墨_诚
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MySQL EXPLAIN 命令详解学习

MySQL EXPLAIN 命令详解

MySQL的EXPLAIN命令用于SQL语句的查询执行计划(QEP)。这条命令的输出结果能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行
SQL 语句的。这条命令并没有提供任何调整建议，但它能够提供重要的信息帮助你做出调优决策。

1 语法
MySQL 的EXPLAIN 语法可以运行在SELECT 语句或者特定表上。如果作用在表上，那么此命令等同于DESC 表命令。UPDATE
和DELETE 命令也需要进行性能改进，当这些命令不是直接在表的主码上运行时，为了确保最优化的索引使用率，需要把它们改

写成SELECT 语句(以便对它们执行EXPLAIN 命令)。请看下面的示例：

UPDATE table1
SET col1 = X, col2 = Y
WHERE id1 = 9
AND dt >= '2010-01-01';

这个UPDATE语句可以被重写成为下面这样的SELECT语句：

SELECT col1, col2
FROM table1
WHERE id1 = 9
AND dt >= '2010-01-01';

在5.6.10版本里面,是可以直接对dml语句进行explain分析操作的.

MySQL 优化器是基于开销来工作的，它并不提供任何的QEP的位置。这意味着QEP 是在每条SQL 语句执行的时候动态地计
算出来的。在MySQL 存储过程中的SQL 语句也是在每次执行时计算QEP 的。存储过程缓存仅仅解析查询树。

2 各列详解

MySQL EXPLAIN命令能够为SQL语句中的每个表生成以下信息：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM inventory WHERE item_id = 16102176\G;
  ********************* 1. row ***********************
  id: 1
  select_type: SIMPLE
  table: inventory
  type: ALL
  possible_keys: NULL
  key: NULL
  key_len: NULL
  ref: NULL
  rows: 787338
  Extra: Using where

这个QEP 显示没有使用任何索引(也就是全表扫描)并且处理了大量的行来满足查询。对同样一条SELECT 语句，一个优化过的QEP 如下所示：

  ********************* 1. row ***********************
  id: 1
  select_type: SIMPLE
  table: inventory
  type: ref
  possible_keys: item_id
  key: item_id
  key_len: 4
  ref: const
  rows: 1
  Extra:
在这个QEP 中，我们看到使用了一个索引，且估计只有一行数据将被获取。

QEP 中每个行的所有列表如下所示：
 id
 select_type
 table
 partitions(这一列只有在EXPLAIN PARTITIONS 语法中才会出现)
 possible_keys
 key
 key_len
 ref
 rows
 filtered(这一列只有在EXPLAINED EXTENDED 语法中才会出现)
 Extra

这些列展示了SELECT 语句对每一个表的QEP。一个表可能和一个物理模式表或者在SQL 执行时生成的内部临时表(例如从子查询或者合并操作会产生内部临时表)相关联。

2.1 key
 key 列指出优化器选择使用的索引。一般来说SQL 查询中的每个表都仅使用一个索引。也存在索引合并的少数例外情况，如给定表上用到了两个或者更多索引。
 下面是QEP 中key 列的示例：
 key: item_id
 key: NULL
 key: first, last
 SHOW CREATE TABLE

命令是最简单的查看表和索引列细节的方式。和key 列相关的列还包括possible_keys、rows 以及key_len。

2.2 ROWS
 rows 列提供了试图分析所有存在于累计结果集中的行数目的MySQL 优化器估计值。QEP 很容易描述这个很困难的统计量。
 查询中总的读操作数量是基于合并之前行的每一行的rows 值的连续积累而得出的。这是一种嵌套行算法。
 
 以连接两个表的QEP 为例。通过id=1 这个条件找到的第一行的rows 值为1，这等于对第一个表做了一次读操作。第二行是
 通过id=2 找到的，rows 的值为5。这等于有5 次读操作符合当前1 的积累量。参考两个表，读操作的总数目是6。在另一个QEP
 中，第一rows 的值是5，第二rows 的值是1。这等于第一个表有5 次读操作，对5个积累量中每个都有一个读操作。因此两个表
 总的读操作的次数是10(5+5)次。
 
 最好的估计值是1，一般来说这种情况发生在当寻找的行在表中可以通过主键或者唯一键找到的时候。
 在下面的QEP 中，外面的嵌套循环可以通过id=1 来找到，其估计的物理行数是1。第二个循环处理了10行。


