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MySQL常见的性能瓶颈一般都是出现在CPU和I/O上，即在数据装入内存中或磁盘上读取数据时，CPU发生了饱和或装入数据过大，内存容量不足，磁盘I/O性能被限制。这时候就要使用到Explain关键字来进行分析和调优。
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基本使用
Explain关键字可以用来模拟优化器执行SQL查询语句，从而了解SQL语句的处理方式，来达到分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
通过Explain可以获得
- 表的读取顺序和引用
- 数据读取操作的基本类型
- 可使用的索引以及实际使用的索引
- 优化器的查询行数
使用方法：
Explain + SQL语句
可得到的信息
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参数意义
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id
表示select查询的序列编号，即在查询中执行select语句或操作表的顺序，查询出来的id有两种情况，可同时存在
id相同，执行顺序为从上到下
id不同，如果是子查询，id的序列号会递增，id值越大，优先级越高，越早被执行
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select_type
查询的类型，主要用于区分普通查询、联合查询、子查询等不同的查询方式，有以下几种
1. SIMPLE：简单的SELECT查询，不包含子查询或UNION
2. PRIMARY：查询中包含子查询等复杂查询时，外层查询则被标记为PRIMARY
3. SUBQUERY：在SELECT或WHERE中包含子查询
4. DERIVED：在FROM中包含了子查询
5. UNION：在关键字UNION后的查询
6. UNION RESULT：从UNION表中获得结果的查询
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table
表明数据是从那张表中查询的，关联了哪些表
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partitions
表示查找的是哪个分区的数据
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type
表示查询使用了哪种类型，具体类型有
- system：表只有一行记录，等同于系统表，这是const类型的特例，基本不会出现
- const：表示通过索引一次就找到了匹配的数据，例如通过主键匹配的条件查询
- eq_ref： 唯一性索引扫描，对每个索引键表中只有一条相对应的记录，也就是主键或唯一索引和他们对应的数据这样的情况
- ref： 非唯一性索引扫描，即索引查找出对应多个符合条件的数据
- range： 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行，一般是between、<、>、in等范围查询
- index： 从索引中读取全表
- all：从硬盘中读取全表，即全数据读取
查询效率：从优到劣顺序排列
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possible_keys
表示可能使用到的索引，通常如果查询的字段上有索引就会显示，虽然不一定会使用到
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key
实际使用到的索引，如果在查询中使用到了覆盖索引，则该索引会和查询的select字段重叠
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key_len
索引的长度，越短越好，该值为表计算估计出的最大长度，而不是实际使用长度
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ref
显示索引的哪一列被使用到了
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rows
预计找出匹配数据所需要读取的行数
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Extra
额外的事务，是比较重要的用于分析检索效率的信息，包含以下：
- Using filesort：MySQL使用了一个外部的索引排序：“文件排序”，表示无法使用表内的索引顺序进行读取
- Using temporary：使用了临时表，该信息通常在使用了排序或分组查询时出现，MySQL使用了临时表来存储order by和group by需要进行排序的查询结果
- Using index：在select操作中使用了覆盖索引，即只从索引中就可以获得数据，不必读取数据行。覆盖索引：是建立在原有索引基础上的新的索引。
- Using where：使用了where过滤，当同时出现Using index时，表示索引被用于读取索引键值的操作，索引键即为where的过滤条件
- using join buffer：使用了连接缓存
- impossible where：where子句的值为false，不能被用于查找数据
- select tables optimized away：表示索引在没有group by的情况下，在查询阶段就优化了cont（*）等函数操作
- distinct：优化了distinct操作，匹配到第一组所需的数据后停止查找相同数据的操作
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