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MySQL 执⾏计划是 MySQL 查询优化器分析 SQL 查询时⽣成的⼀份详细计划，包括表如何连 接、是否⾛索引、表扫描⾏数等。通过这份执⾏计划，我们可以分析这条 SQL 查询中存在的 问题（如是否出现全表扫描），从⽽进⾏针对优化。
我们可以通过 EXPLAIN来查询我们SQL的执行计划。

EXPLAIN

各字段的含义

Id

SELECT查询的序列号，表示执行SELECT 子句的顺序（Id相同，从上往下执行，Id不同，值越大越先执行。）

select_type

查询类型，来区分简单查询、联合查询、⼦查询等。
常⻅的类型有：

• SIMPLE：简单查询，不包含表连接或⼦查询
• PRIMARY：主查询，外层的查询
• SUBQUERY：⼦查询中第⼀个
• SELECT UNION：UNION 后⾯的 SELECT 查询语句
• UNION RESULT：UNION 合并的结果

table

查询的表名（也可以是别名）

partitions

匹配的分区，没有分区的表为 NULL

type*

扫描表的方式。

常见的类型有：（性能从上到下，越来越差）

system

表中只有一行数据（系统表），这是const类型的特殊情况；

const

最多返回一条匹配的数据在查询的最开始读取。
因为是通过主键来查询的，然后我们的1也是常量级的，所以类型是const。

eq_ref

在连接查询中被驱动表使用主键或者唯一键进行连接的时候。（被驱动表只返回一行数据），类似于外键查询。

ref

在连接查询中被驱动表使用普通索引进行连接的时候，或者在普通查询的WHERE条件中使用索引，基于这个索引来匹配表中所有的行。（也就是在查询前就知道可能会返回多条数据）

fulltext

使用全文索引查询数据。

ref_of_null

在ref的基础，额外添加了对NULL值的查找。

在join中也可使用

index_merge

索引合并在key列中会显示所有使用到的索引。类似于有两个条件，这两个条件都有索引，用OR进行连接的话，最后会通过两个索引查询的所有主键值来进行合并（并集）。这个称之为`索引合并。

key列中，可以看见我们使用了两个索引

range

使用索引进行范围查找。
像between，>=，>，<，<=这种查询都是范围查询。

like前缀的模糊查询也是范围查找。

index

虽然用到了索引，但是是扫描了所有的索引。

ALL

全表扫描。（注意：全表扫描并不代表就是最差的方案，就比方你本身就需要全部表的数据，你使用全表扫描还能用什么呢？）

possible_keys

这一列显示查询可能使用那些索引来查找。
explain 中有可能possible_keys中有值，但是我们的key中显示NULL的情况，这种因为表中的数据不多，MySQL认为对此查询帮助不大，选择了全表查询。

key

实际采用了那个索引。
如果没有使用索引时，我们可以通过force index，ignore index，来强制使用某个索引或者忽略某个索引。

key_len

表示使用key中索引的长度。
我们创建了一个b_c_d（三个字段的联合索引）。
这里可以用的b=4来进行查询。key列中存在我们的索引，但是注意key_len是5，代表我们使用到了部分索引。

当我们使用 b=4 and c=4，这样里的key_len 是10

当我们使用 b = 4 and c = 4 and d = 4，这样里的key_len 是15

这里的计算方式是，1个int类型的索引是4个字节，又因为这个字段是允许为空的，所有的加+1位，则是5个字节。所有可以通过观察key_len，来判断索引是否被充分使用。

key_len 计算规则

字符串

如果是utf-8，则一个数字与一个字符占一个字节，一个汉字占3个字节

• char：如果存汉字就是3n字节
• varchar：如果存汉字则长度是3n+2字节，+2的2个字节用来存储字符串长度，因为字符串长度，

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

注意：为空的字段，索引需要在额外+1，判断是否为NULL；

索引最大长度

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

ref

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者常量。常见的有：const常量，字段名

row

表示mysql大概扫描的行数，这个并不是真正的结果集行数。

filtered

基于row扫描的行数，最后用到了百分之多少的数据，优化可以根据这个来做文章，因为如果说有大量扫描的数据没有被使用，那么会降低查询效率。

Extra*

字段通常回会显示更多的信息，可以帮助我们发现性能问题的所在。

Using where

使用where语句来进行过滤，并且使用的**条件未被索引**覆盖。（表级的过滤）

Using index condition

查询的列没有完全被索引覆盖，且使用where条件进行前置过滤。

Using index

表示直接通过索引即可返回所需的字段信息，不需要返回表。（索引覆盖）
就比方，需要返回一个二级索引值与主键值，使用where条件查询二级索引时，因为二级索引的叶子节点中存储的是主键值，所有不需要进行回表了。

Using filesort

表示需要额外的执行排序操作。数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。

Using temporart

意味着需要创建临时表保存中间结果

EXPLAIN 扩展选项

EXPLAIN FORMAT = tree

按树状结构输出我们的执行计划。
缩进越深越先执行，如果缩进相同从上往下执行.

EXPLAIN format = tree 
SELECT
* 
FROMactor aLEFT JOIN country b ON a.id = b.id-> Nested loop left join  (cost=1.60 rows=3)-> Table scan on a  (cost=0.55 rows=3)-> Single-row index lookup on b using PRIMARY (Id=a.id)  (cost=0.28 rows=1)

EXPLAIN FORMAT = json

EXPLAIN format = json 
SELECT
* 
FROMactor aLEFT JOIN country b ON a.id = b.id{"query_block": {"select_id": 1,"cost_info": {"query_cost": "1.60"},"nested_loop": [{"table": {"table_name": "a","access_type": "ALL","rows_examined_per_scan": 3,"rows_produced_per_join": 3,"filtered": "100.00","cost_info": {"read_cost": "0.25","eval_cost": "0.30","prefix_cost": "0.55","data_read_per_join": "456"},"used_columns": ["id","name","update_time"]}},{"table": {"table_name": "b","access_type": "eq_ref","possible_keys": ["PRIMARY"],"key": "PRIMARY","used_key_parts": ["Id"],"key_length": "4","ref": ["test.a.id"],"rows_examined_per_scan": 1,"rows_produced_per_join": 3,"filtered": "100.00","cost_info": {"read_cost": "0.75","eval_cost": "0.30","prefix_cost": "1.60","data_read_per_join": "4K"},"used_columns": ["Id","countryname","countrycode"]}}]}
}

EXPLAIN ANALYZE （MySQL8.0以上）

帮我们实际去执行一遍，并帮我们拿到实际的执行计划，及实际的值。

explain ANALYZE select * from T1 join T2 on T1.a  = T2.a;-> Nested loop inner join  (cost=1.15 rows=2) (actual time=0.048..0.073 rows=3 loops=1)-> Covering index scan on T1 using index_b  (cost=0.45 rows=2) (actual time=0.034..0.043 rows=3 loops=1)-> Single-row index lookup on T2 using PRIMARY (a=t1.a)  (cost=0.30 rows=1) (actual time=0.009..0.009 rows=1 loops=3)

SHOW WARNINGS

可以拿到实际上被MySQL优化器，优化过后的SQL。
很经典的样例就是，子查询中的Order By被优化掉了。
因为我们这把排序放到了子查询内部，执行后发现我们的数据并没有按a来进行排序。
通过show warnings可以看见实际执行的SQL中并没有Order by

方案一：在Order by 后面加个limit ，limit的数量比你原有的结果集大就行，
方案二：Order by放最外面。
MySQL针对子查询的优化，必须不是一个包含了limit和order by才会进行优化。