1、25种代码坏味道总结+优化示例
2、如何优雅处理重复请求/并发请求？
3、使用 Redis 实现一个轻量级的搜索引擎
4、线程池大小 + 线程数量到底设置多少？
5、面试官问：数据库 delete 表数据，磁盘空间还是被一直占用，为什么?

一条SQL被一个懵懂的少年，扔向了MySQL服务器的尽头，少年苦苦等待，却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤，费尽苦心想从度娘那边寻求帮助，面对执行计划EXPLAIN，却等来的是无尽的折磨与抓狂。

通过explain命令，根据执行计划找到存在性能问题的SQL语句，以帮助我们优化SQL提供方向和依据。

如果面对执行计划，你也是一脸疑惑，甚至抓狂，那么你真的需要认真的来了解它了。在数据库性能优化中，执行计划，真的很重要，通过执行计划能够帮助我们更加明确的来进行SQL优化。本文将从执行计划开始说起，讲解执行计划该如何用，其中各个列的含义究竟是什么。

一、执行计划？

执行计划，就是一条SQL语句，在数据库中实际执行的时候，一步步的分别都做了什么。也就是我们用EXPLAIN分析一条SQL语句时展示出来的那些信息。

EXPLAIN命令是查看查询优化器是如何决定执行查询的主要方法，从它的查询结果中可以知道一个SQL语句每一步是如何执行的，都经历了些什么，分为哪几步，有没有用到索引，哪些字段用到了什么样的索引，是否有一些可优化的地方等，这些信息都是我们SQL优化的依据。

要使用·EXPLAIN，只需在查询中的SELECT关键字之前增加EXPLAIN。语法如下：

EXPLAIN + SELECT查询语句；

当执行执行计划时，只会返回执行计划中每一步的信息，它会返回一行或多行信息，显示出执行计划中的每一部分和执行的次序。

如：

如果查询的是多个关联表，执行计划结果可能是多行。

在接下来涉及到的示例表，均来自于MySQL官方的示例数据库sakila，脚本下载：https://downloads.mysql.com/docs/sakila-db.zip

二、执行计划中的列

EXPLAIN的结果总是有相同的列，每一列代表着不同的含义，可变的只是行数和内容。从上面的例子中，我们看到返回的有很多列，为了更加清楚的了解每一列的含义，便于我们更好的完成优化SQL。

涉及到的列有：

1. id列

id列是一个编号，用于标识SELECT查询的序列号，表示执行SQL查询过程中SELECT子句或操作表的顺序。

如果在SQL中没有子查询或关联查询，那么id列都将显示一个1。否则，内层的SELECT语句一般会顺序编号。

id列分为三种情况：

1）id相同

如下普通查询，没有子查询。

explain select f.* from film f,film_actor fa,actor a where f.film_id = fa.film_id and fa.actor_id = a.actor_id and a.first_name = 'NICK'

2）id不同

如果存在子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行。

explain select * from film where film_id = (select film_id from film_actor where actor_id = 2 limit 1);

3）id相同又不同

1）、2）两种情况同时存在。id如果相同，认为是一组，从从上往下执行。在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行。

2. select_type列

select_type列表示对应行的查询类型，是简单查询还是复杂查询，主要用于区分普通查询、联合查询、子查询等复杂的查询。

select_type列有如下值：

3. table列

table列表示对应行正在执行的哪张表，指代对应表名，或者该表的别名(如果SQL中定义了别名)。

4. partitions列

查询涉及到的分区。

5. type列

type列指代访问类型，是MySQL决定如何查找表中的行。

是SQL查询优化中一个很重要的指标，拥有很多值，依次从最差到最优：

ALL < index < range < index_subquery < unique_subquery < index_merge < ref_or_null < fulltext < ref < eq_ref < const < system

1）ALL

众所周知的全表扫描，表示通过扫描整张表来找到匹配的行，很显然这样的方式查询速度很慢。

这种情况，性能最差，在写SQL时尽量避免此种情况的出现。

举例如下：

explain select * from film;