 ********************* 1. row ***********************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: p
 type: const
 possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 4
 ref: const
 rows: 1
 Extra:
 ********************* 2. row ***********************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: c
 type: ref
 possible_keys: parent_id
 key: parent_id
 key_len: 4
 ref: const
 rows: 10
 Extra:

可以使用SHOW STATUS 命令来查看实际的行操作。这个命令可以提供最佳的确认物理行操作的方式。请看下面的示例：

 mysql> SHOW SESSION STATUS LIKE 'Handler_read%';
  +-----------------------+-------+
  | Variable_name         | Value |
  +-----------------------+-------+
  | Handler_read_first    | 0     |
  | Handler_read_key      | 0     | 
  | Handler_read_last     | 0     |
  | Handler_read_next     | 0     |
  | Handler_read_prev     | 0     |
  | Handler_read_rnd      | 0     |
  | Handler_read_rnd_next | 11    |
  +-----------------------+-------+
  7 rows in set (0.00 sec)

 在下一个QEP 中，通过id=1 找到的外层嵌套循环估计有160行。第二个循环估计有1 行。

 ********************* 1. row ***********************
  id: 1
  select_type: SIMPLE
  table: p
  type: ALL
  possible_keys: NULL
  key: NULL
  key_len: NULL
  ref: NULL
  rows: 160
  Extra:
 ********************* 2. row ***********************
  id: 1
  select type: SIMPLE
  table: c
  type: ref
  possible_keys: PRIMARY,parent_id
  key: parent_id
  key_len: 4
  ref: test.p.parent_id
  rows: 1
  Extra: Using where

通过SHOW STATUS 命令可以查看实际的行操作，该命令表明物理读操作数量大幅增加。请看下面的示例：

 mysql> SHOW SESSION STATUS LIKE 'Handler_read%';
 +--------------------------------------+---------+
 | Variable_name | Value |
 +--------------------------------------+---------+
 | Handler_read_first | 1 |
 | Handler_read_key | 164 |
 | Handler_read_last | 0 |
 | Handler_read_next | 107 |
 | Handler_read_prev | 0 |
 | Handler_read_rnd | 0 |
 | Handler_read_rnd_next | 161 |
 +--------------------------------------+---------+
 相关的QEP 列还包括key列。
 2.3 possible_keys
 possible_keys 列指出优化器为查询选定的索引。
 一个会列出大量可能的索引(例如多于3 个)的QEP 意味着备选索引数量太多了，同时也可能提示存在一个无效的单列索引。
 可以用第2 章详细介绍过的SHOW INDEXES 命令来检查索引是否有效且是否具有合适的基数。
 为查询确定QEP 的速度也会影响到查询的性能。如果发现有大量的可能的索引，则意味着这些索引没有被使用到。
 相关的QEP 列还包括key 列。
 
 2.4 key_len
 key_len 列定义了用于SQL 语句的连接条件的键的长度。此列值对于确认索引的有效性以及多列索引中用到的列的数目很重要。
 此列的一些示例值如下所示：
 
 此列的一些示例值如下所示：
 key_len: 4 // INT NOT NULL
 key_len: 5 // INT NULL
 key_len: 30 // CHAR(30) NOT NULL
 key_len: 32 // VARCHAR(30) NOT NULL
 key_len: 92 // VARCHAR(30) NULL CHARSET=utf8
 
 从这些示例中可以看出，是否可以为空、可变长度的列以及key_len 列的值只和用在连接和WHERE 条件中的索引的列
 有关。索引中的其他列会在ORDER BY 或者GROUP BY 语句中被用到。下面这个来自于著名的开源博客软件WordPress 的表展示了

 如何以最佳方式使用带有定义好的表索引的SQL 语句：

 CREATE TABLE `wp_posts` (
  `ID` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `post_date` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
  `post_status` varchar(20) NOT NULL DEFAULT 'publish' ,
  `post_type` varchar(20) NOT NULL DEFAULT 'post',
  PRIMARY KEY (`ID`),
  KEY `type_status_date`(`post_type`,`post_status`,`post_date`,`ID`)
 ) DEFAULT CHARSET=utf8
 
