，优化器会通过索引直接一次定位到所需要的数据行完成整个查询。在使用某些聚合函数如min,max的query，直接访问存储结构(B树或者B+树)的最左侧叶子节点或者最右侧叶子节点即可，这些可以通过index解决。Select count(*) from table(不包含where等子句)，MyISAM保存了记录的总数，可以直接返回结果，而Innodb需要全表扫描。Query中不能有group by操作。

unique row not found：  对于SELECT … FROM tbl_name，没有行满足unique index或者primary key。从表中查询id不存在的一个值会显示Impossible WHERE noticed after reading const tables。

Using filesort：  指Mysql将用外部排序而不是按照index顺序排列结果。数据较少时从内存排序，否则从磁盘排序。Explain不会显示的告诉客户端用哪种排序。

Using index：  表示Mysql使用覆盖索引避免全表扫描，不需要再到表中进行二次查找数据。注意不要和type中的index类型混淆。

Using index for group-by：  类似Using index，所需数据只需要读取索引，当query中有group by或distinct子句时，如果分组字段也在索引中，extra就会显示该值。

Using temporary：  Mysql将创建一个临时表来容纳中间结果。在group by和order by的时，如果有必要的话。例如group by一个非键列，优化器会创建一个临时表，有个按照group by条件构建的unique key，然后对于每条查询结果（忽略group by），尝试insert到临时表中，如果由于unique key导致insert失败，则已有的记录就相应的updated。例如，name上没有索引，SELECT name,COUNT(*) FROM product GROUP BY name，为了排序，Mysql就需要创建临时表。此时一般还会显示using filesort。

Using where：  表示Mysql将对storage engine提取的结果进行过滤。例如，price没有index，SELECT * FROM product WHERE price=1300.00。有许多where的条件由于包含了index中的列，在查找的时候就可以过滤，所以不是所有带where子句的查询会显示Using where。 Using join buffer：5.1.18版本以后才有的值。join的返回列可以从buffer中获取，与当前表join。例如：explain select * from t1,t2 where t1.col < 10 and t2.col < 10

Scanned N databases：  指在处理information_schema查询时，有多少目录需要扫描。例如：EXPLAIN SELECT TABLE_NAME, ROW_FORMAT FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES网上说这个查询会显示Scanned all databases，我试了下extra列是空。 Skip_open_table, Open_frm_only, Open_trigger_only, Open_full_table：指示从information_schema查询信息时有关文件开启的优化。 Skip_open_table：表信息已经获得，不需要打开。 Open_frm_only：只打开.frm文件。 Open_trigger_only：只打开.trg文件。 Open_full_table：没有优化。.frm，.myd和.myi文件都打开。

Using sort_union(…), Using union(…), Using intersect(…)：  都出现在index_merge读取类型中。 Using sort_union：用两个或者两个以上的key提取数据，但优化器无法确保每个key会提取到一个自然排好序的结果，所以为了排除多余的数据，需要额外的处理。例如，customer的state，（lname，fname）是key，但lname不是key，SELECT COUNT(*) FROM customer WHERE (lname = ‘Jones') OR (state = ‘UT')，由于lname上面没有key，所以使用（lname，fname），使得结果可能不按照顺序，优化器需要额外的一些工作。 Using union：用两个或者两个以上的key提取数据，分别取得结果是已排序，通过合并就可以获得正确结果。例如，customer中的state和（lname，fname）是key，SELECT COUNT(state) FROM customer WHERE (lname = ‘Jones' AND fname='John') OR (state = ‘UT')。 Using intersect：用两个或者两个以上的key提取数据，分别取得结果是已排序，通过求交就可以获得正确结果。例如，customer中的state和（lname，fname）是key，SELECT COUNT(state) FROM customer WHERE (lname = ‘Jones' AND fname='John') AND (state = ‘UT')。

Using where with pushed condition：  仅用在ndb上。Mysql Cluster用Condition Pushdown优化改善非索引字段和常量之间的直接比较。condition被pushed down到cluster的数据节点，并在所有数据节点同时估算，把不合条件的列剔除避免网络传输。