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如何使用 mysql 的 explain 语句进行查询分析

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作为经常要优化SQL查询的开发者,我发现在面试中经常被问到如何用EXPLAIN分析查询性能。今天就以真实的项目经验,手把手教你掌握这个MySQL的实用技能。

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二、为什么要用EXPLAIN做查询分析

当线上系统出现慢查询时,EXPLAIN是我们的头号诊断工具。它能展示MySQL执行查询的具体计划,相当于给SQL语句做X光检查。通过解析type字段的值,我们能立即判断是否用到了索引扫描;查看rows列可以预估扫描行数;extra字段更是藏着执行计划的"健康指标"。

三、看懂这6个核心指标

1. type字段暴露查询类型

这是判断查询效率的首要指标。常见的有:

  • const:通过主键/唯一索引查到单条数据
  • ref:使用普通索引扫描
  • range:索引范围扫描(常见于between、>等操作)
  • index:全索引扫描
  • ALL:全表扫描(需要重点关注)

2. possible_keys和key的差异

possible_keys显示可能用到的索引,而key是实际使用的索引。如果这两个字段差异大,说明存在索引失效的情况,需要检查where条件字段类型是否匹配。

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3. rows不是最终答案

这里显示的是预估扫描行数,实际执行可能会有波动。但当这个数值超过1万时,就说明可能需要优化了,尤其是配合filesort出现的时候。

4. filtered字段的隐藏信息

表示存储引擎返回数据后,经过server层过滤后剩余数据的百分比。低于10%的数值可能意味着索引效率低下。

5. Extra里的危险信号

  • Using filesort:需要内存或磁盘排序
  • Using temporary:创建了临时表
  • Using where:需要回表查询 出现这些提示要特别注意,可能成为性能瓶颈

四、实战优化三板斧

1. 消灭全表扫描

当type=ALL时,立即检查where条件是否包含索引字段。曾有个订单表查询因为忘记给status字段建索引,导致每次查询扫描50万行数据。

2. 索引覆盖的妙用

如果Extra出现"Using index",说明查询所需字段都在索引中。有个用户表查询,通过把select *改成具体字段,查询时间从800ms降到了50ms。

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3. 警惕索引合并

当possible_keys出现多个索引时,要评估是否需要force index。某次分页查询使用索引合并反而导致性能下降,强制指定时间字段索引后性能提升3倍。

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