  CREATE TABLE `wp_posts` (
  `ID` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `post_date` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
  `post_status` varchar(20) NOT NULL DEFAULT 'publish' ,
  `post_type` varchar(20) NOT NULL DEFAULT 'post',
  PRIMARY KEY (`ID`),
  KEY `type_status_date`(`post_type`,`post_status`,`post_date`,`ID`)
 ) DEFAULT CHARSET=utf8
这个表的索引包括post_type、post_status、post_date 以及ID列。下面是一个演示索引列用法的SQL 查询：
 EXPLAIN SELECT ID, post_title FROM wp_posts WHERE post_type='post' AND post_date > '2010-06-01';
 
 这个查询的QEP 返回的key_len 是62。这说明只有post_type列上的索引用到了(因为(20×3)+2=62)。尽管查询在WHERE 语句
 中使用了post_type 和post_date 列，但只有post_type 部分被用到了。其他索引没有被使用的原因是MySQL 只能使用定义索引的

 最左边部分。为了更好地利用这个索引，可以修改这个查询来调整索引的列。请看下面的示例：

 mysql> EXPLAIN SELECT ID, post_title
 -> FROM wp_posts
 -> WHERE post_type='post'
 -> AND post_status='publish'
 -> AND post_date > '2010-06-01';
在SELECT查询的添加一个post_status 列的限制条件后，QEP显示key_len 的值为132，这意味着post_type、post_status、post_date
 三列(62+62+8，(20×3)+2，(20×3)+2，8)都被用到了。此外，这个索引的主码列ID 的定义是使用MyISAM 存储索
 引的遗留痕迹。当使用InnoDB 存储引擎时，在非主码索引中包含主码列是多余的，这可以从key_len 的用法看出来。
 相关的QEP 列还包括带有Using index 值的Extra 列。
 
 2.5 table
 table 列是EXPLAIN 命令输出结果中的一个单独行的唯一标识符。这个值可能是表名、表的别名或者一个为查询产生临时表
 的标识符，如派生表、子查询或集合。下面是QEP 中table 列的一些示例：
 table: item
 table:
 table:
 表中N 和M 的值参考了另一个符合id 列值的table 行。相关的QEP 列还有select_type

 2.6 select_type
 select_type 列提供了各种表示table 列引用的使用方式的类型。最常见的值包括SIMPLE、PRIMARY、DERIVED 和UNION。其他可能
 的值还有UNION RESULT、DEPENDENT SUBQUERY、DEPENDENT UNION、UNCACHEABLE UNION 以及UNCACHEABLE QUERY。

 1. SIMPLE
 对于不包含子查询和其他复杂语法的简单查询，这是一个常 见的类型。


 2. PRIMARY
 这是为更复杂的查询而创建的首要表(也就是最外层的表)。这个类型通常可以在DERIVED 和UNION 类型混合使用时见到。
 
 3. DERIVED
 当一个表不是一个物理表时，那么就被叫做DERIVED。下面的SQL 语句给出了一个QEP 中DERIVED select-type 类型的
 示例：
 mysql> EXPLAIN SELECT MAX(id)
 -> FROM (SELECT id FROM users WHERE first = 'west') c;


 4. DEPENDENT SUBQUERY
 这个select-type 值是为使用子查询而定义的。下面的SQL语句提供了这个值：
 mysql> EXPLAIN SELECT p.*
 -> FROM parent p
 -> WHERE p.id NOT IN (SELECT c.parent_id FROM child c);
 
 5. UNION
 这是UNION 语句其中的一个SQL 元素。
 6. UNION RESULT
 这是一系列定义在UNION 语句中的表的返回结果。当select_type 为这个值时，经常可以看到table 的值是，
 这说明匹配的id 行是这个集合的一部分。下面的SQL产生了一个UNION和UNION RESULT select-type：
 mysql> EXPLAIN SELECT p.* FROM parent p WHERE p.val
 LIKE 'a%'
 -> UNION
 -> SELECT p.* FROM parent p WHERE p.id > 5;

 2.7  partitions
  partitions 列代表给定表所使用的分区。这一列只会在EXPLAIN
  PARTITIONS 语句中出现。

 2.8 Extra
 Extra 列提供了有关不同种类的MySQL 优化器路径的一系列
 额外信息。Extra 列可以包含多个值，可以有很多不同的取值，并
 且这些值还在随着MySQL 新版本的发布而进一步增加。下面给
 出常用值的列表。你可以从下面的地址找到更全面的值的列表：
 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html。