在平时写SQL时，避免使用select *，就不难理解了。换言之，是为了避免全表扫描，因为全面扫描是性能最差的。

2）index

全索引扫描，和全表扫描ALL类似，扫描表时按索引次序进行，而不是按行扫描，即：只遍历索引树。

index与ALL虽然都是读全表，但index是从索引中读取，而ALL是从硬盘读取。显然，index性能上优于ALL，合理的添加索引将有助于性能的提升。

举例如下：

explain select title from film;
explain select description from film;

通过explain结果来看，只查询表film中字段title时，是按照索引扫描的(type列为index)，倘若查询字段description，却是按照全表扫描的(type列为ALL)。这是为何呢？

接下来，我们不妨看看表film的结构：

从desc film结果来看，字段title创建的有索引，而字段description没有，所以select title from film是按索引扫描，而select description from film按全表扫描。

从上面的举例对比中，也充分印证了索引的重要性。

3）range

只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了那个索引。一般就是在where语句中出现了bettween、<、>、in等的查询。这种索引列上的范围扫描比全索引扫描index要好。

举例如下：

explain select * from film where film_id between 1 and 10;

4）ref

非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质是也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而它可能会找到多个符合条件的行，所以它属于查找和扫描的混合体。

此类型只有当使用非唯一索引或者唯一索引的非唯一性前缀时，才会发生。

举例如下：

show index from film;
explain select * from film where title = 'ACADEMY DINOSAUR';

5）eq_ref

**唯一索引扫描。**常见于主键或唯一索引扫描。

6）const

通过索引一次就能找到，const用于比较primary key 或者 unique索引。因为只需匹配一行数据，所有很快。如果将主键置于where列表中，mysql就能将该查询转换为一个const。

举例如下：

show index from film;
explain select * from film where film_id = 1;

7）system

表只有一行记录，这是const类型的特例，比较少见，如：系统表。

6. possible_keys列

显示在查询中使用了哪些索引。

7. key列

实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。查询中如果使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列中。

possible_keys列表明哪一个索引有助于更高效的查询，而key列表明实际优化采用了哪一个索引可以更加高效。

举例如下：

show index from film_actor;
explain select actor_id,film_id from film_actor;

8. key_len列

表示索引中使用的字节数，查询中使用的索的长度（最大可能长度），并非实际使用长度，理论上长度越短越好。key_len是根据表定义计算而得的，不是通过表内检索出的。

9. ref列

表示在key列记录的索引中查找值，所用的列或常量const。

10. rows列

估算出找到所需行而要读取的行数。

这个数字是内嵌循环关联计划里的循环数，它并不是最终从表中读取出来的行数，而是MySQL为了找到符合查询的那些行而必须读取行的平均数，只能作为一个相对数来进行衡量。

11. filtered列

返回结果的行数占读取行数的百分比，值越大越好。

举例如下：

表film_actor中actor_id为1的记录有19条，而SQL查询时扫描了19行(rows:19)，19条符合条件(filtered: 100 19/19)

12. Extra列

额外信息，但又十分重要。

常见的值如下：

1）Using index

表示SQL中使用了覆盖索引。

举例如下：

2）Using where

许多where条件里是涉及索引中的列，当它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带·where子句的查询都会显示“Using where”。

3）Using temporary

对查询结果排序时，使用了一个临时表，常见于order by 和group by。

4）Using filesort

对数据使用了一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引进行排序读取。也就是说MySQL无法利用索引完成的排序操作成为“文件排序”。

三、总结

通过上述对执行计划的了解，我们能够从中得到什么？

• SQL如何使用索引
• 复杂SQL的执行顺序
• 查询扫描的数据函数
• ……

当面临不够优的SQL时，我们首先要查看其执行计划，根据执行计划结果来分析可能存在哪些问题，从而帮助、指导我们是否添加索引、是否调整SQL顺序、是否避免不应该的书写方式等等。

以上就是这篇文章的全部内容，希望本文的内容对大家在SQL性能优化、SQL书写时，有一定的帮助。

执行计划，真的很重要，尤其是SQL调优时，很香！

作者：xcbeyond
链接：my.oschina.net/xcbeyond/blog/5061791

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