explain的分析技巧

除select，其他比如insert，update和delete均可以使用explain查看执行计划，从而知道mysql是如何处理sql语句，分析查询语句或者表结构的性能瓶颈。
作用
1、表的读取顺序
2、数据读取操作的操作类型
3、哪些索引可以使用
4、哪些索引被实际使用
5、表之间的引用
6、每张表有多少行被优化器查询

explain用法：
 

explain+SQL语句即可！
执行计划包含的信息如下

信息	描述
id	查询的序号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序 **两种情况** id相同，执行顺序从上往下 id不同，id值越大，优先级越高，越先执行
select_type	查询类型，主要用于区别普通查询，联合查询，子查询等的复杂查询 1、simple ——简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION 2、primary ——查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询被标记 3、subquery——在select或where列表中包含了子查询 4、derived——在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生），MySQL会递归执行这些子查询，把结果放到临时表中 5、union——如果第二个select出现在UNION之后，则被标记为UNION，如果union包含在from子句的子查询中，外层select被标记为derived 6、union result:UNION 的结果
table	输出的行所引用的表
type	示联结类型，显示查询使用了何种类型，按照从最佳到最坏类型排序 1、system：表中仅有一行（=系统表）这是const联结类型的一个特例。 2、const：表示通过索引一次就找到，const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以如果将主键置于where列表中，mysql能将该查询转换为一个常量 3、eq_ref:唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于唯一索引或者主键扫描 4、ref:非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，可能会找多个符合条件的行，属于查找和扫描的混合体 5、range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引，一般就是where语句中出现了between,in等范围的查询。这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它开始于索引的某一个点，而结束另一个点，不用全表扫描 6、index:index 与all区别为index类型只遍历索引树。通常比all快，因为索引文件比数据文件小很多。 7、all：遍历全表以找到匹配的行 注意:一般保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
possible_keys	指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行
key	显示MySQL实际决定使用的键(索引)。如果没有选择索引,键是NULL。查询中如果使用覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠。 key_len 表示索引中使用的字节数，该列计算查询中使用的索引的长度在不损失精度的情况下，长度越短越好。如果键是NULL,则长度为NULL。该字段显示为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度。
ref	显示索引的哪一列被使用了，如果有可能是一个常数，哪些列或常量被用于查询索引列上的值
rows	根据表统计信息以及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
Extra	包含不适合在其他列中显示，但是十分重要的额外信息 1、Using filesort：说明mysql会对数据适用一个外部的索引排序。而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成排序操作称为“文件排序” 2、Using temporary:使用了临时表保存中间结果，mysql在查询结果排序时使用临时表。常见于排序order by和分组查询group by。 3、Using index:表示相应的select操作用使用覆盖索引，避免访问了表的数据行。如果同时出现using where，表名索引被用来执行索引键值的查找；如果没有同时出现using where，表名索引用来读取数据而非执行查询动作。 4、Using where :表明使用where过滤 5、using join buffer:使用了连接缓存 6、impossible where:where子句的值总是false，不能用来获取任何元组 7、select tables optimized away：在没有group by子句的情况下，基于索引优化Min、max操作或者对于MyISAM存储引擎优化count（*），不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化。 8、distinct：优化distinct操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作。

 

查询语句中select from where group by having order by的执行顺序
 
1.查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为 

原始sql书写顺序  select--from--where--group by--having--order by --limit
 执行顺序  on–where-group by-having-select-distinct-order by-limit
a.第一步，执行FROM语句。

我们首先需要知道最开始从哪个表开始的，这就是FROM告诉我们的。现在有了和两个表，我们到底从哪个表开始，还是从两个表进行某种联系以后再开始呢？

b.执行ON过滤

执行完笛卡尔积以后，接着就进行ON a.customer_id = b.customer_id条件过滤，根据ON中指定的条件，去掉那些不符合条件的数据，得到VT2表，内容如下：

添加外部行,这一步只有在连接类型为OUTER JOIN时才发生 ,FULL OUTER JOIN把左右表都作为保留表

c.执行WHERE过滤

但是在使用WHERE子句时，需要注意以下两点：

1. 由于数据还没有分组，因此现在还不能在WHERE过滤器中使用where_condition=MIN(col)这类对分组统计的过滤；
2. 由于还没有进行列的选取操作，因此在SELECT中使用列的别名也是不被允许的，如：SELECT city as c FROM t WHERE c='shanghai';是不允许出现的。

d.执行GROUP BY分组

GROU BY子句主要是对使用WHERE子句得到的虚拟表进行分组操作。我们执行测试语句中的GROUP BY a.customer_id，就会得到以下内容(默认只显示组内第一条)：

e.执行HAVING过滤

f.SELECT列表

现在才会执行到SELECT子句，不要以为SELECT子句被写在第一行，就是第一个被执行的。

g.执行DISTINCT子句

如果在查询中指定了DISTINCT子句，则会创建一张内存临时表（如果内存放不下，就需要存放在硬盘了）。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表VT7是一样的，不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引，以此来除重复数据。

由于我的测试SQL语句中并没有使用DISTINCT，所以，在该查询中，这一步不会生成一个虚拟表。

h.执行ORDER BY子句

对虚拟表中的内容按照指定的列进行排序，然后返回一个新的虚拟表

I.执行LIMIT子句

LIMIT子句从上一步得到的VT8虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。对于没有应用ORDER BY的LIMIT子句，得到的结果同样是无序的，所以，很多时候，我们都会看到LIMIT子句会和ORDER BY子句一起使用

 

3.当一个查询语句同时出现了where,group by,having,order by的时候，执行顺序和编写顺序是： 

1.执行where xx对全表数据做筛选，返回第1个结果集。 

2.针对第1个结果集使用group by分组，返回第2个结果集。 

4.针对第2个结集执行having xx进行筛选，返回第3个结果集。

3.针对第3个结果集中的每1组数据执行select xx，有几组就执行几次，返回第4个结果集。 

 5.针对第4个结果集排序。 

extend
    extended关键字：仅对select语句有效，在explain后使用extended关键字，可以显示filtered列显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。
    也可以通过show warnings显示扩展信息，输出中的 Message值SHOW WARNINGS显示优化程序如何限定SELECT语句 中的表名和列名， SELECT应用重写和优化规则后的外观，以及可能有关优化过程的其他说明。

总结
    本文主要是讲解如何看懂explain的分析结果，想要真正提升MySQL优化技能，还需要不断的练习！