一文彻底掌握MySQL的explain执行计划

MySQL 的执行计划是数据库查询优化的重要工具，帮助开发者理解 SQL 查询的执行过程，从而进行性能调优。执行计划详细展示了 MySQL 如何解析、优化和执行 SQL 语句，直接影响查询的效率和性能。

1. 执行计划的基本概念

执行计划是 MySQL 对 SQL 查询进行分析后生成的一组指令，描述了如何从表中获取数据。执行计划包括了所使用的算法、访问路径、连接方式以及读取的数据量等信息。MySQL 提供了多种方式来查看执行计划，包括 EXPLAIN 语句和 EXPLAIN ANALYZE。

2. 执行计划的生成过程

MySQL 执行计划的生成经历了以下几个阶段：

2.1 解析（Parsing）

在此阶段，MySQL 将 SQL 查询解析为语法树。解析器会检查 SQL 的语法是否合法，并生成内部结构以便后续处理。

2.2 优化（Optimization）

优化器会对解析后的语法树进行多种优化，包括：

• 重写查询：将复杂查询转化为更简单的形式。
• 选择最优的执行计划：通过成本估算选择最优的查询计划，这一过程称为成本优化（Cost-based Optimization）。优化器评估不同的执行方式，例如全表扫描、索引扫描等，计算每种方式的成本，选择最小成本的执行计划。

2.3 执行（Execution）

在执行阶段，MySQL 将按照优化器生成的执行计划逐步执行 SQL 查询。执行的结果可以是一个结果集，或对数据的修改。

3. 执行计划的组成部分

一个执行计划通常由以下几个部分组成：

3.1 访问类型（Type）

表示表的访问方式，常见的类型有：

• ALL：全表扫描。
• index：索引扫描。
• range：范围扫描，使用了索引的范围。
• ref：基于非唯一索引的扫描。
• eq_ref：基于唯一索引的扫描。
• const：只返回一个行的数据，通常用于主键或唯一索引查找。
• NULL：表示不需要访问表，例如在优化过程中识别到的常量表达式。

3.2 关键字（Key）

表示在查询中使用的索引。若访问类型是 index、ref 或 eq_ref，该字段将显示所使用的索引。

3.3 行数（Rows）

表示 MySQL 估算的扫描行数，反映了访问数据的数量。此信息可以帮助开发者判断查询效率。

3.4 额外信息（Extra）

提供额外的执行信息，例如：

• Using index：表示只使用索引，而不需要访问表。
• Using temporary：表示在执行过程中使用了临时表，这通常影响性能。
• Using filesort：表示 MySQL 进行了额外的排序操作。

4. 使用 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE

4.1 EXPLAIN

通过在查询前加上 EXPLAIN 关键字，可以查看执行计划。例如：

sql


复制代码
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

返回的结果会展示上述提到的各个部分，让开发者理解 MySQL 将如何执行该查询。

4.2 EXPLAIN ANALYZE

在 MySQL 8.0 及以上版本中，EXPLAIN ANALYZE 不仅展示执行计划，还实际执行查询并给出执行时间。这对于性能调优非常有帮助：

sql


复制代码
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30;

5. 深入理解执行计划的底层原理

5.1 优化器的成本模型

MySQL 使用成本模型（Cost Model）来评估不同查询计划的成本。优化器通过以下因素估算成本：

• IO 成本：读取数据所需的时间。
• CPU 成本：执行计算和处理所需的时间。
• 内存使用：评估内存使用情况，避免内存不足导致的性能下降。

5.2 统计信息

优化器依赖于表和索引的统计信息来进行成本估算。MySQL 会定期更新统计信息，包括表中行数、数据分布、索引的选择性等。这些信息帮助优化器选择最佳的执行路径。

5.3 查询重写

在某些情况下，优化器会对查询进行重写。例如，使用子查询的查询可能会被重写为连接查询，以提高性能。这种重写过程基于内部规则和历史经验。

5.4 连接算法

执行计划中还涉及不同的连接算法，例如：

• Nested Loop Join：适合小表与大表连接，逐行比较。
• Hash Join：适合较大数据集的连接，先建立哈希表再进行连接，通常效率更高。
• Sort-Merge Join：适合已排序的数据集合。

6. 执行计划的优化

开发者可以通过分析执行计划优化查询，以下是一些常见的优化策略：

6.1 创建合适的索引

通过分析执行计划，判断是否需要添加或调整索引，以提高查询性能。

6.2 避免全表扫描

尽量使用索引，避免 ALL 类型的扫描，特别是在大表上。

6.3 简化复杂查询

将复杂查询拆分为简单查询，使用视图或临时表，减轻 MySQL 的优化负担。

6.4 分析和更新统计信息

定期执行 ANALYZE TABLE 以更新统计信息，确保优化器拥有准确的信息。

7. 实际示例

假设我们有一个用户表 users，需要查询年龄大于 30 的用户并按姓名排序：

sql


复制代码
SELECT * FROM users WHERE age > 30 ORDER BY name;

执行此查询的 EXPLAIN 输出可能如下：

通过这个执行计划，可以看到：

• type 是 ALL，意味着全表扫描，效率低下。
• Extra 显示使用了临时表和文件排序，进一步降低了性能。

优化措施：

• 为 age 列和 name 列建立索引，重新执行查询。

sql


复制代码
CREATE INDEX idx_age ON users(age);
CREATE INDEX idx_name ON users(name);

再次执行 EXPLAIN 后，观察 type 是否变为 range 或 ref，并确保 rows 的数量明显减少。

8. 结论

MySQL 的执行计划是理解和优化 SQL 查询的关键工具。通过深入分析执行计划，开发者可以识别性能瓶颈，选择最佳的查询策略，并利用索引和其他优化手段提升数据库性能。理解执行计划的底层原理，有助于在复杂的业务场景中进行高效的数据库设计和管理。