explain的作用 我们使用explain命令来查看mysql语句的执行计划（execution plan）,解释mysql是如何执行一条sql语句的；解释的内容主要包括表的连接方式和顺序，以及索引的使用情况。使用explain，可以分析出需要在哪里加上索引，以及调整表的连接，以达到优化查询的目的；explain命令之后不仅可以跟select语句，也可以跟delete,insert,update,replace语句。
用法 只需要在sql语句前加上explain就可以了，比如：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key| key_len | ref| rows| filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+ |1 | SIMPLE| user| NULL| ALL| NULL| NULL | NULL| NULL | 100310 |100.00 | NULL| +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+

如何分析 我们看到explain命令的结果有很多列，通常情况下，我们最关心的指标是select_type和type。
概念

Column	JSON Name	Meaning
id	select_id	The SELECT identifier（选择标识符）
select_type	None	The SELECT type（查询类型）
table	table_name	The table for the output row（结果集使用的表）
partitions	partitions	The matching partitions（匹配的分区）
type	access_type	The join type（连接类型）
possible_keys	possible_keys	The possible indexes to choose（可能使用到的索引）
key	key	The index actually chosen（实际使用的索引）
key_len	key_length	The length of the chosen key （使用索引的长度）
ref	ref	The columns compared to the index（和索引比较的列）
rows	rows	Estimate of rows to be examined（扫描的行数）
filtered	filtered	Percentage of rows filtered by table condition（表条件过滤行数的百分比）
Extra	None	Additional information（附加的信息）

进一步解释
id id的值越大，执行的优先级越高，id相同，则从上往下顺序执行。所以以下例子：

id	placeholder
1	A
1	B
2	C

执行的顺序是：C，A，B。
select_type

select_type Value	JSON Name	Meaning（含义）
SIMPLE	None	Simple SELECT (not using UNION or subqueries)（查询查询，不使用union或子查询）
PRIMARY	None	Outermost SELECT（最外层的select查询）
UNION	None	Second or later SELECT statement in a UNION （在union中排在第二位甚至更靠后的select语句）
DEPENDENT UNION	dependent (true)	Second or later SELECT statement in a UNION, dependent on outer query （在union中排在第二位甚至更靠后的select语句，取决于外面的查询）
UNION RESULT	union_result	Result of a UNION.（union结果集）
SUBQUERY	None	First SELECT in subquery（子查询中的第一个select）
DEPENDENT SUBQUERY	dependent (true)	First SELECT in subquery, dependent on outer query（子查询中的第一个select，取决于外面的查询）
DERIVED	None	Derived table（派生表）
DEPENDENT DERIVED	dependent (true)	Derived table dependent on another table （派生表，依赖其他表）
MATERIALIZED	materialized_from_subquery	Materialized subquery （实现子查询）
UNCACHEABLE SUBQUERY	cacheable (false)	A subquery for which the result cannot be cached and must be re-evaluated for each row of the outer query（结果不能被缓存并且外部查询的每一行都必须被重新评估的子查询）
UNCACHEABLE UNION	cacheable (false)	The second or later select in a UNION that belongs to an uncacheable subquery (see UNCACHEABLE SUBQUERY)（在union中排位第二甚至更靠后属于不能缓存的子查询）

table 显示这行的数据是关于哪张表的，也可能是表的别名。
type 可能的取值 null > system > const > eq_ref > ref > range > index > all,从左到右，性能递减，null最好，all最差，一般的，最好能优化查询到const到range之间。
含义 ALL：Full Table Scan，遍历全表。
index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树，不遍历数据行，所以比all的速度要快。
range: 只检索给定范围的行，这个范围必须应用在一个有索引的列上。
ref: 使用了非唯一索引作为where或join条件，是一个确定的值。
eq_ref: 同ref，但索引是唯一索引。
const、system: 将确定的值应用在索引（unique and not unique）上，type将会是const,当结果只有一行时，type是system。
NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
例子 每一个type都给出了一个例子:

drop table t1, t2, t3; create table t1 ( idint(11) auto_increment, namevarchar(50), address varchar(100), primary key (id), key index_name(name) ); create table t2 ( idint(11) auto_increment, namevarchar(50), address varchar(100), primary key (id), key index_name(name) ); create table t3 ( idint(11) auto_increment, namevarchar(50), address varchar(100), primary key (id), key index_name(name) ); insert into t1 (name, address) values ('tom', 'downtown'), ('jack', 'country yard'); insert into t2 (name, address) values ('tom', 'downtown'), ('jack', 'country yard'); insert into t3 (name, address) values ('tom', 'downtown'), ('jack', 'country yard'); explain select * from t1 where id = 1; -- const explain select * from t1 limit 10; -- all explain select * from t1 where name = 'tom'; -- ref explain select t1.id from t1, t2 where t1.id = t2.id; -- index, eq_ref explain select t1.* from t1, t2 where t1.id = t2.id; -- index, all explain select * from t1 where id between 1 and 10; -- range explain select t1.name from t1, t2 where t1.name = t2.name; -- index, ref explain select * from t2, (select id from t1 where t1.id = 1) t where t2.id = t.id; explain select * from (select * from t1 where t1.address = 'downtown') t; explain select * from t1 where id = 1 union select * from t2 where id = 2; -- const,const,all explain select * from (select * from t1 limit 1) a1; -- system, all

Extra Using where:不用读取表中所有信息，仅通过索引就可以获取所需数据，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。
Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询，常见 group by ; order by。
Using filesort：当Query中包含 order by 操作，而且无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。
【MySQL中explain命令详解】Using join buffer：该值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
Impossible where：这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行（通过收集统计信息不可能存在结果）。
Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行
No tables used：Query语句中使用from dual 或不含任何from子句。
应用 在很多博客上，都有关于between,>,<,in,not in,like是否会使用索引，如果使用，那么type是什么的文章，其实这个问题的本质是对explain命令的使用，我们只需要写几个包含以上where条件的语句，就可以找到问题的答案了。我们新建一个叫user的表，并且插入10万条随机的英文姓名。测试的结果如下。

create table user ( idint(11) auto_increment, name varchar(100), ageint(11), primary key (id), key index_age(age), key index_name(name) ); explain select * from user where name in ('tom'); -- use explain select * from user where name = 'tom'; -- use explain select * from user where name between 'tom' and 'jerry'; -- not use explain select * from user where name <> 'tom'; -- not use explain select * from user where name = 'tom' or name = 'jerry'; -- use explain select * from user where name like 'om%'; -- use explain select * from user where name like 'tom'; -- use, 这里的like相当于等号 explain select * from user where name like '%to'; -- not useexplain select * from user where age between 0 and 1; -- use explain select * from user where age not between 0 and 1; -- not use explain select * from user where age > 50; -- not use explain select * from user where age < 50; -- not use explain select * from user where age != 3; -- not use explain select * from user where age in (1, 99); -- use explain select * from user where age = 1 or age = 3; -- use explain select * from user where age like '1%'; -- not use explain select * from user where age like '%1'; -- not use

从以上的测试结果，我们可以得出结论：
between and, >,<,in,not in,or,like都是会使用索引的，但是between and, >,<必须用在数值类型的列上；in，not in,or可以用到数值和字符串的列上；而like只能用到字符串类型的列上，而且必须是左边不能以通配符开头。

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