引言：
實際專案開發中，由於我們不知道實際查詢的時候資料庫裡發生了什麼事情，資料庫軟體是怎樣掃瞄表、怎樣使用索引的，因此，我們能感知到的就只有
sql語句執行的時間，在資料規模不大時，查詢是瞬間的，因此，在寫sql語句的時候就很少考慮到效能的問題。但是當資料規模增大，如千萬、億的時候，我們運
行同樣的sql語句時卻發現遲遲沒有結果，這個時候才知道資料規模已經限制了我們查詢的速度。所以，查詢優化和索引也就顯得很重要了。
問題：
當我們在查詢前能否預先估計查詢究竟要涉及多少行、使用哪些索引、執行時間呢？答案是能的，mysql提供了相應的功能和語法來實現該功能。
分析：
mysql提供了explain語法用來進行查詢分析，在sql語句前加乙個"explain"即可。比如我們要分析如下sql語句：
explain select * from table where table.id = 1
執行上面的sql語句後你會看到，下面的表頭資訊：
table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | extra
explain列的解釋
table
顯示這一行的資料是關於哪張表的
type
這是重要的列，顯示連線使用了何種型別。從最好到最差的連線型別為const、eq_reg、ref、range、indexhe和all
說明：不同連線型別的解釋（按照效率高低的順序排序）
system：表只有一行：system表。這是const連線型別的特殊情況。
const ：表中的乙個記錄的最大值能夠匹配這個查詢（索引可以是主鍵或惟一索引）。因為只有一行，這個值實際就是常數，因為mysql先讀這個值然後把它當做常數來對待。
eq_ref：在連線中，mysql在查詢時，從前面的表中，對每乙個記錄的聯合都從表中讀取乙個記錄，它在查詢使用了索引為主鍵或惟一鍵的全部時使用。
ref：這個連線型別只有在查詢使用了不是惟一或主鍵的鍵或者是這些型別的部分（比如，利用最左邊字首）時發生。對於之前的表的每乙個行聯合，全部記錄都將從表中讀出。這個型別嚴重依賴於根據索引匹配的記錄多少—越少越好。
range：這個連線型別使用索引返回乙個範圍中的行，比如使用》或《查詢東西時發生的情況。
index：這個連線型別對前面的表中的每乙個記錄聯合進行完全掃瞄（比all更好，因為索引一般小於表資料）。
all：這個連線型別對於前面的每乙個記錄聯合進行完全掃瞄，這一般比較糟糕，應該盡量避免。
possible_keys
顯示可能應用在這張表中的索引。如果為空，沒有可能的索引。可以為相關的域從where語句中選擇乙個合適的語句
key
實際使用的索引。如果為null，則沒有使用索引。很少的情況下，mysql會選擇優化不足的索引。這種情況下，可以在select語句中使用use index（indexname）來強制使用乙個索引或者用ignore index（indexname）來強制mysql忽略索引
key_len
使用的索引的長度。在不損失精確性的情況下，長度越短越好
ref
顯示索引的哪一列被使用了，如果可能的話，是乙個常數
rows
mysql認為必須檢查的用來返回請求資料的行數
extra
關於mysql如何解析查詢的額外資訊。將在表4.3中討論，但這裡可以看到的壞的例子是using temporary和using filesort，意思mysql根本不能使用索引，結果是檢索會很慢
說明：extra列返回的描述的意義
distinct ：一旦mysql找到了與行相聯合匹配的行，就不再搜尋了。
not exists ：mysql優化了left join，一旦它找到了匹配left join標準的行，就不再搜尋了。
range checked for each record（index map:#） ：沒有找到理想的索引，因此對從前面表中來的每乙個行組合，mysql檢查使用哪個索引，並用它來從表中返回行。這是使用索引的最慢的連線之一。
using filesort ：看到這個的時候，查詢就需要優化了。mysql需要進行額外的步驟來發現如何對返回的行排序。它根據連線型別以及儲存排序鍵值和匹配條件的全部行的行指標來排序全部行。
using index ：列資料是從僅僅使用了索引中的資訊而沒有讀取實際的行動的表返回的，這發生在對錶的全部的請求列都是同乙個索引的部分的時候。
using temporary ：看到這個的時候，查詢需要優化了。這裡，mysql需要建立乙個臨時表來儲存結果，這通常發生在對不同的列集進行order by上，而不是group by上。
where used ：使用了where從句來限制哪些行將與下一張表匹配或者是返回給使用者。如果不想返回表中的全部行，並且連線型別all或index，這就會發生，或者是查詢有問題。
因此，弄明白了explain語法返回的每一項結果，我們就能知道查詢大致的執行時間了，如果查詢裡沒有用到索引、或者需要掃瞄的行過多，那麼可以感到明顯的延遲。因此需要改變查詢方式或者新建索引。
mysql中的explain語法可以幫助我們改寫查詢，優化表的結構和索引的設定，從而最大地提高查詢效率。當然，在大規模資料量時，索引的建立和維護的代價也是很高的，往往需要較長的時間和較大的空間，如果在不同的列組合上建立索引，空間的開銷會更大。因此索引最好設定在需要經常查詢的字段中。
mysql的sql執行計畫詳解
引言 實際專案開發中，由於我們不知道實際查詢的時候資料庫裡發生了什麼事情，資料庫軟體是怎樣掃瞄表 怎樣使用索引的，因此，我們能感知到的就只有 sql語句執行的時間，在資料規模不大時，查詢是瞬間的，因此，在寫sql語句的時候就很少考慮到效能的問題。但是當資料規模增大，如千萬 億的時候，我們運 行同樣的...
mysql的sql執行計畫詳解
實際專案開發中，由於我們不知道實際查詢的時候資料庫裡發生了什麼事情，資料庫軟體是怎樣掃瞄表 怎樣使用索引的，因此，我們能感知到的就只有 sql語句執行的時間，在資料規模不大時，查詢是瞬間的，因此，在寫sql語句的時候就很少考慮到效能的問題。但是當資料規模增大，如千萬 億的時候，我們運 行同樣的sql...
mysql的sql執行計畫詳解
實際專案開發中，由於我們不知道實際查詢的時候資料庫裡發生了什麼事情，資料庫軟體是怎樣掃瞄表 怎樣使用索引的，因此，我們能感知到的就只有 sql語句執行的時間，在資料規模不大時，查詢是瞬間的，因此，在寫sql語句的時候就很少考慮到效能的問題。但是當資料規模增大，如千萬 億的時候，我們運 行同樣的sql...