 1. Using where
 这个值表示查询使用了where 语句来处理结果——例如执行
 全表扫描。如果也用到了索引，那么行的限制条件是通过获取必
 要的数据之后处理读缓冲区来实现的。

 2. Using temporary
 这个值表示使用了内部临时(基于内存的)表。一个查询可能
 用到多个临时表。有很多原因都会导致MySQL 在执行查询期间
 创建临时表。两个常见的原因是在来自不同表的列上使用了
 DISTINCT，或者使用了不同的ORDER BY 和GROUP BY 列。
 想了解更多内容可以访问http://forge.mysql.com/wiki/Overview_
 of_query_execution_and_use_of_temp_tables。
 可以强制指定一个临时表使用基于磁盘的MyISAM 存储引
 擎。这样做的原因主要有两个：
  内部临时表占用的空间超过min(tmp_table_size，max_
 heap_table_size)系统变量的限制
  使用了TEXT/BLOB 列

 3. Using filesort
 这是ORDER BY 语句的结果。这可能是一个CPU 密集型的过程。
 可以通过选择合适的索引来改进性能，用索引来为查询结果排序。详细过程请参考第4 章。

 4. Using index
 这个值重点强调了只需要使用索引就可以满足查询表的要求，不需要直接访问表数据。请参考第5 章的详细示例来理解这
 个值。

 5. Using join buffer
 这个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性能。

 6. Impossible where
 这个值强调了where 语句会导致没有符合条件的行。请看下面的示例：
 mysql> EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE 1=2;

 7. 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。请看下面的示例：

 8. Distinct
 这个值意味着MySQL 在找到第一个匹配的行之后就会停止搜索其他行。

 9. Index merges
 当MySQL 决定要在一个给定的表上使用超过一个索引的时候，就会出现以下格式中的一个，详细说明使用的索引以及合并的类型。
  Using sort_union(...)
  Using union(...)
  Using intersect(...)

 2.9 id
 id 列是在QEP 中展示的表的连续引用。

 2.10 ref
 ref 列可以被用来标识那些用来进行索引比较的列或者常量。

 2.11 filtered
 filtered 列给出了一个百分比的值，这个百分比值和rows 列的值一起使用，可以估计出那些将要和QEP 中的前一个表进行连
 接的行的数目。前一个表就是指id 列的值比当前表的id 小的表。这一列只有在EXPLAIN EXTENDED 语句中才会出现。

 2.12 type
 type 列代表QEP 中指定的表使用的连接方式。下面是最常用的几种连接方式：
  const 当这个表最多只有一行匹配的行时出现system 这是const 的特例，当表只有一个row 时会出现
  eq_ref 这个值表示有一行是为了每个之前确定的表而读取的
  ref 这个值表示所有具有匹配的索引值的行都被用到
  range 这个值表示所有符合一个给定范围值的索引行都被用到
  ALL 这个值表示需要一次全表扫描其他类型的值还有fulltext 、ref_or_null 、index_merge 、unique_subquery、index_subquery 以及index。
  想了解更多信息可以访问http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html。
 

 3 解释EXPLAIN 输出结果
 理解你的应用程序(包括技术和实现可能性)和优化SQL 语句同等重要。下面给出一个从父子关系中获取孤立的父辈记录的商
 业需求的例子。这个查询可以用三种不同的方式构造。尽管会产生相同的结果，但QEP 会显示三种不同的路径。

 mysql> EXPLAIN SELECT p.*
 -> FROM parent p
 -> WHERE p.id NOT IN (SELECT c.parent_id FROM child
 c)\G
 ********************* 1. row ***********************
 id: 1
 select type: PRIMARY
 table: p
 type: ALL
 possible_keys: NULL
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
 rows: 160
 Extra: Using where
 ********************* 2. row ***********************
 id: 2
 select_type: DEPENDENT SUBQUERY
 table: c
 type: index_subquery
 possible_keys: parent_id
 key: parent_id
 key_len: 4
 ref: func
 rows: 1
 Extra: Using index
 2 rows in set (0.00 sec)

 EXPLAIN SELECT p.* FROM parent p LEFT JOIN child c ON p.id = c.parent_id WHERE c.child_id IS NULL\G
 ********************* 1. row ***********************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: p
 type: ALL
 possible_keys: NULL
 key: NULL
 key_len: NULL
 ref: NULL
 rows: 160
 Extra:
 ********************* 2. row ***********************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: c
 type: ref
 possible_keys: parent_id
 key: parent_id
 key_len: 4
 ref: test.p.id
 rows: 1
 Extra: Using where; Using index; Not exists
 2 rows in set (0.00 sec)


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          最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想)   -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
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